Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Vertica-Verbindungen In AWS Glue 4.0 und späteren Versionen können Sie Glue for Spark verwenden, um aus Tabellen in Vertica zu lesen und in AWS Tabellen zu schreiben. Sie können definieren, was mit einer SQL-Abfrage aus Vertica gelesen werden soll. Sie stellen eine Verbindung zu Vertica her, indem Sie Benutzername und Passwort verwenden, die AWS Secrets Manager über eine AWS Glue-Verbindung gespeichert sind. Weitere Informationen zu Vertica finden Sie in der [Vertica-Dokumentation](https://www.vertica.com/docs/9.3.x/HTML/Content/Authoring/UsingVerticaOnAWS/UsingVerticaOnAWS.htm). ## Konfigurieren von Vertica-Verbindungen Um von AWS Glue aus eine Verbindung zu Vertica herzustellen, müssen Sie Ihre Vertica-Anmeldeinformationen erstellen und in einem AWS Secrets Manager geheimen Ordner speichern und dieses Geheimnis dann mit einer Vertica AWS Glue-Verbindung verknüpfen. Wenn sich Ihre Vertica-Instance in einer Amazon VPC befindet, müssen Sie auch Netzwerkoptionen für Ihre AWS Glue Vertica-Verbindung bereitstellen. Sie benötigen einen Amazon-S3-Bucket oder -Ordner zur temporären Speicherung beim Lesen und Schreiben in die Datenbank. Um von AWS Glue aus eine Verbindung zu Vertica herzustellen, benötigen Sie einige Voraussetzungen: + Ein Amazon S3 S3-Bucket oder -Ordner, der als temporärer Speicher verwendet wird, wenn aus der Datenbank gelesen und in die Datenbank geschrieben wird, auf den von*tempS3Path*. **Anmerkung** Wenn Sie Vertica in der Vorschau von AWS Glue-Auftragsdaten verwenden, werden temporäre Dateien möglicherweise nicht automatisch entfernt. *tempS3Path* Um sicherzustellen, dass temporäre Dateien entfernt werden, beenden Sie die Datenvorschau-Sitzung direkt, indem Sie im Bereich **Datenvorschau** die Option **Sitzung beenden** wählen. Wenn Sie nicht garantieren können, dass die Datenvorschau-Sitzung direkt beendet wird, sollten Sie die Amazon-S3-Lifecycle-Konfiguration so einrichten, dass alte Daten entfernt werden. Wir empfehlen, Daten zu entfernen, die älter als 49 Stunden sind, basierend auf der maximalen Auftragslaufzeit zuzüglich einer Marge. Weitere Informationen zur Konfiguration des Amazon-S3-Lebenszyklus finden Sie in der Amazon-S3-Dokumentation unter [Verwalten Ihres Speicherlebenszyklus](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html). + Eine IAM-Richtlinie mit entsprechenden Berechtigungen für Ihren Amazon S3-Pfad, die Sie Ihrer AWS Glue-Jobrolle zuordnen können. + Wenn sich Ihre Vertica-Instance in einer Amazon VPC befindet, konfigurieren Sie Amazon VPC so, dass Ihr AWS Glue-Job mit der Vertica-Instance kommunizieren kann, ohne dass der Datenverkehr das öffentliche Internet durchquert. Identifizieren oder erstellen Sie in Amazon VPC eine **VPC**, ein **Subnetz** und eine **Sicherheitsgruppe**, die AWS Glue bei der Ausführung des Jobs verwendet. Darüber hinaus muss Amazon VPC so konfiguriert sein, dass der Netzwerkdatenverkehr zwischen Ihrer Vertica-Instance und diesem Standort zugelassen wird. Ihr Auftrag muss eine TCP-Verbindung mit Ihrem Vertica-Client-Port (Standard 5433) herstellen. Abhängig von Ihrem Netzwerklayout kann dies Änderungen an den Sicherheitsgruppenregeln, dem Netzwerk ACLs, den NAT-Gateways und den Peering-Verbindungen erfordern. Sie können dann mit der Konfiguration von AWS Glue für die Verwendung mit Vertica fortfahren. **Eine Verbindung zu Vertica konfigurieren Sie wie folgt:** 1. Erstellen Sie AWS Secrets Manager unter Verwendung Ihrer Vertica-Anmeldeinformationen einen geheimen Schlüssel, und*verticaUsername*. *verticaPassword* Um ein Geheimnis in Secrets Manager zu erstellen, folgen Sie dem Tutorial, das in der AWS Secrets Manager Dokumentation unter [Create an AWS Secrets Manager Secret](https://docs.aws.amazon.com//secretsmanager/latest/userguide/create_secret.html) verfügbar ist. Nachdem Sie das Geheimnis erstellt haben, behalten Sie den Geheimnamen *secretName* für den nächsten Schritt bei. + Wenn Sie **Schlüssel/Wert-Paare** auswählen, erstellen Sie ein Paar für den Schlüssel `user` mit dem Wert. *verticaUsername* + Wenn Sie **Schlüssel/Wert-Paare** auswählen, erstellen Sie ein Paar für den Schlüssel `password` mit dem Wert. *verticaPassword* 1. Stellen Sie in der AWS Glue-Konsole eine Verbindung her, indem Sie den Schritten unter folgen[AWS Glue Verbindung hinzufügen](console-connections.md). Nachdem Sie die Verbindung hergestellt haben, behalten Sie den Verbindungsnamen für den nächsten Schritt bei. *connectionName* + Wählen Sie als **Verbindungstyp** Vertica aus. + Geben Sie als **Vertica-Host** den Hostnamen Ihrer Vertica-Installation an. + Geben Sie als **Vertica-Port** den Port an, über den Ihre Vertica-Installation verfügbar ist. + Geben Sie bei der Auswahl eines **AWS Geheimnisses** Folgendes an*secretName*. 