Einen Datensatz-Exportauftrag in Amazon Personalize erstellen

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Sie können einen Datensatz-Exportauftrag mit der Amazon Personalize Personalize-Konsole, AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder AWS SDKs erstellen.

Erstellen eines Datensatz-Exportauftrags (Konsole)

Nachdem Sie Ihre Daten in einen Datensatz importiert und einen Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket erstellt haben, können Sie die Daten zur Analyse in den Bucket exportieren. Um einen Datensatz mit der Amazon Personalize-Konsole zu exportieren, erstellen Sie einen Datensatz-Exportauftrag. Informationen zum Erstellen eines Amazon S3 S3-Buckets finden Sie unter Erstellen eines Buckets im Amazon Simple Storage Service-Benutzerhandbuch.

Bevor Sie einen Datensatz exportieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Amazon Personalize-Servicerolle auf Ihren Amazon S3-Ausgabe-Bucket zugreifen und in diesen schreiben kann. Siehe Anforderungen an die Berechtigungen für den Export von Datensätzen.

So erstellen Sie einen Auftrag zum Exportieren von Datensätzen (Konsole)

1. Öffnen Sie die Amazon Personalize Personalize-Konsole zu https://console.aws.amazon.com/personalize/Hause.

2. Wählen Sie im Navigationsbereich Datensatzgruppen aus.

3. Wählen Sie auf der Seite Datensatzgruppen Ihre Datensatzgruppe aus.

4. Wählen Sie im Navigationsbereich Datensätze aus.

5. Wählen Sie den Datensatz aus, den Sie in einen Amazon S3 S3-Bucket exportieren möchten.

6. Wählen Sie unter Datensatz-Exportaufträge die Option Datensatz-Exportjob erstellen aus.

7. Geben Sie im Feld Details zum Datensatz-Exportauftrag für den Namen des Datensatz-Exportjobs einen Namen für den Exportauftrag ein.

8. Wählen Sie für die IAM-Servicerolle die Amazon Personalize-Servicerolle aus, in der Sie sie erstellt haben. Eine IAM-Rolle für Amazon Personalize erstellen

9. Geben Sie für den Amazon S3 S3-Datenausgabepfad den Amazon S3-Ziel-Bucket ein. Verwenden Sie die folgende Syntax:

   s3://amzn-s3-demo-bucket/<folder path>

10. Wenn Sie AWS KMS für die Verschlüsselung den KMS-Schlüssel ARN verwenden, geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) für den AWS KMS Schlüssel ein.

11. Wählen Sie unter Datentyp exportieren den zu exportierenden Datentyp aus, je nachdem, wie Sie die Daten ursprünglich importiert haben.

    • Wählen Sie Bulk aus, um nur Daten zu exportieren, die Sie mithilfe eines Datensatz-Importjobs in großen Mengen importiert haben.

    • Wählen Sie Inkrementell, um nur Daten zu exportieren, die Sie einzeln mit der Konsole oder den PutItems Operationen PutEventsPutUsers, oder importiert haben.

    • Wählen Sie Beide, um alle Daten im Datensatz zu exportieren.

12. Fügen Sie für Tags optional beliebige Tags hinzu. Weitere Informationen zum Taggen von Amazon Personalize Personalize-Ressourcen finden Sie unter. Markieren von Amazon Personalize Personalize-Ressourcen

13. Wählen Sie „Datensatz-Exportauftrag erstellen“.

    Auf der Datensatz-Übersichtsseite unter Datensatz-Exportjobs wird der Job mit dem Status Exportjob aufgeführt. Der Datensatz-Exportjob ist abgeschlossen, wenn der Status AKTIV ist. Anschließend können Sie die Daten aus dem Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket herunterladen. Informationen zum Herunterladen von Objekten aus einem Amazon S3 S3-Bucket finden Sie unter Objekt herunterladen im Amazon Simple Storage Service-Benutzerhandbuch. .

