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# Amazon Athena를 Amazon Quick Sight와 함께 사용할 때의 연결 문제
아래에서 Amazon Quick Sight와 함께 Amazon Athena를 사용할 때 발생할 수 있는 문제 해결에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.
Athena와 관련된 다른 문제를 해결하기 전에, Athena에 연결할 수 있는지 확인하세요. Athena 연결 문제 해결에 대한 자세한 내용은 [Amazon Athena에 연결할 수 없는 경우](troubleshoot-connect-athena.md) 단원을 참조하십시오.
연결할 수 있지만 다른 문제가 있는 경우 Amazon Quick Sight에 쿼리를 추가하기 전에 Athena 콘솔([https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home))에서 쿼리를 실행하는 것이 유용할 수 있습니다. 추가 문제 해결 정보는 Athena 사용 설명서의 [문제 해결](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/troubleshooting.html)을 참조하십시오.
**Topics**
+ [Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 열을 찾을 수 없음](troubleshoot-athena-column-not-found.md)
+ [Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 잘못된 데이터](troubleshoot-athena-invalid-data.md)
+ [Amazon Quick Sight에서 Athena 사용 시 쿼리 제한 시간](troubleshoot-athena-query-timeout.md)
+ [Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 스테이징 버킷이 더 이상 존재하지 않음](troubleshoot-athena-missing-bucket.md)
+ [Amazon Quick Sight에서 Athena AWS Glue 와 함께를 사용할 때 테이블이 호환되지 않음](troubleshoot-athena-glue-table-not-upgraded.md)
+ [Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 테이블을 찾을 수 없음](troubleshoot-athena-table-not-found.md)
+ [Quick Sight에서 Athena 사용 시 작업 그룹 및 출력 오류](troubleshoot-athena-workgroup.md)
# Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 열을 찾을 수 없음
분석에 있는 열이 Athena 데이터 소스에서 누락된 경우에는 "`column not found`" 오류가 발생할 수 있습니다.
Amazon Quick Sight에서 분석을 엽니다. **시각화** 탭에서 **데이터 세트 선택**, **분석 데이터 세트 편집**을 선택합니다.
**이 분석의 데이터 세트** 화면에서 데이터 세트 근처의 **편집**을 선택하여 데이터 세트를 새로 고칩니다. Amazon Quick Sight는 2분 동안 스키마를 캐싱합니다. 따라서 최근 내용이 표시되는 데 2분이 걸릴 수 있습니다.
열이 첫 번째 위치에 왜 없는지 알아보기 위해 Athena 콘솔([https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home))로 이동한 후 쿼리 기록을 확인하여 테이블을 편집한 쿼리를 찾을 수 있습니다.
미리 보기에서 사용자 지정 SQL 쿼리를 편집 중일 때 이 오류가 발생한 경우, 쿼리에서 열의 이름을 확인하고, 다른 구문 오류를 확인합니다. 예를 들면, 열 이름을 나중에 문자열에 사용할 수 있는 작은 따옴표로 묶지 않았는지 확인합니다.
그래도 문제가 지속되면 테이블, 열, 쿼리가 Athena 요구 사항을 준수하는지 확인하세요. 자세한 내용은 Athena 사용 설명서의 [테이블, 데이터베이스 및 열 이름](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/tables-databases-columns-names.html)과 [문제 해결](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/troubleshooting.html)을 참조하세요.
# Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 잘못된 데이터
계산된 필드에서 연산자나 함수를 사용할 때 잘못된 데이터 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면, 테이블의 데이터가 함수에 제공한 형식과 일치하는지 확인합니다.
예를 들어, 함수 `parseDate(expression, [‘format’], [‘time_zone’])`을 **parseDate(date\$1column, ‘MM/dd/yyyy’)**로 사용하고 있다고 가정합니다. 이 경우, `date_column`의 모든 값은 `'MM/dd/yyyy'` 형식(`’05/12/2016’`)을 준수해야 합니다. 값이 하나라도 이 형식(**‘2016/12/05’**)이 아니면 오류가 발생할 수 있습니다.
# Amazon Quick Sight에서 Athena 사용 시 쿼리 제한 시간
쿼리 시간이 초과될 경우 다음 옵션을 사용하여 문제를 해결해 볼 수 있습니다.
분석을 수행하는 동안 오류가 발생한 경우 시각적 객체를 생성하기 위한 Amazon Quick Sight 제한 시간은 2분입니다. 사용자 지정 SQL 쿼리를 사용 중인 경우, 쿼리를 간소화하여 실행 시간을 최적화할 수 있습니다.
