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# Formato dati del negozio offline di Amazon SageMaker Feature Store
Amazon SageMaker Feature Store supporta i formati AWS Glue di tabella Apache Iceberg per lo store offline. Puoi scegliere il formato della tabella quando crei un nuovo gruppo di funzionalità. AWS Glue è il formato predefinito.
I dati del negozio offline di Amazon SageMaker Feature Store vengono archiviati in un bucket Amazon S3 all'interno del tuo account. Quando si chiama `PutRecord`, i dati vengono memorizzati nel buffer, raggruppati in batch e scritti in Amazon S3 entro 15 minuti. Feature Store supporta il formato di file Parquet solo per la scrittura dei dati nell’archivio offline. In particolare, quando i dati vengono scritti nell’archivio offline, possono essere recuperati dal bucket Amazon S3 in formato Parquet. Ogni file può contenere più `Record`.
Per il formato Iceberg, Feature Store salva i metadati della tabella nello stesso bucket Amazon S3 che utilizzi per archiviare i dati dell'archivio offline. Puoi trovarlo sotto il prefisso `metadata`.
[Feature Store espone anche il file S.3. OfflineStoreConfig StorageConfig ResolvedOutputCampo S3Uri](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_S3StorageConfig.html#sagemaker-Type-S3StorageConfig-ResolvedOutputS3Uri), che può essere trovato nella chiamata API. [DescribeFeatureGroup](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureGroup.html) Questo è il percorso S3 in cui vengono scritti i file per lo specifico gruppo di funzionalità.
I seguenti ulteriori campi vengono aggiunti da Feature Store a ciascun record quando persistono nell'archivio offline:
+ **api\$1invocation\$1time**: data/ora in cui il servizio riceve la chiamata `PutRecord` o `DeleteRecord`. Se si utilizza l'inserimento gestito (ad esempio Data Wrangler), si tratta della data/ora in cui i dati sono stati scritti nell'archivio offline.
+ **write\$1time**: data/ora in cui i dati sono stati scritti nell'archivio offline. Può essere usato per creare domande relative a Time Travel.
+ **is\$1deleted**: per impostazione predefinita, `False`. Se si chiama `DeleteRecord`, un nuovo `Record` viene inserito in `RecordIdentifierValue` e impostato su `True` nell'archivio offline.
## Strutture URI dei negozi offline di Amazon SageMaker Feature Store
Negli esempi seguenti `amzn-s3-demo-bucket` è il bucket Amazon S3 all'interno del tuo account, `example-prefix` è il prefisso di esempio, `111122223333` è l'ID dell'account, `Regione AWS` è la tua Regione e `feature-group-name` è il nome del tuo gruppo di funzionalità.
**AWS Glue formato di tabella**
I record nell'archivio offline archiviati utilizzando il formato AWS Glue tabella vengono partizionati in base all'ora dell'evento in partizioni orarie. Non è possibile configurare lo schema di partizionamento. La seguente struttura URI mostra l'organizzazione di un file Parquet utilizzando il formato AWS Glue :
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Regione AWS/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
```
L'esempio seguente è la posizione di output di un file Parquet per un file con `feature-group-name` come `customer-purchase-history-patterns`:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Regione AWS/offline-store/customer-purchase-history-patterns-1593511200/data/year=2020/month=06/day=31/hour=00/20200631T064401Z_108934320012Az11.parquet
```
**Formato di tabella Iceberg**
I record nell'archivio offline memorizzati nel formato di tabella Iceberg vengono partizionati in base all'ora dell'evento in partizioni giornaliere. Non è possibile configurare lo schema di partizionamento. La seguente struttura URI mostra l'organizzazione dei file di dati salvati nel formato di tabella Iceberg:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Regione AWS/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
```
L'esempio seguente è la posizione di output di un file Parquet per un file con `feature-group-name` come `customer-purchase-history-patterns`, mentre `event-time-feature-name` è `EventTime`:
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Regione AWS/offline-store/customer-purchase-history-patterns-1593511200/data/0aec19ca/EventTime_trunc=2022-11-09/20221109T215231Z_yolTtpyuWbkaeGIl.parquet
```
L'esempio seguente è la posizione di un file di metadati per i file di dati salvati nel formato di tabella Iceberg.
```
s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Regione AWS/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/metadata/
```