Préparation des données avec SQL dans Studio - Amazon SageMaker AI

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Préparation des données avec SQL dans Studio

Amazon SageMaker Studio fournit une extension SQL intégrée. Cette extension permet aux data scientists d'effectuer des tâches telles que l'échantillonnage, l'analyse exploratoire et l'ingénierie des fonctionnalités directement dans leurs JupyterLab ordinateurs portables. Il tire parti des AWS Glue connexions pour gérer un catalogue de sources de données centralisé. Ce catalogue stocke les métadonnées relatives aux différentes sources de données. Grâce à cet environnement SQL, les scientifiques des données peuvent parcourir les catalogues de données, explorer leurs données, créer des requêtes SQL complexes et traiter ensuite les résultats dans Python.

Cette section vous guide pour configurer l’extension SQL dans Studio. Il décrit les fonctionnalités activées par cette intégration SQL et fournit des instructions pour exécuter des requêtes SQL dans des JupyterLab blocs-notes.

Pour activer l'analyse des données SQL, les administrateurs doivent d'abord configurer AWS Glue les connexions aux sources de données pertinentes. Ces connexions permettent aux data scientists d'accéder facilement aux ensembles de données autorisés depuis l'intérieur JupyterLab.

Outre les AWS Glue connexions configurées par l'administrateur, l'extension SQL permet aux data scientists individuels de créer leurs propres connexions aux sources de données. Ces connexions créées par l’utilisateur peuvent être gérées indépendamment et adaptées au profil de l’utilisateur grâce à des politiques de contrôle d’accès basées sur des balises. Ce modèle de connexion à deux niveaux, avec des connexions configurées par l’administrateur et d’autres créées par l’utilisateur, permet aux scientifiques des données d’accéder plus largement aux données dont ils ont besoin pour leurs tâches d’analyse et de modélisation. Les utilisateurs peuvent configurer les connexions nécessaires à leurs propres sources de données dans l'interface utilisateur (UI) de JupyterLab l'environnement, sans se fier uniquement aux connexions centralisées établies par l'administrateur.

Important

La fonctionnalité de création de connexions définies par l’utilisateur est disponible sous la forme d’un ensemble de bibliothèques autonomes dans PyPI. Pour utiliser cette fonctionnalité, vous devez installer les bibliothèques suivantes dans votre JupyterLab environnement :

Vous pouvez installer ces bibliothèques en exécutant les commandes suivantes dans votre JupyterLab terminal :

pip install amazon-sagemaker-sql-editor>=0.1.13
pip install amazon-sagemaker-sql-execution>=0.1.6
pip install amazon-sagemaker-sql-magic>=0.1.3

Après avoir installé les bibliothèques, vous devez redémarrer le JupyterLab serveur pour que les modifications soient prises en compte.

restart-jupyter-server

Une fois l'accès configuré, JupyterLab les utilisateurs peuvent :

  • afficher et parcourir les sources de données préconfigurées ;

  • rechercher, filtrer et inspecter les éléments d’information de base de données tels que les tables, les schémas et les colonnes ;

  • générer automatiquement les paramètres de connexion à une source de données ;

  • créer des requêtes SQL complexes à l’aide des fonctionnalités de coloration syntaxique, de saisie automatique et de mise en forme SQL de l’éditeur SQL de l’extension ;

  • Exécutez des instructions SQL à partir de cellules du JupyterLab bloc-notes.

  • Récupérez les résultats des requêtes SQL pandas DataFrames pour le traitement ultérieur, la visualisation et d'autres tâches d'apprentissage automatique.

Vous pouvez accéder à l'extension en choisissant l'icône de l'extension SQL ( Icon of the SQL extension feature in JupyterLab. ) dans le volet de navigation gauche de votre JupyterLab application dans Studio. Pointer sur cette icône permet d’afficher l’info-bulle Découverte des données.

Important

  • L' JupyterLab image dans SageMaker Studio contient l'extension SQL par défaut, à partir de SageMaker AI Distribution 1.6. L'extension fonctionne uniquement avec Python et SparkMagic les noyaux.

  • L'interface utilisateur de l'extension permettant d'explorer les connexions et les données n'est disponible que JupyterLab dans Studio. Elle est compatible avec Amazon Redshift, Amazon Athena et Snowflake.

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