직접 쿼리 모드(SPICE 사용하지 않음)에서는 SPICE에 데이터 가져오기를 시도할 수 있습니다. 하지만 쿼리가 30분 제한 시간을 초과할 경우, 데이터를 SPICE에 가져오는 동안 또 다른 시간 초과가 발생할 수 있습니다. Athena 한도에 대한 최신 정보는AWS 일반 참조의 [Amazon Athena 한도](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_service_limits.html#amazon-athena-limits)를 참조하세요.
# Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 스테이징 버킷이 더 이상 존재하지 않음
이 섹션은 "**이 쿼리 결과에 대한 스테이징 버킷이 기본 데이터 원본에 더 이상 존재하지 않습니다**" 오류를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Athena를 사용하여 데이터 세트를 생성하면 Amazon Quick Sight가 Amazon S3 버킷을 생성합니다. 기본적으로 이 버킷의 이름은 "`aws-athena-query-results--`"와 유사합니다. 이 버킷을 제거하면, 다음 Athena 쿼리에 실패하고 스테이징 버킷이 더 이상 존재하지 않는다는 메시지가 표시될 수 있습니다.
이 오류를 해결하려면, 올바른 AWS 리전에서 같은 이름으로 새 버킷을 생성하세요.
# Amazon Quick Sight에서 Athena AWS Glue 와 함께를 사용할 때 테이블이 호환되지 않음
Amazon Quick Sight와 함께 Athena에서 AWS Glue 테이블을 사용할 때 오류가 발생하는 경우 일부 메타데이터가 누락되었기 때문일 수 있습니다. 다음 단계에 따라 Athena 커넥터가 작동하는 데 Amazon Quick Sight에 필요한 `TableType` 속성이 테이블에 없는지 확인합니다. 일반적으로 이러한 테이블의 메타데이터는 AWS Glue 데이터 카탈로그로 마이그레이션되지 않았습니다. 자세한 내용은 AWS Glue 개발자 안내서의 [AWS Glue 단계별 데이터 카탈로그 업그레이드](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/glue-upgrade.html)를 참조하세요.
현재 AWS Glue 데이터 카탈로그로 마이그레이션하지 않으려면 두 가지 옵션이 있습니다. AWS Glue Management Console을 통해 각 AWS Glue 테이블을 다시 생성할 수 있습니다. 또는 다음 절차에 나열된 AWS CLI 스크립트를 사용하여 `TableType` 속성이 누락된 테이블을 식별하고 업데이트할 수 있습니다.
CLI를 사용하여 이 작업을 수행하기를 선호하는 경우, 다음 절차를 사용하면 스크립트를 쉽게 디자인할 수 있습니다.
**CLI를 사용하여 스크립트 설계**
1. CLI를 사용하여 `TableType` 속성이 없는 AWS Glue 테이블을 알아봅니다.
```
aws glue get-tables --database-name ;
```
예를 들어, CLI에서 다음 명령을 실행할 수 있습니다.
```
aws glue get-table --database-name "test_database" --name "table_missing_table_type"
```
다음은 출력 샘플입니다. 테이블의 `"table_missing_table_type"`에 `TableType` 속성이 선언되지 않은 것을 알 수 있습니다.
```
{
"TableList": [
{
"Retention": 0,
"UpdateTime": 1522368588.0,
"PartitionKeys": [
{
"Name": "year",
"Type": "string"
},
{
"Name": "month",
"Type": "string"
},
{
"Name": "day",
"Type": "string"
}
],
"LastAccessTime": 1513804142.0,
"Owner": "owner",
"Name": "table_missing_table_type",
"Parameters": {
"delimiter": ",",
"compressionType": "none",
"skip.header.line.count": "1",
"sizeKey": "75",
"averageRecordSize": "7",
"classification": "csv",
"objectCount": "1",
"typeOfData": "file",
"CrawlerSchemaDeserializerVersion": "1.0",
"CrawlerSchemaSerializerVersion": "1.0",
"UPDATED_BY_CRAWLER": "crawl_date_table",
"recordCount": "9",
"columnsOrdered": "true"
},
"StorageDescriptor": {
"OutputFormat": "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat",
"SortColumns": [],
"StoredAsSubDirectories": false,
"Columns": [
{
"Name": "col1",
"Type": "string"
},
{
"Name": "col2",
"Type": "bigint"
}
],
"Location": "s3://myAthenatest/test_dataset/",
"NumberOfBuckets": -1,
"Parameters": {
"delimiter": ",",
"compressionType": "none",
"skip.header.line.count": "1",
"columnsOrdered": "true",
"sizeKey": "75",
"averageRecordSize": "7",
"classification": "csv",
"objectCount": "1",
"typeOfData": "file",
"CrawlerSchemaDeserializerVersion": "1.0",
"CrawlerSchemaSerializerVersion": "1.0",
"UPDATED_BY_CRAWLER": "crawl_date_table",
"recordCount": "9"
},
"Compressed": false,
"BucketColumns": [],
"InputFormat": "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat",
"SerdeInfo": {
"Parameters": {
"field.delim": ","
},
"SerializationLibrary": "org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe"
}
}
}
]
}
```
1. 다음 예제와 같이 편집기에서 테이블 정의를 편집하여 `"TableType": "EXTERNAL_TABLE"`을 테이블 정의에 추가합니다.
