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# Datenformat des Amazon SageMaker Feature Store-Offline-Speichers
Amazon SageMaker Feature Store unterstützt die Tabellenformate AWS Glue und Apache Iceberg für den Offline-Store. Sie können das Tabellenformat wählen, wenn Sie eine neue Feature-Gruppe erstellen. AWS Glue ist das Standardformat.
Die Offline-Shop-Daten von Amazon SageMaker Feature Store werden in einem Amazon S3 S3-Bucket in Ihrem Konto gespeichert. Wenn Sie `PutRecord` anrufen, werden Ihre Daten innerhalb von 15 Minuten gepuffert, gebündelt und in Amazon S3 geschrieben. Feature Store unterstützt nur das Parquet-Dateiformat, wenn Sie Ihre Daten in Ihren Offline-Speicher schreiben. Insbesondere wenn Ihre Daten in Ihren Offline-Speicher geschrieben werden, können die Daten im Parquet-Format aus Ihrem Amazon-S3-Bucket abgerufen werden. Jede Datei kann mehrere `Record`s enthalten.
Für das Iceberg-Format speichert Feature Store die Metadaten der Tabelle in demselben Amazon-S3-Bucket, den Sie zum Speichern der Offline-Speicherdaten verwenden. Sie finden es unter dem `metadata` Präfix.
Feature Store macht auch die [OfflineStoreConfigStorageConfigS.3 verfügbar. ResolvedOutputDas Feld S3Uri](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_S3StorageConfig.html#sagemaker-Type-S3StorageConfig-ResolvedOutputS3Uri), das Sie im API-Aufruf finden können. [DescribeFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureGroup.html) Dies ist der S3-Pfad, unter dem die Dateien für die jeweilige Feature-Gruppe geschrieben werden.
Die folgenden zusätzlichen Felder werden von Feature Store zu jedem Datensatz hinzugefügt, wenn sie im Offline-Speicher gespeichert werden:
+ **api\$1invocation\$1time** – Der Zeitstempel, zu dem der Dienst den `PutRecord` oder `DeleteRecord` Aufruf empfängt. Bei Verwendung von verwalteter Datenerfassung (z. B. Data Wrangler) ist dies der Zeitstempel, zu dem Daten in den Offline-Speicher geschrieben wurden.
+ **write\$1time** – Der Zeitstempel, zu dem Daten in den Offline-Speicher geschrieben wurden. Kann für die Erstellung von Abfragen im Zusammenhang mit Zeitreisen verwendet werden.
+ **is\$1deleted** – `False` standardmäßig. Wenn `DeleteRecord` aufgerufen wird, wird eine neue Datei `Record` in den `RecordIdentifierValue` Offline-Speicher eingefügt und dort auf `True` gesetzt.
## URI-Strukturen des Amazon SageMaker Feature Store-Offline-Speichers
In den folgenden Beispielen `amzn-s3-demo-bucket` ist der Amazon-S3-Bucket in Ihrem Konto, `example-prefix` ist Ihr Beispielpräfix, `111122223333` ist Ihre Konto-ID, `AWS-Region` ist Ihre Region, `feature-group-name` ist der Name Ihrer Feature-Gruppe.
**AWS Glue Tabellenformat**
Datensätze im Offline-Speicher, die im AWS Glue Tabellenformat gespeichert wurden, werden nach Ereigniszeit in stündliche Partitionen unterteilt. Sie können das Partitionierungsschema nicht konfigurieren. Die folgende URI-Struktur zeigt die Organisation einer Parquet-Datei unter Verwendung des folgenden AWS Glue Formats:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/AWS-Region/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/data/year=year/month=month/day=day/hour=hour/timestamp_of_latest_event_time_in_file_16-random-alphanumeric-digits.parquet
```
Das folgende Beispiel ist der Ausgabespeicherort einer Parquet-Datei für eine Datei mit `feature-group-name` als `customer-purchase-history-patterns`:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/AWS-Region/offline-store/customer-purchase-history-patterns-1593511200/data/year=2020/month=06/day=31/hour=00/20200631T064401Z_108934320012Az11.parquet
```
**Eisberg-Tabellenformat**
Datensätze im Offline-Speicher, die im Eisberg-Tabellenformat gespeichert sind, werden nach Ereigniszeit in tägliche Partitionen unterteilt. Sie können das Partitionierungsschema nicht konfigurieren. Die folgende URI-Struktur zeigt die Organisation der Datendateien, die im Eisberg-Tabellenformat gespeichert sind:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/AWS-Region/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/data/8-random-alphanumeric-digits/event-time-feature-name_trunc=event-time-year-event-time-month-event-time-day/timestamp-of-latest-event-time-in-file_16-random-alphanumeric-digits.parquet
```
Das folgende Beispiel ist der Ausgabespeicherort einer Parquet-Datei für eine Datei mit `feature-group-name` als `customer-purchase-history-patterns`, und der `event-time-feature-name` ist `EventTime`:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/AWS-Region/offline-store/customer-purchase-history-patterns-1593511200/data/0aec19ca/EventTime_trunc=2022-11-09/20221109T215231Z_yolTtpyuWbkaeGIl.parquet
```
Das folgende Beispiel zeigt den Speicherort einer Metadatendatei für Datendateien, die im Eisberg-Tabellenformat gespeichert sind.
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/AWS-Region/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/metadata/
```