本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# Amazon DataZone 快速入門搭配 Amazon Redshift 資料
完成下列快速入門步驟，以使用範例 Amazon Redshift 資料在 Amazon DataZone 中執行完整的資料生產者和資料消費者工作流程。
**Topics**
+ [步驟 1 - 建立 Amazon DataZone 網域和資料入口網站](#create-domain-gs-rs)
+ [步驟 2 - 建立發佈專案](#create-publishing-project-gs-rs)
+ [步驟 3 - 建立環境](#create-environment-gs-rs)
+ [步驟 4 - 產生用於發佈的資料](#produce-data-for-publishing-gs-rs)
+ [步驟 5 - 從 Amazon Redshift 收集中繼資料](#gather-metadata-from-glue-gs-rs)
+ [步驟 6 - 整理和發佈資料資產](#curate-data-asset-gs-rs)
+ [步驟 7 - 建立用於資料分析的專案](#create-project-for-data-analysis-gs-rs)
+ [步驟 8 - 建立用於資料分析的環境](#create-environment-gs2-rs)
+ [步驟 9 - 搜尋資料目錄並訂閱資料](#search-catalog-subscribe-gs-rs)
+ [步驟 10 - 核准訂閱請求](#approve-subscription-request-gs-rs)
+ [步驟 11 - 在 Amazon Redshift 中建置查詢和分析資料](#analyze-data-gs-rs)
## 步驟 1 - 建立 Amazon DataZone 網域和資料入口網站
完成下列程序以建立 Amazon DataZone 網域。如需 Amazon DataZone 網域的詳細資訊，請參閱 [Amazon DataZone 術語和概念](datazone-concepts.md)。
1. 導覽至位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/datazone](https://console.aws.amazon.com/datazone) 的 Amazon DataZone 主控台，登入，然後選擇**建立網域**。
**注意**
如果您想要為此工作流程使用現有的 Amazon DataZone 網域，請選擇檢視網域，然後選擇您要使用的網域，然後繼續進行建立發佈專案的步驟 2。
1. 在**建立網域**頁面上，提供下列欄位的值：
+ **名稱** - 為您的網域指定名稱。基於此工作流程的目的，您可以呼叫此網域 `Marketing`。
+ **描述** - 指定選用的網域描述。
+ **資料加密** - 根據預設，您的資料會使用 AWS 擁有和管理的金鑰進行加密。在此演練中，您可以保留預設的資料加密設定。
如需使用客戶受管金鑰的詳細資訊，請參閱 [Amazon DataZone 的靜態資料加密](encryption-rest-datazone.md)。如果您使用自己的 KMS 金鑰進行資料加密，則必須在預設 中包含下列陳述式[AmazonDataZoneDomainExecutionRole](AmazonDataZoneDomainExecutionRole.md)。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "Statement1",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:DescribeKey",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": [
"arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
]
}
]
}
```
------
+ **服務存取** - 選擇**使用自訂服務角色**選項，然後從下拉式功能表中選擇 **AmazonDataZoneDomainExecutionRole**。
+ 在**快速設定**下，選擇**設定此帳戶以供資料使用和發佈**。此選項會啟用**資料湖**和**資料倉儲**的內建 Amazon DataZone 藍圖，並設定必要的許可和資源，以完成此工作流程中的其餘步驟。如需 Amazon DataZone 藍圖的詳細資訊，請參閱 [Amazon DataZone 術語和概念](datazone-concepts.md)。
+ 將**許可詳細資訊**和**標籤**下的其餘欄位保持不變，然後選擇**建立網域**。
1. 成功建立網域後，請選擇此網域，然後在網域的摘要頁面上，記下此網域**的資料入口網站 URL**。您可以使用此 URL 存取 Amazon DataZone 資料入口網站，以完成此工作流程中的其餘步驟。
**注意**
在目前版本的 Amazon DataZone 中，一旦建立網域，就無法修改為資料入口網站產生的 URL。
建立網域可能需要幾分鐘的時間才能完成。等待網域的狀態為**可用**，再繼續下一個步驟。
## 步驟 2 - 建立發佈專案
下一節說明在此工作流程中建立發佈專案的步驟。
