Usare ML con la sintassi Athena - Amazon Athena
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Usare ML con la sintassi Athena

La clausola USING EXTERNAL FUNCTION specifica un ML con funzione o più funzioni Athena a cui è possibile fare riferimento da un'istruzione SELECT successiva nella query. Definire il nome della funzione, i nomi delle variabili e i tipi di dati per le variabili e i valori restituiti.

Riepilogo

La seguente sintassi mostra una clausola USING EXTERNAL FUNCTION che specifica un ML con funzione Athena.

USING EXTERNAL FUNCTION ml_function_name (variable1 data_type[, variable2 data_type][,...])
RETURNS data_type 
SAGEMAKER 'sagemaker_endpoint'
SELECT ml_function_name()

Parametri

UTILIZZO DELLA FUNZIONE ESTERNA ml_function_name (variable1data_type[, variable2data_type] [,...])

ml_function_namedefinisce il nome della funzione, che può essere utilizzato nelle clausole di interrogazione successive. Ciascuno variable data_type specifica una variabile denominata e il tipo di dati corrispondente che il modello SageMaker AI accetta come input. Il tipo di dati specificato deve essere un tipo di dati Athena supportato.

RESTITUISCE data_type

data_typespecifica il tipo di dati SQL che ml_function_name restituisce la query come output dal modello SageMaker AI.

SAGEMAKER '' sagemaker_endpoint

sagemaker_endpointspecifica l'endpoint del modello di intelligenza artificiale. SageMaker

SELEZIONA [...] ml_function_name(expression) [...]

La query SELECT che passa i valori alle variabili di funzione e il modello SageMaker AI per restituire un risultato. ml_function_namespecifica la funzione definita in precedenza nella query, seguita da una expression che viene valutata per passare valori. I valori passati e restituiti devono corrispondere ai tipi di dati corrispondenti specificati per la funzione nella clausola USING EXTERNAL FUNCTION.

Esempio

Nell'esempio seguente viene illustrata una query mediante ML con Athena.

USING EXTERNAL FUNCTION predict_customer_registration(age INTEGER) 
    RETURNS DOUBLE
    SAGEMAKER 'xgboost-2019-09-20-04-49-29-303' 
SELECT predict_customer_registration(age) AS probability_of_enrolling, customer_id 
     FROM "sampledb"."ml_test_dataset" 
     WHERE predict_customer_registration(age) < 0.5;