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# Offline-Geschäft
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Der Offline-Speicher wird für historische Daten verwendet, wenn ein Abruf in Sekundenbruchteilen nicht erforderlich ist. Er wird in der Regel für die Datenexploration, das Modelltraining und die Batch-Inferenz verwendet. 

Wenn Sie sowohl den Online- als auch den Offline-Speicher für Ihre Feature-Gruppe aktivieren, werden beide Speicher synchronisiert, um Diskrepanzen zwischen Trainings- und Bereitstellungsdaten zu vermeiden. Bitte beachten Sie, dass eine Onlineshop-Funktionsgruppe mit aktiviertem `InMemory` Speichertyp derzeit keine entsprechende Featuregruppe im Offline-Speicher unterstützt (keine Online-zu-Offline-Replikation). Weitere Informationen zur Bereitstellung von ML-Modellen im Amazon SageMaker Feature Store finden Sie unter[Online-Geschäft](feature-store-storage-configurations-online-store.md).

Der Offline-Speicher enthält die folgenden `TableFormat` Optionen. Informationen zu den Inhalten des Offline-Shops finden Sie [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html)in der Amazon SageMaker API-Referenz.

## Klebetabellenformat
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Das `Glue` Format (Standard) ist ein Standardtabellenformat vom Typ Hive für AWS Glue. Mit AWS Glue können Sie Daten aus mehreren Quellen ermitteln, aufbereiten, verschieben und integrieren. Es umfasst auch zusätzliche Produktivitäts- und Datenops-Tools für die Erstellung, Ausführung von Aufträgen und die Implementierung von Geschäftsabläufen. Weitere Informationen zu AWS Glue finden Sie unter [Was ist AWS Glue?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) .

## Iceberg-Tabellenformat
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Das `Iceberg` Format (empfohlen) ist ein offenes Tabellenformat für sehr große Analysetabellen. Mit `Iceberg` können Sie die kleinen Datendateien in weniger große Dateien in der Partition komprimieren, was zu deutlich schnelleren Abfragen führt. Dieser Komprimierungsvorgang erfolgt gleichzeitig und hat keine Auswirkungen auf laufende Lese- und Schreibvorgänge in der Featuregruppe. Weitere Informationen zur Optimierung von Iceberg-Tabellen finden Sie in den Benutzerhandbüchern für [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg-data-optimization.html) und [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-compaction.html).

`Iceberg` verwaltet große Sammlungen von Dateien als Tabellen und unterstützt moderne analytische Data-Lake-Operationen. Wenn Sie `Iceberg` diese Option beim Erstellen neuer Feature-Gruppen wählen, erstellt Amazon SageMaker Feature Store die `Iceberg` Tabellen im Parquet-Dateiformat und registriert die Tabellen bei der AWS Glue Data Catalog. Weitere Informationen zu `Iceberg`-Tabellenformaten finden Sie unter [Verwenden von Apache-Iceberg-Tabellen](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg.html). 

**Wichtig**  
Beachten Sie, dass Sie für Feature-Gruppen im `Iceberg` Tabellenformat den Feature-Typ `String` für die Eventzeit angeben müssen. Wenn Sie einen anderen Typ angeben, können Sie die Feature-Gruppe nicht erfolgreich erstellen.