Parametri obbligatori per la procedura guidata Crea origine dati

Utilizza questo parametro con distinzione tra maiuscole e minuscole per consentire ad Amazon ML di trovare e connettersi al tuo cluster. Puoi ottenere l'identificatore (nome) del cluster dalla console Amazon Redshift. Per ulteriori informazioni sui cluster, consulta Amazon Redshift Clusters.

Utilizza questo parametro per indicare ad Amazon ML quale database nel cluster Amazon Redshift contiene i dati che desideri utilizzare come origine dati.

Utilizza questi parametri per specificare il nome utente e la password dell'utente del database Amazon Redshift nel cui contesto verrà eseguita la query di sicurezza.

Utilizza questo parametro per specificare il nome del ruolo IAM che Amazon ML deve utilizzare per configurare i gruppi di sicurezza per il cluster Amazon Redshift e la bucket policy per la posizione temporanea di Amazon S3.

Se non disponi di un ruolo IAM in grado di accedere ad Amazon Redshift, Amazon ML può creare un ruolo per te. Quando Amazon ML crea un ruolo, crea e associa una policy gestita dal cliente a un ruolo IAM. La politica creata da Amazon ML concede ad Amazon ML l'autorizzazione ad accedere solo al cluster specificato.

Se disponi già di un ruolo IAM per accedere ad Amazon Redshift, puoi digitare l'ARN del ruolo o scegliere il ruolo dall'elenco a discesa. I ruoli IAM con accesso ad Amazon Redshift sono elencati nella parte superiore del menu a discesa.

Il ruolo IAM deve avere i seguenti contenuti:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": {
            "Service": "machinelearning.amazonaws.com"
        },
        "Action": "sts:AssumeRole",
        "Condition": {
            "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012" },
           "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:datasource/*" }
        }
    }]
}

Per ulteriori informazioni sulle Customer Managed Policies, consulta Customer Managed Policies nella IAM User Guide.

Utilizza questo parametro per specificare la query SQL SELECT che Amazon ML esegue sul tuo database Amazon Redshift per selezionare i tuoi dati. Amazon ML utilizza l'azione Amazon Redshift UNLOAD per copiare in modo sicuro i risultati della query in una posizione Amazon S3.

 "SELECT col1, col2, … FROM training_table" 

 "SELECT col1, col2, … FROM training_table ORDER BY random()" 

Utilizza questo parametro per specificare il percorso di Amazon S3 verso lo schema per i dati Amazon Redshift che Amazon ML esporterà.

Se non fornisci uno schema per la tua origine dati, la console Amazon ML crea automaticamente uno schema Amazon ML basato sullo schema di dati della query SQL di Amazon Redshift. Gli schemi Amazon ML hanno meno tipi di dati rispetto agli schemi Amazon Redshift, quindi non si tratta di una conversione. one-to-one La console Amazon ML converte i tipi di dati Amazon Redshift in tipi di dati Amazon ML utilizzando il seguente schema di conversione.

Per essere convertiti in tipi di Binary dati Amazon ML, i valori di Amazon Redshift Booleans nei dati devono essere valori Amazon ML Binary supportati. Se il tuo tipo di dati booleano ha valori non supportati, Amazon ML li converte nel tipo di dati più specifico possibile. Ad esempio, se un booleano Amazon Redshift ha i valori 0 1 e 2 Amazon ML converte il booleano in un tipo di dati. Numeric Per ulteriori informazioni sui valori binari supportati, consultare Utilizzo del campo AttributeType .

Se Amazon ML non è in grado di determinare un tipo di dati, per impostazione predefinita lo è. Text

Dopo che Amazon ML ha convertito lo schema, puoi esaminare e correggere i tipi di dati Amazon ML assegnati nella procedura guidata Create Datasource e modificare lo schema prima che Amazon ML crei l'origine dati.

Utilizza questo parametro per specificare il nome della posizione temporanea di Amazon S3 in cui Amazon ML archivia i risultati della query SQL di Amazon Redshift. Dopo aver creato l'origine dati, Amazon ML utilizza i dati nella posizione di staging anziché tornare ad Amazon Redshift.