```
{
"Table": {
"Retention": 0,
"TableType": "EXTERNAL_TABLE",
"PartitionKeys": [
{
"Name": "year",
"Type": "string"
},
{
"Name": "month",
"Type": "string"
},
{
"Name": "day",
"Type": "string"
}
],
"UpdateTime": 1522368588.0,
"Name": "table_missing_table_type",
"StorageDescriptor": {
"BucketColumns": [],
"SortColumns": [],
"StoredAsSubDirectories": false,
"OutputFormat": "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat",
"SerdeInfo": {
"SerializationLibrary": "org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe",
"Parameters": {
"field.delim": ","
}
},
"Parameters": {
"classification": "csv",
"CrawlerSchemaSerializerVersion": "1.0",
"UPDATED_BY_CRAWLER": "crawl_date_table",
"columnsOrdered": "true",
"averageRecordSize": "7",
"objectCount": "1",
"sizeKey": "75",
"delimiter": ",",
"compressionType": "none",
"recordCount": "9",
"CrawlerSchemaDeserializerVersion": "1.0",
"typeOfData": "file",
"skip.header.line.count": "1"
},
"Columns": [
{
"Name": "col1",
"Type": "string"
},
{
"Name": "col2",
"Type": "bigint"
}
],
"Compressed": false,
"InputFormat": "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat",
"NumberOfBuckets": -1,
"Location": "s3://myAthenatest/test_date_part/"
},
"Owner": "owner",
"Parameters": {
"classification": "csv",
"CrawlerSchemaSerializerVersion": "1.0",
"UPDATED_BY_CRAWLER": "crawl_date_table",
"columnsOrdered": "true",
"averageRecordSize": "7",
"objectCount": "1",
"sizeKey": "75",
"delimiter": ",",
"compressionType": "none",
"recordCount": "9",
"CrawlerSchemaDeserializerVersion": "1.0",
"typeOfData": "file",
"skip.header.line.count": "1"
},
"LastAccessTime": 1513804142.0
}
}
```
1. 다음 스크립트를 조정하여 `TableType` 속성이 포함되도록 테이블 입력을 업데이트할 수 있습니다.
```
aws glue update-table --database-name --table-input
```
다음은 그 한 예입니다.
```
aws glue update-table --database-name test_database --table-input '
{
"Retention": 0,
"TableType": "EXTERNAL_TABLE",
"PartitionKeys": [
{
"Name": "year",
"Type": "string"
},
{
"Name": "month",
"Type": "string"
},
{
"Name": "day",
"Type": "string"
}
],
"Name": "table_missing_table_type",
"StorageDescriptor": {
"BucketColumns": [],
"SortColumns": [],
"StoredAsSubDirectories": false,
"OutputFormat": "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat",
"SerdeInfo": {
"SerializationLibrary": "org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe",
"Parameters": {
"field.delim": ","
}
},
"Parameters": {
"classification": "csv",
"CrawlerSchemaSerializerVersion": "1.0",
"UPDATED_BY_CRAWLER": "crawl_date_table",
"columnsOrdered": "true",
"averageRecordSize": "7",
"objectCount": "1",
"sizeKey": "75",
"delimiter": ",",
"compressionType": "none",
"recordCount": "9",
"CrawlerSchemaDeserializerVersion": "1.0",
"typeOfData": "file",
"skip.header.line.count": "1"
},
"Columns": [
{
"Name": "col1",
"Type": "string"
},
{
"Name": "col2",
"Type": "bigint"
}
],
"Compressed": false,
"InputFormat": "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat",
"NumberOfBuckets": -1,
"Location": "s3://myAthenatest/test_date_part/"
},
"Owner": "owner",
"Parameters": {
"classification": "csv",
"CrawlerSchemaSerializerVersion": "1.0",
"UPDATED_BY_CRAWLER": "crawl_date_table",
"columnsOrdered": "true",
"averageRecordSize": "7",
"objectCount": "1",
"sizeKey": "75",
"delimiter": ",",
"compressionType": "none",
"recordCount": "9",
"CrawlerSchemaDeserializerVersion": "1.0",
"typeOfData": "file",
"skip.header.line.count": "1"
},
"LastAccessTime": 1513804142.0
}'
```
# Amazon Quick Sight에서 Athena를 사용할 때 테이블을 찾을 수 없음
분석에 있는 테이블이 Athena 데이터 소스에서 누락된 경우에는 "`table not found`" 오류가 발생할 수 있습니다.
