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# Configuration du AWS CLI
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Si vous envisagez JupyterLab d'utiliser l' DataBrew API, assurez-vous d'installer le AWS Command Line Interface(AWS CLI). Vous n'en avez pas besoin pour utiliser la DataBrew console ou effectuer les étapes des exercices de mise en route. 

**Pour configurer le AWS CLI**

1. Téléchargez et configurez le AWS CLI en suivant les étapes ci-dessous :
   + [Installation de AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-install.html)
   + [Principes de base de configuration](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html)

1. Vérifiez la configuration en saisissant la DataBrew commande suivante à l'invite de commande.

   ```
   aws databrew help
   ```

   Si cette instruction renvoie l'erreur « `aws: error: argument command: Invalid choice` » suivie d'une longue liste de services, désinstallez-les AWS CLI, puis réinstallez-les. Cette action ne remplace pas votre configuration existante.

AWS CLI les commandes utilisent la AWS région par défaut de votre configuration, sauf si vous la définissez avec un paramètre ou un profil. Vous pouvez ajouter le `--region` paramètre à chaque commande. 

Si vous préférez, vous pouvez ajouter un [profil nommé](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-profiles.html) dans `~/.aws/config` ou `%UserProfile%/.aws/config` (sous Microsoft Windows). Les profils nommés peuvent également conserver d'autres paramètres, comme illustré dans l'exemple suivant. 

```
[profile {{databrew}}]
aws_access_key_id = {{ACCESS-KEY-ID-OF-IAM-USER}}
aws_secret_access_key = {{SECRET-ACCESS-KEY-ID-OF-IAM-USER}}
region = {{us-east-1}}
output = {{text}}
```