Studio で SQL を使用してデータを準備する

Amazon SageMaker Studio には、SQL 拡張機能が組み込まれています。この拡張機能を使用すると、データサイエンティストは JupyterLab ノートブック内でサンプリング、探索的分析、特徴量エンジニアリングなどのタスクを直接実行できます。AWS Glue接続を活用して、一元化されたデータソースカタログを維持します。カタログには、さまざまなデータソースに関するメタデータが保存されます。この SQL 環境を使用して、データサイエンティストはデータカタログを調べ、データを探索し、複雑な SQL クエリを作成し、結果を Python でさらに処理できます。

このセクションでは、Studio で SQL 拡張機能を設定する方法について説明します。この SQL 統合で有効になる機能と、JupyterLab ノートブックで SQL クエリを実行する手順について説明します。

SQL データ分析を有効にするには、管理者はまず関連するデータソースAWS Glueへの接続を設定する必要があります。このような接続を使用して、データサイエンティストは JupyterLab 内から承認済みのデータセットにシームレスにアクセスできます。

管理者設定AWS Glueの接続に加えて、SQL 拡張機能を使用すると、個々のデータサイエンティストは独自のデータソース接続を作成できます。これらのユーザー作成の接続は個別に管理でき、タグベースのアクセスコントロールポリシーを介してユーザーのプロファイルの範囲を指定できます。管理者が設定する接続とユーザーが作成する接続の両方を提供する、この 2 段階の接続モデルにより、データサイエンティストは分析およびモデリングタスクに必要なデータに幅広くアクセスできるようになります。ユーザーは、管理者が確立した一元化された接続のみに依存することなく、JupyterLab 環境ユーザーインターフェイス (UI) 内の独自のデータソースに必要な接続を設定できます。

pip install amazon-sagemaker-sql-editor>=0.1.13
pip install amazon-sagemaker-sql-execution>=0.1.6
pip install amazon-sagemaker-sql-magic>=0.1.3

restart-jupyter-server

アクセスをセットアップすると、JupyterLab ユーザーは以下を実行できます。

Studio の JupyterLab アプリケーションの左側のナビゲーションペインで SQL 拡張機能アイコン ( ) をクリックすると、拡張機能にアクセスできます。アイコンにカーソルを合わせると、データ検出ツールのヒントが表示されます。