Athena 콘솔([https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home))에서 해당 스키마 아래에 있는 테이블을 확인합니다. Athena에서 테이블을 다시 생성한 다음 해당 테이블의 Amazon Quick Sight에서 새 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 테이블이 첫 번째 위치에 왜 없는지 알아보기 위해 Athena 콘솔을 사용하여 쿼리 기록을 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 테이블을 삭제했던 쿼리를 찾을 수 있습니다.
미리 보기에서 사용자 지정 SQL 쿼리를 편집 중일 때 이 오류가 발생한 경우 쿼리에서 테이블의 이름을 확인하고 다른 구문 오류를 확인합니다. Amazon Quick Sight는 쿼리에서 스키마를 추론할 수 없습니다. 스키마를 쿼리에 지정해야 합니다.
다음 명령문을 예로 들어 보겠습니다.
```
select from my_schema.my_table
```
다음 명령문은 스키마가 누락되어 있어 실패합니다.
```
select from my_table
```
그래도 문제가 지속되면 테이블, 열, 쿼리가 Athena 요구 사항을 준수하는지 확인하세요. 자세한 내용은 Athena 사용 설명서의 [테이블, 데이터베이스 및 열 이름](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/tables-databases-columns-names.html)과 [문제 해결](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/troubleshooting.html)을 참조하세요.
# Quick Sight에서 Athena 사용 시 작업 그룹 및 출력 오류
작업 그룹이 제대로 설정되었는지 확인하려면 다음 설정을 확인하십시오.
+ 데이터 소스에 연결된 Athena 작업 그룹이 존재해야 합니다.
이 문제를 해결하려면, Athena 데이터 원본 설정으로 돌아가 다른 작업 그룹을 선택하면 됩니다. 자세한 내용은 Athena 사용 설명서에서 [작업 그룹 설정](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/workgroups-procedure.html)을 참조하세요.
또 다른 해결 방법은 AWS 계정 관리자가 Athena 콘솔에서 작업 그룹을 다시 생성하도록 하는 것입니다.
+ **데이터 소스에 연결된 Athena 작업 그룹을 활성화해야 합니다.**
AWS 계정 관리자는 Athena 콘솔에서 작업 그룹을 활성화해야 합니다. 다음 다이렉트 링크 [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home)를 사용하여 Athena 콘솔을 엽니다. 그런 다음 **Workgroup(작업 그룹)** 패널에서 적절한 작업 그룹을 선택하고 해당 설정을 보십시오. **작업 그룹 활성화**를 선택하세요.
+ **Athena 작업 그룹에 연결된 Amazon S3 출력 위치에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다.**
Amazon Quick Sight에 S3 출력 위치에 액세스할 수 있는 권한을 부여하기 위해 Amazon Quick Sight 관리자는 ** QuickSight 관리** 화면에서 **보안 및 권한을** 편집할 수 있습니다.
+ **Athena 작업 그룹에 S3 출력 위치가 연결되어 있어야 합니다.**
AWS 계정 관리자는 S3 버킷을 Athena 콘솔의 작업 그룹과 연결해야 합니다. 다음 다이렉트 링크 [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home)를 사용하여 Athena 콘솔을 엽니다. 그런 다음 **Workgroup(작업 그룹)** 패널에서 적절한 작업 그룹을 선택하고 해당 설정을 보십시오. **쿼리 결과 위치**를 설정하세요.