Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# 모범 사례
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Apache Iceberg 테이블에 쓸 때는 다음 모범 사례를 고려하세요.
+ 작고 빈번한 쓰기 또는 스트리밍 워크로드의 경우, AWS Glue Data Catalog 또는 Amazon S3 테이블에서 제공하는 압축 기능을 사용하여 읽기를 위한 파일 크기를 최적화하는 것이 좋습니다.
+ `DROP TABLE` 명령은 AWS Glue Data Catalog 또는 Amazon S3 테이블 카탈로그에서 테이블을 등록 취소하지만 파일은 여전히 남아 있습니다. AWS Glue 및 Amazon S3 테이블의 기능을 사용하여 분리된 파일을 제거할 수 있습니다. AWS Glue의 경우 [분리된 파일 삭제](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/orphan-file-deletion.html)를 참조하세요. Amazon S3 테이블의 경우 [테이블 유지 관리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/s3-tables-maintenance.html)를 참조하세요.