設定済みテーブルの作成 – Amazon S3 データソース

設定済みテーブルを作成するには – Amazon S3 データソース

1. にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/cleanrooms で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

2. 左のナビゲーションペインで、[テーブル] を選択します。

3. 右上隅にある [新しいテーブルを設定] を選択します。

4. データソースで、AWS データソースで Amazon S3 を選択します。

5. Amazon S3 テーブルの下：

   1. ドロップダウンリストからデータベースを選択します。

   2. 設定する [テーブル] をドロップダウンリストから選択します。

   注記

   テーブルが正しいことを確認するには、次のいずれかの操作を行います。

   • 「表示 AWS Glue」を選択します。

   • スキーマを表示するには、 から AWS Glueスキーマの表示を有効にします。

   重要

   データが CSV 形式の AWS Glue テーブルの場合、 Glue スキーマの列名と順序は CSV データと完全に一致する必要があります。一致しない場合、設定済みテーブルの許可された列リストが正しく適用されない可能性があります。

6. コラボレーションで許可される列と分析方法の場合、

   1. コラボレーションで許可する列

      • すべての列を選択して、コラボレーションですべての列をクエリできるようにします。

      • カスタムリストを選択して、許可された列を指定ドロップダウンリストから 1 つ以上の列をコラボレーションでクエリできるようにします。

   2. 許可された分析方法の場合、

      1. Direct query を選択して、このテーブルで SQL クエリを直接実行できるようにします。

      2. Direct job を選択して、このテーブルで PySpark ジョブを直接実行できるようにします。

   例

   たとえば、コラボレーションメンバーがすべての列で直接 SQL クエリと PySpark ジョブの両方を実行できるようにする場合は、すべての列、直接クエリ、および直接ジョブを選択します。

7. [設定済みのテーブルの詳細] で以下の操作を行います。

   1. 設定済みテーブルの [名前] を入力します。

      デフォルトの名前を使用することも、テーブルの名前を変更することもできます。

   2. テーブルの [説明] を入力します。

      この説明は、似たような名前を持つ他の設定済みテーブルと区別するのに役立ちます。

8. 設定済みテーブルのリソースでタグを有効にする場合は、[新しいタグを追加] を選択し、キーと値のペアを入力します。

9. [新しいテーブルを設定] を選択します。