3단계: Lake Formation 데이터베이스 생성

이 단계에서는 두 개의 데이터베이스를 만들고 테스트 목적으로 데이터베이스 및 특정 열에 LF-태그를 연결합니다.

데이터베이스 수준 액세스를 위한 데이터베이스 및 테이블 생성

먼저 데이터베이스와tag_database 테이블을source_data 만들고 적절한 LF-태그를 첨부합니다.
1. Lake Formation 콘솔 (https://console.aws.amazon.com/lakeformation/) 에서 데이터베이스를 선택합니다.
2. Create database(데이터베이스 생성)를 선택합니다.
3. 이름(Name)에 tag_database을 입력합니다.
4. 위치에AWS CloudFormation 템플릿으로 생성한 Amazon S3 위치를 입력합니다(s3://lf-tagbased-demo-Account-ID/tag_database/).
5. 이 데이터베이스의 새 테이블에 IAM 액세스 제어만 사용을 선택 취소합니다.
6. Create database(데이터베이스 생성)를 선택합니다.

다음으로 안에 새 테이블을 생성합니다tag_database.

데이터베이스 페이지에서 데이터베이스를 선택합니다tag_database.
테이블 보기를 선택하고 테이블 생성을 클릭합니다.
이름(Name)에 source_data을 입력합니다.
Database(데이터베이스)의 경우, tag_database 데이터베이스를 선택합니다.
데이터 위치의 경우 내 계정에서 지정된 경로를 선택합니다.
포함 경로에AWS CloudFormation 템플릿에서tag_database 생성할 경로를 입력합니다(s3://lf-tagbased-demoAccount-ID/tag_database/).
데이터 형식에서 CSV를 선택합니다.

업로드 스키마에서 다음과 같은 JSON 열 구조 배열을 입력하여 스키마를 생성합니다.


 [
               {
                    "Name": "vendorid",
                    "Type": "string"
               },
               {
                    "Name": "lpep_pickup_datetime",
                    "Type": "string"                    
               },
               {
                    "Name": "lpep_dropoff_datetime",
                    "Type": "string"  
              
               },
                  {
                    "Name": "store_and_fwd_flag",
                    "Type": "string"                                
               },
                  {
                    "Name": "ratecodeid",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
                  {
                    "Name": "pulocationid",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
               {
                    "Name": "dolocationid",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
                  {
                    "Name": "passenger_count",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
               {
                    "Name": "trip_distance",
                    "Type": "string"                    
                    
               }, 
                  {
                    "Name": "fare_amount",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
               {
                    "Name": "extra",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
                  {
                    "Name": "mta_tax",
                    "Type": "string"                    
                    
               },
               {
                    "Name": "tip_amount",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
                  {
                    "Name": "tolls_amount",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
               {
                    "Name": "ehail_fee",
                    "Type": "string"                    
                    
               }, 
               {
                    "Name": "improvement_surcharge",
                    "Type": "string"                   
                    
               },
               {
                    "Name": "total_amount",
                    "Type": "string"                    
                    
               },
               {
                    "Name": "payment_type",
                    "Type": "string"                    
                    
               }
 ]

업로드를 선택합니다. 스키마를 업로드한 후 테이블 스키마는 다음 스크린샷과 같아야 합니다.
Submit(제출)을 선택합니다.

다음으로 데이터베이스 수준에서 LF-태그를 연결합니다.
1. 데이터베이스 페이지에서 를 찾아 선택합니다tag_database.
2. 작업 메뉴에서 LF-태그 편집을 선택합니다.
3. 새 LF-태그 지정을 선택합니다.
4. 할당된 키의ConfidentialLF-tag 경우 이전에 생성한 키를 선택합니다.
5. [값] 에서 선택합니다True.
6. 저장을 선택합니다.
이것으로 tag_database 데이터베이스에 대한 LF-태그 할당이 완료됩니다.

열 수준 액세스를 위한 데이터베이스 및 테이블 생성

다음 단계를 반복하여col_tag_database 데이터베이스와 테이블을source_data_col_lvl 생성하고 열 수준에서 LF-태그를 첨부합니다.

데이터베이스 페이지에서 데이터베이스 생성을 선택합니다.
이름(Name)에 col_tag_database을 입력합니다.
위치에AWS CloudFormation 템플릿으로 생성한 Amazon S3 위치를 입력합니다(s3://lf-tagbased-demo-Account-ID/col_tag_database/).
이 데이터베이스의 새 테이블에 IAM 액세스 제어만 사용을 선택 취소합니다.
Create database(데이터베이스 생성)를 선택합니다.
데이터베이스 페이지에서 새 데이터베이스를 선택합니다(col_tag_database).
테이블 보기를 선택하고 테이블 생성을 클릭합니다.
이름(Name)에 source_data_col_lvl을 입력합니다.
데이터베이스에서 새 데이터베이스를 선택합니다(col_tag_database).
데이터 위치의 경우 내 계정에서 지정된 경로를 선택합니다.
에 대한 Amazon S3 경로를 입력합니다col_tag_database(s3://lf-tagbased-demo-Account-ID/col_tag_database/).
데이터 형식에서 을 선택합니다CSV.

아래에Upload schema 다음 스키마 JSON을 입력합니다.


[
               {
                    "Name": "vendorid",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "lpep_pickup_datetime",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "lpep_dropoff_datetime",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
                  {
                    "Name": "store_and_fwd_flag",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
                  {
                    "Name": "ratecodeid",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
                  {
                    "Name": "pulocationid",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "dolocationid",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
                  {
                    "Name": "passenger_count",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "trip_distance",
                    "Type": "string"
                    
                    
               }, 
                  {
                    "Name": "fare_amount",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "extra",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
                  {
                    "Name": "mta_tax",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "tip_amount",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
                  {
                    "Name": "tolls_amount",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "ehail_fee",
                    "Type": "string"
                    
                    
               }, 
               {
                    "Name": "improvement_surcharge",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "total_amount",
                    "Type": "string"
                    
                    
               },
               {
                    "Name": "payment_type",
                    "Type": "string"
                    
                    
               }
]

Upload를 선택합니다. 스키마를 업로드하면 테이블 스키마가 다음 스크린샷과 같아야 합니다.
제출을 선택하여 테이블 생성을 완료합니다.
이제Sensitive=True LF-태그를vendorid 열과 연결합니다fare_amount.
1. 테이블 페이지에서 생성한 테이블을 선택합니다(source_data_col_lvl).
2. 작업 메뉴에서 스키마를 선택합니다.
3. 열을vendorid 선택하고 LF-태그 편집을 선택합니다.
4. 할당된 키에 대해 민감을 선택합니다.
5. [값] 에서 [True] 를 선택합니다.
6. 저장을 선택합니다.
다음으로Confidential=False LF-태그를 에 연결합니다col_tag_database. 이는 Athena에서lf-data-analyst 로그인할col_tag_database 때 데이터베이스를 설명하는 데 필요합니다.
1. 데이터베이스 페이지에서 를 찾아 선택합니다col_tag_database.
2. 작업 메뉴에서 LF-태그 편집을 선택합니다.
3. 새 LF-태그 지정을 선택합니다.
4. 할당된 키의 경우 이전에 생성한Confidential LF-태그를 선택합니다.
5. [값] 에서 선택합니다False.
6. 저장을 선택합니다.

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

2단계: 데이터 위치 등록, LF-Tag 온톨로지 생성, 권한 부여

4단계: 테이블 권한 부여