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# Amazon S3 데이터세트 생성
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**Amazon S3 데이터 세트 생하기**

1. 대상 파일 세트가 데이터 소스 할당량을 초과하지 않도록 [데이터 소스 할당량](data-source-limits.md)을(를) 확인합니다.

1. [Amazon S3 매니페스트 파일에 지원되는 형식](supported-manifest-file-format.md)에 지정된 형식 중 하나를 사용하여 가져올 텍스트 파일을 식별하는 매니페스트 파일을 만듭니다.

1. 매니페스트 파일을 로컬 디렉터리에 저장하거나 Amazon S3에 업로드합니다.

1. 빠른 시작 페이지에서 **데이터를** 선택합니다.

1. **데이터** 페이지에서 **생성** 후 **새 데이터 세트를** 선택합니다.

1. Amazon S3 아이콘을 선택한 **후 다음을** 선택합니다.

1. **Data source name(데이터 소스 이름)**에 데이터 원본의 설명을 입력합니다. 이 이름은 데이터 원본을 구분하는 데 도움이 됩니다.

1. [**Upload a manifest file**]에 대하여 다음 중 하나를 수행합니다.
   + 로컬 매니페스트 파일을 사용하려면 [**Upload**]를 선택한 다음 [**Upload a JSON manifest file**]을 선택합니다. [**Open**]에서 파일을 선택하고 [**Open**]을 선택합니다.
   + Amazon S3의 매니페스트 파일을 사용하려면 URL을 선택한 후 매니페스트 파일의 **URL**을 입력합니다. Amazon S3 콘솔에서 기존 매니페스트 파일의 URL을 찾으려면 해당 파일로 이동하여 선택합니다. 링크 URL을 비롯한 속성 패널이 표시됩니다. URL을 복사하여 Quick Sight에 붙여 넣을 수 있습니다.

1. **연결**을 선택합니다.

1. 연결이 완료되었는지 확인하려면 [**Edit/Preview data**]를 선택합니다. 그렇지 않은 경우 [**Visualize**]를 선택하여 데이터를 있는 그대로 사용하여 분석을 생성합니다.

   **데이터 편집/미리 보기**를 선택한 경우 데이터 준비 과정에 데이터 세트 이름을 지정할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 데이터 세트 이름은 매니페스트 파일 이름과 일치합니다.

   데이터 준비에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick Sight에서 데이터 준비](preparing-data.md) 단원을 참조하십시오.

## 여러 Amazon S3 파일을 기반으로 하는 데이터세트 생성
<a name="data-sets-based-on-multiple-s3-files"></a>

여러 방법 중 하나를 사용하여 Quick Sight 내에서 Amazon S3 버킷의 파일을 병합하거나 결합할 수 있습니다.
+ **매니페스트를 사용하여 파일 결합 ** - 이 경우 파일의 필드(열) 수가 동일해야 합니다. 데이터 유형은 파일의 동일한 위치에 있는 필드 사이에서 일치해야 합니다. 예를 들어, 첫 번째 필드는 각 파일에서 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. 두 번째, 세 번째, 그리고 그 이후의 필드 역시 마찬가지입니다. Quick Sight는 첫 번째 파일에서 필드 이름을 가져옵니다.

  파일은 매니페스트에서 명시적으로 나열되어야 합니다. 하지만 동일한 Amazon S3 버킷 내부에 있을 필요는 없습니다.

  추가로 파일은 [Amazon S3 매니페스트 파일에 지원되는 형식](supported-manifest-file-format.md)에서 설명한 규칙을 따라야 합니다.

  매니페스트를 사용한 파일 결합에 대한 자세한 내용은 [Amazon S3 파일을 사용하여 데이터 세트 생성](create-a-data-set-s3.md) 단원을 참조하십시오.
+ **매니페스트를 사용하여 파일 병합** - 매니페스트 내에서 개별적으로 나열할 필요 없이 여러 파일을 하나의 파일로 병합하려면 Athena를 사용할 수 있습니다. 이 메서드를 통해 데이터베이스의 테이블에 있는 것과 같이 텍스트 파일을 간편하게 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 빅 데이터 블로그의 [Athena와 사용한 Amazon S3 데이터 분석](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/analyzing-data-in-s3-using-amazon-athena/)을 참조하십시오.
+ **스크립트를 사용하여 가져오기 전에 파일 추가** - 업로드 전에 파일을 결합하도록 설계된 스크립트를 사용할 수 있습니다.