AWS 분석 서비스를 사용하여 메타데이터 테이블 쿼리

Amazon Athena, Amazon Redshift 및 Amazon EMR과 같은 AWS 분석 서비스를 사용하여 S3 관리형 메타데이터 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

쿼리를 실행하려면 먼저 AWS 계정 및 리전의 S3 테이블 버킷을 AWS 분석 서비스와 통합해야 합니다.

Amazon Athena를 사용하여 메타데이터 테이블 쿼리

S3 테이블 버킷을 AWS 분석 서비스와 통합한 후 Athena에서 메타데이터 테이블 쿼리를 시작할 수 있습니다. 쿼리에서 카탈로그를 s3tablescatalog로 지정하고 데이터베이스를 aws_s3_metadata(메타데이터 테이블의 네임스페이스)로 지정합니다. 자세한 내용은 Querying Amazon S3 tables with Athena를 참조하세요.

Amazon Redshift를 사용하여 메타데이터 테이블 쿼리

S3 테이블 버킷을 AWS 분석 서비스와 통합한 후 메타데이터 테이블 네임스페이스(aws_s3_metadata)에 대한 리소스 링크를 생성합니다. 완료되면 Amazon Redshift 콘솔에서 메타데이터 테이블 쿼리를 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 Accessing Amazon S3 tables with Amazon Redshift를 참조하세요.

Amazon EMR을 사용하여 메타데이터 테이블 쿼리

Amazon EMR을 사용하여 메타데이터 테이블을 쿼리하려면 Apache Iceberg용으로 구성된 Amazon EMR 클러스터를 생성하고 Apache Spark를 사용하여 메타데이터 테이블에 연결합니다. S3 테이블 버킷을 AWS 분석 서비스와 통합하거나 오픈 소스 Amazon S3 Tables Catalog for Iceberg 클라이언트 카탈로그를 사용하여 이를 설정할 수 있습니다.

자세한 내용은 Accessing Amazon S3 tables with Amazon EMR을 참조하세요.