Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del 1 de noviembre de 2025. Si desea utilizar las UDF de Python, créelas antes de esa fecha. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando con normalidad. Para obtener más información, consulte la publicación del blog
Consideraciones sobre el uso compartido de datos en Amazon Redshift
Con el uso compartido de datos de Amazon Redshift, puede compartir de forma segura el acceso a datos en directo en clústeres de Amazon Redshift, grupos de trabajo, Cuentas de AWS y Regiones de AWS sin mover ni copiar los datos manualmente. Anteriormente, los objetos de los recursos compartidos de datos eran de solo lectura en todas las circunstancias. Escribir en un objeto de un recurso compartido de datos es una característica nueva. Los objetos de los recursos compartidos de datos solo están habilitados para escritura cuando un productor concede específicamente privilegios de escritura, como INSERT o CREATE, a los objetos del recurso compartido de datos. Además, para el uso compartido entre cuentas, el productor debe autorizar las escrituras en el recurso compartido de datos y el consumidor debe asociar clústeres y grupos de trabajo específicos para las escrituras.
En esta sección, se indican los aspectos que se deben tener en cuenta al trabajar con recursos compartidos de datos de Amazon Redshift.
Temas
Consideraciones generales sobre el uso compartido de datos en Amazon Redshift
Consideraciones sobre lecturas y escrituras mediante uso compartido de datos en Amazon Redshift
Consideraciones sobre el uso compartido de datos con tablas de lago de datos en Amazon Redshift
Consideraciones sobre el uso compartido de datos con AWS Lake Formation en Amazon Redshift
Consideraciones sobre el uso compartido de datos con AWS Data Exchange en Amazon Redshift
Permisos que puede conceder a los recursos compartidos de datos
Instrucciones SQL compatibles con escrituras mediante uso compartido de datos en consumidores
Instrucciones SQL no compatibles con escrituras mediante uso compartido de datos en consumidores