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。

# CreateDatasetImportJob
<a name="API_CreateDatasetImportJob"></a>

建立將訓練資料從資料來源 (Amazon S3 儲存貯體） 匯入 Amazon Personalize 資料集的任務。若要允許 Amazon Personalize 匯入訓練資料，您必須指定具有從資料來源讀取許可的 IAM 服務角色，因為 Amazon Personalize 會複製您的資料並在內部處理。如需授予 Amazon S3 儲存貯體存取權的資訊，請參閱[授予 Amazon Personalize 存取權給 Amazon S3 資源](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/granting-personalize-s3-access.html)。

如果您已使用行銷活動建立推薦者或部署自訂解決方案版本，新的大量記錄如何影響建議取決於您使用的網域使用案例或配方。如需詳細資訊，請參閱[新資料如何影響即時建議](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/how-new-data-influences-recommendations.html)。

**重要**  
根據預設，資料集匯入任務會取代您大量匯入的資料集中的任何現有資料。若要在不取代現有資料的情況下新增記錄，請在 CreateDatasetImportJob 操作中為匯入模式指定 INCREMENTAL。

 **狀態** 

資料集匯入任務可處於下列任意一種狀態：
+ CREATE PENDING > CREATE IN\$1PROGRESS > ACTIVE -or- CREATE FAILED

若要取得匯入任務的狀態，請呼叫 [DescribeDatasetImportJob](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeDatasetImportJob.html)，並提供資料集匯入任務的 Amazon Resource Name (ARN)。當狀態顯示為 ACTIVE 時，即表示資料集匯入完成。如果狀態顯示為 CREATE FAILED，回應會包含`failureReason`金鑰，說明任務失敗的原因。

**注意**  
匯入需要一些時間。您必須等到狀態顯示為 ACTIVE，才能使用資料集訓練模型。

**相關 API**
+  [ListDatasetImportJobs](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_ListDatasetImportJobs.html) 
+  [DescribeDatasetImportJob](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/API_DescribeDatasetImportJob.html) 

## 請求語法
<a name="API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax"></a>

```
{
   "datasetArn": "string",
   "dataSource": { 
      "dataLocation": "string"
   },
   "importMode": "string",
   "jobName": "string",
   "publishAttributionMetricsToS3": boolean,
   "roleArn": "string",
   "tags": [ 
      { 
         "tagKey": "string",
         "tagValue": "string"
      }
   ]
}
```

## 請求參數
<a name="API_CreateDatasetImportJob_RequestParameters"></a>

請求接受採用 JSON 格式的下列資料。

 ** [datasetArn](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-datasetArn"></a>
接收匯入資料的資料集 ARN。  
類型：字串  
長度限制：長度上限為 256。  
模式：`arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+`  
必要：是

 ** [dataSource](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-dataSource"></a>
此為 Amazon S3 儲存貯體，其中包含要匯入的訓練資料。  
類型：[DataSource](API_DataSource.md) 物件  
必要：是

 ** [importMode](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-importMode"></a>
指定如何將新記錄新增至現有資料集。預設匯入模式為 `FULL`。如果您先前尚未將大量記錄匯入資料集，您只能指定 `FULL`。  
+ 指定 `FULL` 以覆寫資料集中的所有現有大量資料。不會取代您個別匯入的資料。
+ 指定 將新記錄`INCREMENTAL`附加至資料集中的現有資料。Amazon Personalize 會將具有相同 ID 的任何記錄取代為新的記錄。
類型：字串  
有效值:`FULL | INCREMENTAL`   
必要：否

 ** [jobName](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-jobName"></a>
資料集匯入任務的名稱。  
類型：字串  
長度限制：長度下限為 1。長度上限為 63。  
模式：`^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]*`  
必要：是

 ** [publishAttributionMetricsToS3](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-publishAttributionMetricsToS3"></a>
如果您建立了指標屬性，請指定是否要將此匯入任務的指標發佈至 Amazon S3  
類型：布林值  
必要：否

 ** [roleArn](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-roleArn"></a>
此為 IAM 角色的 ARN，該角色具有從 Amazon S3 資料來源讀取資料的許可。  
類型：字串  
長度限制：長度上限為 256。  
模式：`arn:([a-z\d-]+):iam::\d{12}:role/?[a-zA-Z_0-9+=,.@\-_/]+`  
必要：否

 ** [tags](#API_CreateDatasetImportJob_RequestSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-request-tags"></a>
要套用至資料集匯入任務的[標籤](https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/tagging-resources.html)清單。  
類型：[Tag](API_Tag.md) 物件陣列  
陣列成員：項目數下限為 0。項目數上限為 200。  
必要：否

## 回應語法
<a name="API_CreateDatasetImportJob_ResponseSyntax"></a>

```
{
   "datasetImportJobArn": "string"
}
```

## 回應元素
<a name="API_CreateDatasetImportJob_ResponseElements"></a>

如果動作成功，則服務傳回 HTTP 200 回應。

服務會傳回下列 JSON 格式的資料。

 ** [datasetImportJobArn](#API_CreateDatasetImportJob_ResponseSyntax) **   <a name="personalize-CreateDatasetImportJob-response-datasetImportJobArn"></a>
資料集匯入任務的 ARN。  
類型：字串  
長度限制：長度上限為 256。  
模式：`arn:([a-z\d-]+):personalize:.*:.*:.+`

## 錯誤
<a name="API_CreateDatasetImportJob_Errors"></a>

 ** InvalidInputException **   
提供欄位或參數的有效值。  
HTTP 狀態碼：400

 ** LimitExceededException **   
已超過每秒請求數的限制。  
HTTP 狀態碼：400

 ** ResourceAlreadyExistsException **   
指定的資源已存在。  
HTTP 狀態碼：400

 ** ResourceInUseException **   
指定的資源正在使用中。  
HTTP 狀態碼：400

 ** ResourceNotFoundException **   
找不到指定的資源。  
HTTP 狀態碼：400

 ** TooManyTagsException **   
您已超過可套用至此資源的標籤數量上限。  
HTTP 狀態碼：400

## 另請參閱
<a name="API_CreateDatasetImportJob_SeeAlso"></a>

如需在其中一種語言特定 AWS SDKs中使用此 API 的詳細資訊，請參閱下列內容：
+  [AWS 命令列界面 V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 .NET V4 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 C\$1\$1 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 Go 的 SDK v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 Java V2 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 JavaScript V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 Kotlin 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 PHP V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 Python 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob) 
+  [AWS 適用於 Ruby V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/personalize-2018-05-22/CreateDatasetImportJob)