1. 完成步驟 1 後，請使用資料入口網站 URL 導覽至 Amazon DataZone 資料入口網站，並使用單一登入 (SSO) 或 AWS IAM 登入資料登入。
1. 選擇**建立專案**，指定專案名稱，例如，針對此工作流程，您可以將它命名為 **SalesDataPublishingProject**，然後將其餘欄位保持不變，然後選擇**建立**。
## 步驟 3 - 建立環境
下一節說明在此工作流程中建立環境的步驟。
1. 完成步驟 2 後，請在 Amazon DataZone 資料入口網站中選擇您在上一個步驟中建立的`SalesDataPublishingProject`專案，然後選擇**環境**索引標籤，然後選擇**建立環境**。
1. 在**建立環境**頁面上，指定以下內容，然後選擇**建立環境**。
+ **名稱** - 指定環境的名稱。對於本演練，您可以呼叫它 `Default data warehouse environment`。
+ **描述** - 指定環境的描述。
+ **環境設定檔** - 選擇 **DataWarehouseProfile** 環境設定檔。
+ 提供 Amazon Redshift 叢集的名稱、資料庫名稱，以及儲存資料的 Amazon Redshift 叢集秘密 ARN。
**注意**
請確定您在 AWS Secrets Manager 中的秘密包含下列標籤 （索引鍵/值）：
對於 Amazon Redshift 叢集 - datazone.rs.cluster：
對於 Amazon Redshift Serverless 工作群組 - datazone.rs.workgroup：
AmazonDataZoneProject：
AmazonDataZoneDomain：
如需詳細資訊，請參閱在 [AWS Secrets Manager 中存放資料庫登入](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/data-api-access.html#data-api-secrets)資料。
您在 AWS Secrets Manager 中提供的資料庫使用者必須具有超級使用者許可。
## 步驟 4 - 產生用於發佈的資料
下一節說明產生資料以在此工作流程中發佈的步驟。
1. 完成步驟 3 後，在 Amazon DataZone 資料入口網站中，選擇`SalesDataPublishingProject`專案，然後在右側面板的**分析工具**下，選擇 **Amazon Redshift**。這會使用專案的登入資料來開啟 Amazon Redshift 查詢編輯器以進行身分驗證。
1. 在此演練中，您使用**建立資料表為選取** (CTAS) 查詢指令碼來建立新的資料表，以便發佈至 Amazon DataZone。在您的查詢編輯器中，執行此 CTAS 指令碼來建立您可以發佈並可用於搜尋和訂閱的`mkt_sls_table`資料表。
```
CREATE TABLE mkt_sls_table AS
SELECT 146776932 AS ord_num, 23 AS sales_qty_sld, 23.4 AS wholesale_cost, 45.0 as lst_pr, 43.0 as sell_pr, 2.0 as disnt, 12 as ship_mode,13 as warehouse_id, 23 as item_id, 34 as ctlg_page, 232 as ship_cust_id, 4556 as bill_cust_id
UNION ALL SELECT 46776931, 24, 24.4, 46, 44, 1, 14, 15, 24, 35, 222, 4551
UNION ALL SELECT 46777394, 42, 43.4, 60, 50, 10, 30, 20, 27, 43, 241, 4565
UNION ALL SELECT 46777831, 33, 40.4, 51, 46, 15, 16, 26, 33, 40, 234, 4563
UNION ALL SELECT 46779160, 29, 26.4, 50, 61, 8, 31, 15, 36, 40, 242, 4562
UNION ALL SELECT 46778595, 43, 28.4, 49, 47, 7, 28, 22, 27, 43, 224, 4555
UNION ALL SELECT 46779482, 34, 33.4, 64, 44, 10, 17, 27, 43, 52, 222, 4556
UNION ALL SELECT 46779650, 39, 37.4, 51, 62, 13, 31, 25, 31, 52, 224, 4551
UNION ALL SELECT 46780524, 33, 40.4, 60, 53, 18, 32, 31, 31, 39, 232, 4563
UNION ALL SELECT 46780634, 39, 35.4, 46, 44, 16, 33, 19, 31, 52, 242, 4557
UNION ALL SELECT 46781887, 24, 30.4, 54, 62, 13, 18, 29, 24, 52, 223, 4561
```
請確定已成功建立 **mkt\$1sls\$1table** 資料表。現在您有一個資料資產可以發佈到 Amazon DataZone 目錄。