Einen Datensatz-Exportauftrag erstellen (AWS CLI)

Nachdem Sie Ihre Daten in den Datensatz importiert und einen Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket erstellt haben, können Sie den Datensatz zur Analyse in den Bucket exportieren. Um einen Datensatz mit dem zu exportieren AWS CLI, erstellen Sie mit dem create-dataset-export-job AWS CLI Befehl einen Datensatz-Exportauftrag. Informationen zum Erstellen eines Amazon S3 S3-Buckets finden Sie unter Erstellen eines Buckets im Amazon Simple Storage Service-Benutzerhandbuch.

Bevor Sie einen Datensatz exportieren, stellen Sie sicher, dass die Amazon Personalize-Servicerolle auf Ihren Amazon S3-Ausgabe-Bucket zugreifen und in diesen schreiben kann. Siehe Anforderungen an die Berechtigungen für den Export von Datensätzen.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für den create-dataset-export-job AWS CLI -Befehl. Geben Sie dem Job einen Namen, dataset arn ersetzen Sie ihn durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Datensatzes, den Sie exportieren möchten, und role ARN ersetzen Sie ihn durch den ARN der Amazon Personalize-Servicerolle, in Eine IAM-Rolle für Amazon Personalize erstellen der Sie erstellt haben. Geben Sie ins3DataDestination, fürkmsKeyArn, optional den ARN für Ihren AWS KMS Schlüssel und für den den path Pfad zu Ihrem Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket an.

Geben Sie für die Dateningestion-mode, die exportiert werden sollen, aus den folgenden Optionen an:

• Geben Sie BULK an, dass nur Daten exportiert werden sollen, die Sie mithilfe eines Datensatz-Importjobs in großen Mengen importiert haben.

• Geben Sie PUT an, dass nur Daten exportiert werden sollen, die Sie einzeln mit der Konsole oder den PutItems Operationen PutEvents PutUsers, oder importiert haben.

• Geben Sie ALL an, dass alle Daten im Datensatz exportiert werden sollen.

Weitere Informationen finden Sie unter CreateDatasetExportJob.

aws personalize create-dataset-export-job \
  --job-name job name \
  --dataset-arn dataset ARN \
  --job-output "{\"s3DataDestination\":{\"kmsKeyArn\":\"kms key ARN\",\"path\":\"s3://amzn-s3-demo-bucket/folder-name/\"}}" \
  --role-arn role ARN \
  --ingestion-mode PUT

Der ARN des Datensatz-Exportjobs wird angezeigt.

{
  "datasetExportJobArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:acct-id:dataset-export-job/DatasetExportJobName"
}

Verwenden Sie den DescribeDatasetExportJob Vorgang, um den Status zu überprüfen.

aws personalize describe-dataset-export-job \
  --dataset-export-job-arn dataset export job ARN

Einen Datensatz-Exportauftrag erstellen (AWS SDKs)

Nachdem Sie Ihre Daten in den Datensatz importiert und einen Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket erstellt haben, können Sie den Datensatz zur Analyse in den Bucket exportieren. Um einen Datensatz mit dem zu exportieren AWS SDKs, erstellen Sie mithilfe der CreateDatasetExportJob Operation einen Datensatz-Exportauftrag. Informationen zum Erstellen eines Amazon S3 S3-Buckets finden Sie unter Erstellen eines Buckets im Amazon Simple Storage Service-Benutzerhandbuch.

Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Datensatz-Exportauftrag mit dem SDK for Python (Boto3) oder dem SDK for Java 2.x SDK erstellen.

Bevor Sie einen Datensatz exportieren, stellen Sie sicher, dass die Amazon Personalize-Servicerolle auf Ihren Amazon S3-Ausgabe-Bucket zugreifen und in diesen schreiben kann. Siehe Anforderungen an die Berechtigungen für den Export von Datensätzen.

SDK for Python (Boto3)

Gehen Sie wie folgt vorcreate_dataset_export_job, um die Daten in einem Datensatz in einen Amazon S3 S3-Bucket zu exportieren. Geben Sie dem Job einen Namen, dataset arn ersetzen Sie ihn durch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Datensatzes, den Sie exportieren möchten, und role ARN ersetzen Sie ihn durch den ARN der Amazon Personalize-Servicerolle, in Eine IAM-Rolle für Amazon Personalize erstellen der Sie erstellt haben. Geben Sie ins3DataDestination, fürkmsKeyArn, optional den ARN für Ihren AWS KMS Schlüssel und für den den path Pfad zu Ihrem Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket an.