1. In den folgenden Situationen ist möglicherweise eine zusätzliche Konfiguration erforderlich: + Für Vertica-Instances, die AWS in einer Amazon VPC gehostet werden + Stellen Sie Amazon VPC-Verbindungsinformationen für die AWS Glue-Verbindung bereit, die Ihre Vertica-Sicherheitsanmeldedaten definiert. Wenn Sie Ihre Verbindung erstellen oder aktualisieren, legen Sie **VPC**, **Subnetz** und **Sicherheitsgruppen** in den **Netzwerkoptionen** fest. Nachdem Sie eine AWS Glue Vertica-Verbindung hergestellt haben, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen, bevor Sie Ihre Verbindungsmethode aufrufen. + Erteilen Sie die mit Ihrem AWS Glue-Job verknüpfte IAM-Rolle für. *tempS3Path* + Erteilen Sie der mit Ihrem AWS Glue-Job verknüpften IAM-Rolle *secretName* Leserechte. + Stellen *connectionName* Sie in Ihrer AWS Glue-Job-Konfiguration eine **zusätzliche Netzwerkverbindung** bereit. ## Lesen aus Vertica **Voraussetzungen:** + Eine Vertica-Tabelle, aus der gelesen werden soll. Sie benötigen den Vertica-Datenbanknamen *dbName* und den Tabellennamen. *tableName* + Eine AWS Glue Vertica-Verbindung, die für die Bereitstellung von Authentifizierungsinformationen konfiguriert ist. Gehen Sie wie im vorherigen Verfahren beschrieben vor, *um eine Verbindung zu Vertica zu konfigurieren*, um Ihre Authentifizierungsinformationen zu konfigurieren. Sie benötigen den Namen der AWS Glue-Verbindung,*connectionName*. + Ein Amazon-S3-Bucket oder -Ordner, der (wie zuvor erwähnt) für den temporären Speicher verwendet werden soll. Sie benötigen den Namen,*tempS3Path*. Sie müssen über das `s3a`-Protokoll eine Verbindung zu diesem Standort herstellen. Beispiel: ``` dynamicFrame = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="vertica", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "staging_fs_url": "s3a://tempS3Path", "db": "dbName", "table": "tableName", } ) ``` Sie können auch eine SELECT-SQL-Abfrage angeben, um die an Sie zurückgegebenen Ergebnisse zu filtern DynamicFrame oder um auf einen Datensatz aus mehreren Tabellen zuzugreifen. Beispiel: ``` dynamicFrame = glueContext.create_dynamic_frame.from_options( connection_type="vertica", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "staging_fs_url": "s3a://tempS3Path", "db": "dbName", "query": "select * FROM tableName", }, ) ``` ## Schreiben in Vertica-Tabellen In diesem Beispiel werden Informationen aus einer vorhandenen Datei DynamicFrame *dynamicFrame* in Vertica geschrieben. Wenn die Tabelle bereits Informationen enthält, hängt AWS Glue Daten von Ihnen DynamicFrame an. **Voraussetzungen:** + Ein aktueller oder gewünschter Tabellenname*tableName*, in den Sie schreiben möchten. Sie benötigen außerdem den entsprechenden Vertica-Datenbanknamen,*dbName*. + Eine AWS Glue Vertica-Verbindung, die für die Bereitstellung von Authentifizierungsinformationen konfiguriert ist. Gehen Sie wie im vorherigen Verfahren beschrieben vor, *um eine Verbindung zu Vertica zu konfigurieren*, um Ihre Authentifizierungsinformationen zu konfigurieren. Sie benötigen den Namen der AWS Glue-Verbindung,*connectionName*. + Ein Amazon-S3-Bucket oder -Ordner, der (wie zuvor erwähnt) für den temporären Speicher verwendet werden soll. Sie benötigen den Namen,*tempS3Path*. Sie müssen über das `s3a`-Protokoll eine Verbindung zu diesem Standort herstellen. Beispiel: ``` glueContext.write_dynamic_frame.from_options( frame=dynamicFrame, connection_type="vertica", connection_options={ "connectionName": "connectionName", "staging_fs_url": "s3a://tempS3Path", "db": "dbName", "table": "tableName", } ) ``` ## Referenz zur Vertica-Verbindungsoption + `connectionName` – Erforderlich. Wird für Lesen/Schreiben verwendet. Der Name einer AWS Glue Vertica-Verbindung, die so konfiguriert ist, dass sie Authentifizierungs- und Netzwerkinformationen für Ihre Verbindungsmethode bereitstellt. + `db` – Erforderlich. Wird für Lesen/Schreiben verwendet. Der einer Datenbank in Vertica, mit dem Ihre Verbindungsmethode interagieren wird. + `dbSchema` – Erforderlich, um ggf. Ihre Tabelle zu identifizieren. Wird für Lesen/Schreiben verwendet. Standard: `public`. Der Name eines Schemas, mit dem Ihre Verbindungsmethode interagieren wird. + `table` – Zum Schreiben erforderlich, zum Lesen erforderlich, sofern `query` nicht angegeben ist. Wird für Lesen/Schreiben verwendet. Der Name einer Tabelle, mit der Ihre Verbindungsmethode interagieren wird. + `query` – Wird zum Lesen verwendet. Eine SELECT-SQL-Abfrage, die definiert, was beim Lesen aus Teradata abgerufen werden soll. + `staging_fs_url` – Erforderlich. Wird für Lesen/Schreiben verwendet. Gültige Werte:. `s3a` URLs Die URL eines Amazon-S3-Buckets oder -Ordners, der für den temporären Speicher verwendet werden soll.