Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Membuat tugas ekspor cluster DB
Buat tugas ekspor untuk mengekspor data dari cluster Aurora DB Anda ke bucket Amazon S3. Anda dapat memiliki hingga lima tugas ekspor klaster DB bersamaan yang sedang berlangsung per Akun AWS.
**catatan**
Mengekspor data klaster DB dapat memakan waktu, tergantung jenis dan ukuran basis data Anda. Tugas ekspor mengklona dan menskalakan seluruh basis data terlebih dahulu sebelum mengekstrak data ke Amazon S3. Progres tugas selama fase ini ditampilkan sebagai **Memulai**. Saat tugas beralih menjadi mengekspor data ke S3, progres akan ditampilkan sebagai **Sedang berlangsung**.
Waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan ekspor tergantung pada data yang disimpan di basis data. Misalnya, tabel dengan kunci primer numerik atau kolom indeks terdistribusi dengan baik mengekspor paling cepat. Tabel yang tidak berisi kolom yang sesuai untuk partisi dan tabel dengan hanya satu indeks pada kolom berbasis string membutuhkan waktu lebih lama karena pengeksporan menggunakan proses single-threaded yang lebih lambat.
Anda dapat mengekspor data cluster DB ke Amazon S3 menggunakan Konsol Manajemen AWS, API AWS CLI, atau RDS.
Jika Anda menggunakan fungsi Lambda untuk mengekspor klaster DB, tambahkan tindakan `kms:DescribeKey` terhadap kebijakan fungsi Lambda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [izin AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-permissions.html).
## Konsol
Opsi konsol **Ekspor ke Amazon S3** hanya muncul untuk klaster DB yang dapat diekspor ke Amazon S3. Klaster DB mungkin tidak tersedia untuk diekspor karena alasan berikut:
+ Mesin DB tidak didukung untuk ekspor S3.
+ Versi klaster DB tidak didukung untuk ekspor S3.
+ Ekspor S3 tidak didukung di AWS Wilayah tempat cluster DB dibuat.
**Untuk mengekspor data klaster DB**
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon RDS di [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).
1. Di panel navigasi, pilih **Basis data**.
1. Pilih klaster DB yang datanya ingin Anda ekspor.
1. Untuk **Tindakan**, pilih **Ekspor ke Amazon S3**.
Jendela **Ekspor ke Amazon S3** akan muncul.
1. Untuk **Pengidentifikasi ekspor**, masukkan nama untuk mengidentifikasi tugas ekspor. Nilai ini juga akan digunakan untuk nama file yang dibuat di bucket S3.
1. Pilih data yang akan diekspor:
+ Pilih **Semua** untuk mengekspor semua data dalam klaster DB.
+ Pilih **Parsial** untuk mengekspor bagian tertentu dari klaster DB. Untuk mengidentifikasi bagian klaster mana yang akan diekspor, masukkan satu atau beberapa basis data, skema, atau tabel untuk **Pengidentifikasi**, dipisahkan dengan spasi.
Gunakan format berikut:
```
{{database}}[.{{schema}}][.{{table}}] {{database2}}[.{{schema2}}][.{{table2}}] ... {{database}}n[.{{schema}}n][.{{table}}n]
```
Contohnya:
```
mydatabase mydatabase2.myschema1 mydatabase2.myschema2.mytable1 mydatabase2.myschema2.mytable2
```
1. Untuk **Bucket S3**, pilih bucket yang akan dijadikan tujuan ekspor.
Untuk menetapkan data yang diekspor ke jalur folder dalam bucket S3, masukkan jalur opsional untuk **Prefiks S3**.
1. Untuk **Peran IAM**, pilih peran yang memberi Anda akses tulis ke bucket S3 yang Anda pilih, atau buat peran baru.
+ Jika Anda membuat peran dengan mengikuti langkah-langkah di [Memberikan akses ke bucket Amazon S3 menggunakan peran IAM](export-cluster-data.Setup.md#export-cluster-data.SetupIAMRole), pilih peran tersebut.
+ Jika Anda tidak membuat peran yang memberi Anda akses tulis ke bucket S3 yang Anda pilih, pilih **Buat peran baru** untuk membuat peran secara otomatis. Selanjutnya, masukkan nama untuk peran dalam **Nama peran IAM**.
1. Untuk **KMS key**, masukkan ARN untuk kunci yang akan digunakan untuk mengenkripsi data yang diekspor.
1. Pilih **Ekspor ke Amazon S3**.
## AWS CLI
Untuk mengekspor data cluster DB ke Amazon S3 menggunakan perintah [start-export-task](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/start-export-task.html) dengan opsi wajib berikut: AWS CLI
+ `--export-task-identifier`
+ `--source-arn` – Amazon Resource Name (ARN) klaster DB
+ `--s3-bucket-name`
+ `--iam-role-arn`
+ `--kms-key-id`
Dalam contoh berikut, tugas ekspor diberi nama{{my-cluster-export}}, yang mengekspor data ke bucket S3 bernama. {{amzn-s3-demo-destination-bucket}}
**Example**
Untuk Linux, macOS, atau Unix:
```
1. aws rds start-export-task \
2. --export-task-identifier {{my-cluster-export}} \
3. --source-arn arn:aws:rds:{{us-west-2}}:123456789012:cluster:{{my-cluster}} \
4. --s3-bucket-name {{amzn-s3-demo-destination-bucket}} \
5. --iam-role-arn {{iam-role}} \
6. --kms-key-id {{my-key}}
```
Untuk Windows:
```
1. aws rds start-export-task ^
2. --export-task-identifier {{my-DB-cluster-export}} ^
3. --source-arn arn:aws:rds:{{us-west-2}}:123456789012:cluster:{{my-cluster}} ^
4. --s3-bucket-name {{amzn-s3-demo-destination-bucket}} ^
5. --iam-role-arn {{iam-role}} ^
6. --kms-key-id {{my-key}}
```
Output sampel berikut.
```
{
"ExportTaskIdentifier": "my-cluster-export",
"SourceArn": "arn:aws:rds:us-west-2:123456789012:cluster:my-cluster",
"S3Bucket": "{{amzn-s3-demo-destination-bucket}}",
"IamRoleArn": "arn:aws:iam:123456789012:role/ExportTest",
"KmsKeyId": "my-key",
"Status": "STARTING",
"PercentProgress": 0,
"TotalExtractedDataInGB": 0,
}
```
Untuk menyediakan jalur folder dalam bucket S3 untuk ekspor klaster DB, sertakan opsi `--s3-prefix` dalam perintah [start-export-task](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/start-export-task.html).
## API RDS
Untuk mengekspor data cluster DB ke Amazon S3 menggunakan Amazon RDS API, gunakan [StartExportTask](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_StartExportTask.html)operasi dengan parameter yang diperlukan berikut:
+ `ExportTaskIdentifier`
+ `SourceArn` – ARN klaster DB
+ `S3BucketName`
+ `IamRoleArn`
+ `KmsKeyId`