## 步驟 5 - 從 Amazon Redshift 收集中繼資料
下一節說明從 Amazon Redshift 收集中繼資料的步驟。
1. 完成步驟 4 後，請在 Amazon DataZone 資料入口網站中選擇`SalesDataPublishingProject`專案，然後選擇**資料**索引標籤，然後選擇**資料來源**。
1. 選擇在環境建立程序中建立的來源。
1. 選擇**動作**下拉式功能表旁的**執行**，然後選擇重新整理按鈕。資料來源執行完成後，資產會新增至 Amazon DataZone 庫存。
## 步驟 6 - 整理和發佈資料資產
下一節說明在此工作流程中策劃和發佈資料資產的步驟。
1. 完成步驟 5 後，請在 Amazon DataZone 資料入口網站中選擇`SalesDataPublishingProject`專案，然後選擇**資料**索引標籤、選擇**庫存資料**，然後尋找`mkt_sls_table`資料表。
1. 開啟`mkt_sls_table`資產的詳細資訊頁面，以查看自動產生的商業名稱。選擇**自動產生的中繼資料**圖示，以檢視資產和資料欄的自動產生名稱。您可以個別接受或拒絕每個名稱，或選擇**全部接受**以套用產生的名稱。或者，您也可以將可用的中繼資料表單新增至資產，然後選取詞彙表詞彙來分類資料。
1. 選擇**發佈**以發佈`mkt_sls_table`資產。
## 步驟 7 - 建立用於資料分析的專案
下一節說明在此工作流程中為資料分析建立 te 專案的步驟。
1. 完成步驟 6 後，在 Amazon DataZone 資料入口網站中，選擇**建立專案**。
1. 在**建立專案**頁面中，指定專案名稱，例如，針對此工作流程，您可以將它命名為 **MarketingDataAnalysisProject**，然後將其餘欄位保持不變，然後選擇**建立**。
## 步驟 8 - 建立用於資料分析的環境
下一節說明在此工作流程中為資料分析建立環境的步驟。
1. 完成步驟 7 後，請在 Amazon DataZone 資料入口網站中選擇您在上一個步驟中建立的`MarketingDataAnalysisProject`專案，然後選擇**環境**索引標籤，然後選擇**新增環境**。
1. 在**建立環境**頁面上，指定以下內容，然後選擇**建立環境**。
+ **名稱** - 指定環境的名稱。對於本演練，您可以呼叫它 `Default data warehouse environment`。
+ **描述** - 指定環境的描述。
+ **環境設定檔** - 選擇 **DataWarehouseProfile** 環境設定檔。
+ 提供 Amazon Redshift 叢集的名稱、資料庫名稱，以及儲存資料的 Amazon Redshift 叢集秘密 ARN。
**注意**
請確定您在 AWS Secrets Manager 中的秘密包含下列標籤 （索引鍵/值）：
對於 Amazon Redshift 叢集 - datazone.rs.cluster：
對於 Amazon Redshift Serverless 工作群組 - datazone.rs.workgroup：
AmazonDataZoneProject：
AmazonDataZoneDomain：
如需詳細資訊，請參閱在 [AWS Secrets Manager 中存放資料庫登入](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/data-api-access.html#data-api-secrets)資料。
您在 AWS Secrets Manager 中提供的資料庫使用者必須具有超級使用者許可。
+ 在此演練中，其餘欄位保持不變。
## 步驟 9 - 搜尋資料目錄並訂閱資料
下一節說明搜尋資料目錄和訂閱資料的步驟。
1. 完成步驟 8 後，請在 Amazon DataZone 資料入口網站的搜尋列中使用關鍵字 （例如 'catalog' 或 'sales') **搜尋**資料資產。
如有必要，請套用篩選條件或排序，一旦找到產品銷售資料資產，您可以選擇它來開啟資產的詳細資訊頁面。
1. 在產品銷售資料資產的詳細資訊頁面上，選擇**訂閱**。
1. 在對話方塊中，從下拉式清單中選擇您的取用者專案，提供存取請求的原因，然後選擇**訂閱**。
## 步驟 10 - 核准訂閱請求
下一節說明在此工作流程中核准訂閱請求的步驟。
1. 完成步驟 9 後，請在 Amazon DataZone 資料入口網站中選擇您發佈資產的 **SalesDataPublishingProject** 專案。
1. 選擇**資料**索引標籤，然後選擇**已發佈的資料**，然後選擇**傳入請求**。
1. 選擇檢視請求連結，然後選擇**核准**。
## 步驟 11 - 在 Amazon Redshift 中建置查詢和分析資料
現在您已成功將資產發佈至 Amazon DataZone 目錄並訂閱該目錄，您可以對其進行分析。
1. 在 Amazon DataZone 資料入口網站的右側面板中，按一下 Amazon Redshift 連結。這會使用專案的身分驗證憑證開啟 Amazon Redshift 查詢編輯器。
1. 您現在可以在訂閱的資料表上執行查詢 （選取陳述式）。您可以按一下資料表 (three-vertical-dots選項），然後選擇預覽以在編輯器畫面上選擇陳述式。執行查詢以查看結果。