Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Creare un canale
<a name="msk-data-delivery-iceberg-create"></a>

## Utilizzo di AWS Console di gestione
<a name="msk-data-delivery-iceberg-create-console"></a>

1. Apri la console Amazon MSK all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/msk/home? region=us-east-1\#/home/](https://console.aws.amazon.com/msk/home?region=us-east-1#/home/).

1. Nel pannello di navigazione scegliere **Cluster**.

1. Scegli il nome del tuo cluster Amazon MSK Provisioned con i broker Express.

1. Scegli la ** scheda ** Canale, quindi scegli ** Crea canale. **

1. Nella ** fase di configurazione del ** codice sorgente:
   + **Nome del canale: ** inserisci il nome del canale da creare.
   + **Argomento: ** seleziona un argomento esistente. Crea un nuovo argomento se non ne esiste ancora uno.

1. Procedi alla ** fase di configurazione della ** destinazione.

1. In Tipo di ** destinazione**, seleziona le tabelle di ** streaming per Apache Iceberg**.
   + Seleziona un formato di conversione dei ** record ** (JSON o JSON (Glue Schema Registry)). Scegliete anche lo schema Glue Schema Registry per un semplice JSON.
   + In Ubicazione ** del magazzino: **
     + Seleziona Conto ** corrente ** o Conto ** incrociato**.
     + Seleziona un bucket S3 Table o inserisci un ARN del bucket S3 Table se ** è stato selezionato Cross account. **
   + In ** Tabella di destinazione: **
     + Seleziona o inserisci il ** Namespace**.
     + Inserite il nome della ** tabella ** e il nome ** della ** colonna e scegliete il tipo di ** compressione ** (ZSTD o Snappy).
   + Per le tabelle di streaming per Apache Iceberg, il partizionamento è basato sul tempo. ** **
   + Imposta l'aggiornamento dei ** dati (5-15 minuti). **

1. Procedi alla fase di configurazione ** aggiuntiva. **

1. In Configurazione della ** crittografia**, seleziona facoltativamente una chiave gestita dal cliente per personalizzare le impostazioni di crittografia.

1. In ** Service Access**, seleziona o crea un ruolo IAM con le autorizzazioni richieste.

1. In ** Dead-letter coda**, seleziona Account ** corrente ** o Account ** incrociato ** e specifica l'URI del bucket S3 per i record non elaborabili. Facoltativamente, inserisci un prefisso di output dell'errore. Se ** è stato selezionato ** Cross account, potrebbe essere necessario inserire un ID ** account aggiuntivo. **

1. (Facoltativo) In ** Log Delivery**, seleziona un gruppo di CloudWatch log Amazon, un bucket Amazon S3 o uno stream Amazon Data Firehose per inviare i log per il monitoraggio e la risoluzione dei problemi.

1. (Facoltativo) Aggiungi tag.

1. Procedi alla fase di revisione. ** **

1. Rivedi e scegli ** Crea canale**.

Il canale passa allo ** stato ** Creazione e passa ad ** Attivo ** una volta che la pipeline di distribuzione è stata completamente predisposta.

## Utilizzo di AWS CLI
<a name="msk-data-delivery-iceberg-create-cli"></a>

L'argomento di origine è impostato in `TopicConfigurationList` (esattamente un argomento). La destinazione è impostata in `IcebergDestinationConfiguration` o `S3DestinationConfiguration` (si escludono a vicenda) e ogni configurazione di destinazione contiene i propri`ServiceExecutionRoleArn`, `DataFreshnessInSeconds` (300-900, impostazione predefinita 600) e. `DeadLetterQueueS3`

Per creare un canale con tabelle di streaming per la destinazione Apache Iceberg, usa il seguente comando.

```
aws kafka create-channel \
    --cluster-arn "arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:cluster/my-express-cluster/abc123" \
    --channel-name "orders-channel" \
    --topic-configuration-list '[
        {
            "TopicArn": "arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:topic/my-express-cluster/abc123/orders-topic",
            "RecordConverter": { "ValueConverter": "JSON" },
            "RecordSchema": { "GsrArn": "arn:aws:glue:us-east-1:123456789012:schema/my-registry/orders-schema" }
        }
    ]' \
    --iceberg-destination-configuration '{
        "ServiceExecutionRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/MSKChannelRole",
        "DataFreshnessInSeconds": 300,
        "Catalog": {
            "WarehouseLocation": "arn:aws:s3tables:us-east-1:123456789012:bucket/analytics-table-bucket"
        },
        "DeadLetterQueueS3": {
            "BucketArn": "arn:aws:s3:::my-dlq-bucket",
            "ErrorOutputPrefix": "dlq/"
        },
        "DestinationTableList": [
            {
                "DestinationDatabaseName": "analytics_db",
                "DestinationTableName": "orders_iceberg",
                "PartitionSpec": {
                    "PartitionStrategy": "TIME_HOUR",
                    "SourceList": [ { "SourceName": "timestamp" } ]
                }
            }
        ],
        "CompressionType": "ZSTD"
    }'
```
+ `RecordConverter.ValueConverter`è `JSON` (JSON semplice: fornisce `RecordSchema.GsrArn` l'ARN dello schema Glue Schema Registry che definisce i dati) o `JSON_SCHEMA_GSR` (GSR-serialized JSON: l'ID dello schema è incorporato in ogni record).
+ `Catalog` è facoltativo. Se lo fornisci`Catalog.CatalogArn`, deve fare riferimento al catalogo S3 Tables (`.../catalog/s3tablescatalog/<bucket-name>`); se omesso, Amazon MSK lo deriva da. `WarehouseLocation`
+ `CompressionType`è `ZSTD` (impostazione predefinita) o. `SNAPPY` Il partizionamento viene utilizzato `PartitionStrategy: TIME_HOUR` con una singola colonna di origine del timestamp.

La risposta è la stessa per entrambe le destinazioni.

```
{
    "ChannelArn": "arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:channel/my-express-cluster/abc123/orders-channel",
    "ClusterOperationArn": "arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:cluster-operation/my-express-cluster/abc123/..."
}
```

**Nota**  
Usa il `ClusterOperationArn` per tenere traccia dello stato dell'operazione asincrona e di eventuali messaggi di errore. Il canale inizia `CREATING` e passa al termine del provisioning. `ACTIVE`

**Riferimento API**: consulta la sezione * Amazon `CreateChannel` MSK API Reference. *