Geben Sie für die DateningestionMode, die exportiert werden sollen, aus den folgenden Optionen an:

• Geben Sie BULK an, dass nur Daten exportiert werden sollen, die Sie mithilfe eines Datensatz-Importjobs in großen Mengen importiert haben.

• Geben Sie PUT an, dass nur Daten exportiert werden sollen, die Sie einzeln mit der Konsole oder den PutItems Operationen PutEvents PutUsers, oder importiert haben.

• Geben Sie ALL an, dass alle Daten im Datensatz exportiert werden sollen.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.create_dataset_export_job(
    jobName = 'job name',
    datasetArn = 'dataset ARN',
    jobOutput = {
      "s3DataDestination": {
        "kmsKeyArn": "kms key ARN",
        "path": "s3://amzn-s3-demo-bucket/folder-name/"
      }
    },
    roleArn = 'role ARN',
    ingestionMode = 'PUT'
)

dsej_arn = response['datasetExportJobArn']

print ('Dataset Export Job arn: ' + dsej_arn)

description = personalize.describe_dataset_export_job(
    datasetExportJobArn = dsej_arn)['datasetExportJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['datasetExportJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

SDK for Java 2.x

Verwenden Sie die folgende createDatasetExportJob Methode, um einen Datensatz-Exportauftrag zu erstellen. Übergeben Sie Folgendes als Parameter: a PersonalizeClient, den Namen für Ihren Exportauftrag, den ARN des Datensatzes, den Sie exportieren möchten, den Aufnahmemodus, den Pfad für den Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket und den ARN für Ihren AWS KMS Schlüssel.

Das ingestionMode kann eine der folgenden Optionen sein:

• Wird verwendetIngestionMode.BULK, um nur Daten zu exportieren, die Sie mithilfe eines Datensatz-Importjobs in großen Mengen importiert haben.

• Wird verwendetIngestionMode.PUT, um nur Daten zu exportieren, die Sie einzeln mit der Konsole oder den PutItems Operationen PutEvents PutUsers, oder importiert haben.

• IngestionMode.ALLDient zum Exportieren aller Daten im Datensatz.

public static void createDatasetExportJob(PersonalizeClient personalizeClient, 
                                        String jobName,
                                        String datasetArn, 
                                        IngestionMode ingestionMode, 
                                        String roleArn,
                                        String s3BucketPath,
                                        String kmsKeyArn) {

    long waitInMilliseconds = 30 * 1000; // 30 seconds
    String status = null;

    try {
        S3DataConfig exportS3DataConfig = S3DataConfig.builder()
            .path(s3BucketPath)
            .kmsKeyArn(kmsKeyArn)
            .build();
            
        DatasetExportJobOutput jobOutput = DatasetExportJobOutput.builder()
            .s3DataDestination(exportS3DataConfig)
            .build();

        CreateDatasetExportJobRequest createRequest = CreateDatasetExportJobRequest.builder()
            .jobName(jobName)
            .datasetArn(datasetArn)
            .ingestionMode(ingestionMode)
            .jobOutput(jobOutput)
            .roleArn(roleArn)
            .build();

        String datasetExportJobArn = personalizeClient.createDatasetExportJob(createRequest).datasetExportJobArn();

        DescribeDatasetExportJobRequest describeDatasetExportJobRequest = DescribeDatasetExportJobRequest.builder()
            .datasetExportJobArn(datasetExportJobArn)
            .build();

        long maxTime = Instant.now().getEpochSecond() + 3 * 60 * 60;

        while (Instant.now().getEpochSecond() < maxTime) {

            DatasetExportJob datasetExportJob = personalizeClient.describeDatasetExportJob(describeDatasetExportJobRequest)
                .datasetExportJob();

            status = datasetExportJob.status();
            System.out.println("Export job status: " + status);

            if (status.equals("ACTIVE") || status.equals("CREATE FAILED")) {
                break;
            }
            try {
                Thread.sleep(waitInMilliseconds);
            } catch (InterruptedException e) {
                System.out.println(e.getMessage());
            }
        }
    } catch (PersonalizeException e) {
        System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
    }
}