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# Apache Spark 用の Amazon Redshift インテグレーションを使用した認証
## AWS Secrets Manager を使用して認証情報を取得し、Amazon Redshift に接続する
次のコードサンプルは、 AWS Secrets Manager を使用して、Python の Apache Spark 用の PySpark インターフェイスを使用して Amazon Redshift クラスターに接続するための認証情報を取得する方法を示しています。
```
from pyspark.sql import SQLContext
import boto3
sc = # existing SparkContext
sql_context = SQLContext(sc)
secretsmanager_client = boto3.client('secretsmanager')
secret_manager_response = secretsmanager_client.get_secret_value(
SecretId='string',
VersionId='string',
VersionStage='string'
)
username = # get username from secret_manager_response
password = # get password from secret_manager_response
url = "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=" + username + "&password=" + password
# Read data from a table
df = sql_context.read \
.format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
.option("url", url) \
.option("dbtable", "my_table") \
.option("tempdir", "s3://path/for/temp/data") \
.load()
```
## IAM を使用して認証情報を取得し、Amazon Redshift に接続する
Amazon Redshift が提供する JDBC バージョン 2 ドライバーを使用し、Spark コネクタで Amazon Redshift に接続できます。 AWS Identity and Access Management (IAM) を使用するには、[IAM 認証を使用するように JDBC URL を設定します](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-iam-credentials-configure-jdbc-odbc.html)。Amazon EMR から Redshift クラスターに接続するには、IAM ロールに一時的な IAM 認証情報を取得する権限を付与する必要があります。次の権限を IAM ロールに割り当てて、認証情報を取得して Amazon S3 オペレーションを実行できるようにします。
+ [Redshift:GetClusterCredentials](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_GetClusterCredentials.html) (プロビジョニングされた Amazon Redshift クラスターの場合)
+ [Redshift:DescribeClusters](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_DescribeClusters.html) (プロビジョニングされた Amazon Redshift クラスターの場合)
+ [Redshift:GetWorkgroup](https://docs.aws.amazon.com/redshift-serverless/latest/APIReference/API_GetWorkgroup.html) (Amazon Redshift Serverless ワークグループの場合)
+ [Redshift:GetCredentials](https://docs.aws.amazon.com/redshift-serverless/latest/APIReference/API_GetCredentials.html) (Amazon Redshift Serverless の場合、ワークグループ)
+ [s3:GetBucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_control_GetBucket.html)
+ [s3:GetBucketLocation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetBucketLocation.html)
+ [s3:GetObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetObject.html)
+ [s3:PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html)
+ [s3:GetBucketLifecycleConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetBucketLifecycleConfiguration.html)
`GetClusterCredentials` の詳細については、「[`GetClusterCredentials` のリソースポリシー](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-identity-based.html#redshift-policy-resources.getclustercredentials-resources)」を参照してください。
また、`COPY` および `UNLOAD` オペレーション中に Amazon Redshift が IAM ロールを引き継げるようにする必要があります。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sts:AssumeRole"
],
"Resource": "arn:aws:iam::123456789012:role/RedshiftServiceRole",
"Sid": "AllowSTSAssumerole"
}
]
}
```
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以下の例では、Spark と Amazon Redshift の間で IAM 認証を使用しています。
```
from pyspark.sql import SQLContext
import boto3
sc = # existing SparkContext
sql_context = SQLContext(sc)
url = "jdbc:redshift:iam://redshift-host:redshift-port/db-name"
iam_role_arn = "arn:aws:iam::account-id:role/role-name"
# Read data from a table
df = sql_context.read \
.format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
.option("url", url) \
.option("aws_iam_role", iam_role_arn) \
.option("dbtable", "my_table") \
.option("tempdir", "s3a://path/for/temp/data") \
.mode("error") \
.load()
```