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# 建立設定的資料表 – Amazon S3 資料來源
<a name="create-config-table-s3"></a>

在此程序中，[成員](glossary.md#glossary-member)會執行下列任務：
+  設定現有 AWS Glue 資料表以供 使用 AWS Clean Rooms。（除非使用適用於 的密碼編譯運算，否則此步驟可以在加入協同合作之前或之後完成Clean Rooms。)
**注意**  
AWS Clean Rooms 支援 AWS Glue 資料表。如需在 中取得資料的詳細資訊 AWS Glue，請參閱 [步驟 3：將資料表上傳至 Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3)。
+ 為[設定的資料表](glossary.md#glossary-configured-table)命名，並選擇要在協同合作中使用的資料欄。

下列程序假設：
+ 協同合作成員已[將其資料表上傳至 Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3)，並[建立 AWS Glue 資料表](prepare-data-S3.md#create-glue-crawler)。
**注意**  
**Amazon S3 中的結果目的地**不能與任何資料來源位於相同的 S3 儲存貯體中。
+ （選用） 僅針對[加密](glossary.md#glossary-encryption)資料表，協同合作成員已使用 C3R [加密用戶端準備加密資料表](prepare-encrypted-data.md)。

您可以使用 提供的統計資料產生 AWS Glue 來運算 AWS Glue Data Catalog 資料表的資料欄層級統計資料。在 AWS Glue 產生 Data Catalog 中資料表的統計資料後，Amazon Redshift Spectrum 會自動使用這些統計資料來最佳化查詢計劃。如需使用 運算資料欄層級統計資料的詳細資訊 AWS Glue，請參閱*AWS Glue 《 使用者指南*》中的[使用資料欄統計資料最佳化查詢效能](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/column-statistics.html)。如需 的詳細資訊 AWS Glue，請參閱 *[AWS Glue 開發人員指南](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)*。

**建立設定的資料表 – Amazon S3 資料來源**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Tables (資料表)**。

1. 在右上角，選擇**設定新資料表**。

1. 對於**資料來源**，在**AWS 資料來源**下，選擇 **Amazon S3**。

1. 在 **Amazon S3 資料表**下：

   1. 選取託管 S3 資料表**的區域**。

      根據預設，會選取目前的區域 （例如維吉尼亞北部 us-east-1)。
**警告**  
當您的 Amazon S3 資料來源與處理位置位於不同的區域時，資料處理可能會在來源區域之外暫時進行。在繼續之前，請確認跨區域資料移動符合您的資料主權要求、法規合規政策和資料控管標準。

      如需區域的詳細資訊，請參閱《》中的[區域和端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)*AWS 一般參考*。

   1. 從下拉式清單中選擇**資料庫**。

   1. 從下拉式清單中選擇您要設定的**資料表**。
**注意**  
若要驗證這是正確的資料表，請執行下列其中一項操作：  
選擇**檢視 AWS Glue**。
開啟**從 檢視結構描述 AWS Glue**以檢視結構描述。
**重要**  
對於資料為 CSV 格式的 AWS Glue 資料表，Glue 結構描述中的資料欄名稱和順序必須完全符合 CSV 資料。如果不相符，可能無法正確強制執行已設定資料表的允許資料欄清單。

1. 對於**協同合作中允許的資料欄和分析方法**，

   1. 對於**您希望在協同合作中允許哪些資料欄？**
      + 選擇**所有資料欄**，以允許在協同合作中查詢所有資料欄。
      + 選擇**自訂清單**，以允許在協同合作中查詢**指定允許的資料欄下拉式清單中的一或多個資料欄**。

   1. 對於**允許的分析方法**，

      1. 選擇**直接查詢**以允許 SQL 查詢直接在此資料表上執行

      1. 選擇**直接任務**以允許 PySpark 任務直接在此資料表上執行。  
**Example 範例**  

   例如，如果您想要允許協同合作成員在所有資料欄上執行直接 SQL 查詢和 PySpark 任務，請選擇**所有資料欄**、**直接查詢**和**直接任務**。

1. 對於**已設定的資料表詳細資訊**，

   1. 輸入已設定資料表**的名稱**。

      您可以使用預設名稱或重新命名此資料表。

   1. 輸入資料表的**描述**。

      描述有助於區分具有類似名稱的其他已設定資料表。

1. 如果您想要為設定的資料表資源啟用**標籤**，請選擇**新增標籤**，然後輸入**金鑰**和**值**對。

1. 選擇**設定新資料表**。

現在您已建立已設定的資料表，即可：
+ [將分析規則新增至設定的資料表](add-analysis-rule.md)
+ [將設定的資料表與協同合作建立關聯](associate-configured-table.md)