翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# Amazon S3 でのデータテーブルの準備
<a name="prepare-data-S3"></a>

でカタログ化 AWS Glue され、Amazon S3 に保存されているデータテーブルを分析できます。データテーブルがすでにカタログ化されている場合は AWS Glue、「」に進みます[で設定済みテーブルを作成する AWS Clean Rooms](create-configured-table.md)。

**重要**  
で使用するデータを Amazon S3 で準備するときは AWS Clean Rooms、 AWS Glue テーブルの場所がデータファイルが保存されているディレクトリパスと正確に一致することを確認する必要があります。  
例: データが `s3://mybucket/folder/subfolder/data.parquet``` に保存されている場合、 AWS Glue テーブルの場所は ` を指す必要があります`s3://mybucket/folder/subfolder/`。テーブルの場所を親ディレクトリ (`s3://mybucket/folder/```) に設定すると、クエリを実行するとテーブルが空になります。

Amazon S3 でデータテーブルを準備するには、次のステップを実行します。

**Topics**
+ [ステップ 1: 前提条件を満たす](#prep-data-tables-prereq)
+ [ステップ 2: (オプション) 暗号化コンピューティング用のデータを準備する](#optional-encrypt)
+ [ステップ 3: データテーブルを Amazon S3 にアップロードする](#upload-to-s3)
+ [ステップ 4: AWS Glue テーブルを作成する](#create-glue-crawler)
+ [ステップ 5: 次のステップ](#prepare-data-S3-next)

## ステップ 1: 前提条件を満たす
<a name="prep-data-tables-prereq"></a>

で使用するデータテーブルを準備するには AWS Clean Rooms、次の前提条件を満たす必要があります。
+ データテーブルは、[サポートされているデータ形式の AWS Clean Rooms](data-formats.md) 1 つとして保存されます。
+ データテーブルは にカタログ化 AWS Glue され、[サポートされているデータ型 AWS Clean Rooms](data-formats.md#data-types)を使用します。
+ すべてのデータテーブルは、コラボレーションが作成されたのと同じ AWS リージョン の Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されます。
+ は、コラボレーションと同じリージョンにある AWS Glue Data Catalog 必要があります。
+  AWS Glue Data Catalog はメンバーシップ AWS アカウント と同じ にあります。
+ Amazon S3 バケットは に登録されていません AWS Lake Formation。

## ステップ 2: (オプション) 暗号化コンピューティング用のデータを準備する
<a name="optional-encrypt"></a>

(オプション) 暗号化コンピューティングを使用していて、データテーブルに暗号化が必要な機密情報が含まれている場合は、C3R 暗号化クライアントを使用してデータテーブルを暗号化する必要があります。

暗号化コンピューティング用のデータを準備するには、「[Cryptographic Computing for Clean Rooms による暗号化データテーブルの準備](prepare-encrypted-data.md)」の手順に従ってください。

## ステップ 3: データテーブルを Amazon S3 にアップロードする
<a name="upload-to-s3"></a>

**注記**  
暗号化されたデータテーブルをコラボレーションで使用する場合は、データテーブルを Amazon S3 にアップロードする前に、まずデータを暗号化コンピューティング用に暗号化する必要があります。詳細については、「[Cryptographic Computing for Clean Rooms による暗号化データテーブルの準備](prepare-encrypted-data.md)」を参照してください。

**データテーブルを Amazon S3 にアップロードするには**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) で Amazon S3 コンソールを開きます。

1. **[バケット]** を選択し、データテーブルを保存するバケットを選択します。

1. **[アップロード]** を選択し、プロンプトに従います。

1. **[オブジェクト]** タブを選択し、データが保存されているプレフィックスを表示します。フォルダの名前を書き留めます。

   フォルダを選択すると、データが表示されます。

## ステップ 4: AWS Glue テーブルを作成する
<a name="create-glue-crawler"></a>

データ AWS Glue テーブルが既にある場合は、このステップをスキップできます。

このステップでは、S3 バケット内のすべてのファイルをクロールし、 AWS Glue AWS Glue テーブルを作成するクローラを にセットアップします。詳細については、「*AWS Glue ユーザーガイド*」の「[AWS Glueでのクローラーの定義](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-crawler.html)」を参照してください。

サポートされている AWS Glue Data Catalog データ型の詳細については、「」を参照してください[サポートされているデータ型](data-formats.md#data-types)。

**注記**  
AWS Clean Rooms は現在、 に登録されている S3 バケットをサポートしていません AWS Lake Formation。

次の手順では、 AWS Glue テーブルを作成する方法について説明します。 AWS Key Management Service (AWS KMS) キーで暗号化された AWS Glue Data Catalog オブジェクトを使用する場合は、その暗号化されたテーブルへのアクセスを許可するように KMS キーのアクセス許可ポリシーを設定する必要があります。詳細については、「**AWS Glue デベロッパーガイド」の「[AWS Glue での暗号化のセットアップ](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/set-up-encryption.html)」を参照してください。

**AWS Glue テーブルを作成するには**

1. 「 *AWS Glue ユーザーガイド*」の[「 AWS Glue コンソールでのクローラの使用](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-crawlers.html)」の手順に従います。

1.  AWS Glue データベース名と AWS Glue テーブル名を書き留めます。

## ステップ 5: 次のステップ
<a name="prepare-data-S3-next"></a>

Amazon S3 でデータテーブルを準備したので、次の準備が整いました。
+ [設定済みテーブルを作成する](create-configured-table.md)
+ [ML モデルを作成する](working-with-machine-learning-tdp.md)

テーブルは、次の後にクエリできます。
+ コラボレーションクリエーターが AWS Clean Roomsでコラボレーションを設定ししていること。詳細については、「[コラボレーションの作成](create-collaboration.md)」を参照してください。
+ コラボレーションクリエーターから、コラボレーションの参加者としてコラボレーション ID が送信されていること。