Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Tutorial: Memulai dengan Tabel S3
Dalam tutorial ini, Anda membuat keranjang tabel dan mengintegrasikan bucket tabel di Wilayah Anda dengan layanan AWS analitik. Selanjutnya, Anda akan menggunakan konsol AWS CLI or untuk membuat namespace dan tabel pertama Anda di keranjang tabel Anda. Kemudian, Anda dapat mulai menanyakan tabel Anda dengan Athena.
**Tip**
Jika Anda memigrasikan data tabular dari bucket tujuan umum ke bucket tabel, Perpustakaan AWS Solusi memiliki solusi terpandu untuk membantu Anda. Solusi ini mengotomatiskan pemindahan Apache Iceberg dan Apache Hive tabel yang terdaftar AWS Glue Data Catalog dan disimpan dalam ember tujuan umum ke ember meja dengan menggunakan dan AWS Step Functions Amazon EMR dengan. Apache Spark Untuk informasi selengkapnya, lihat [Panduan untuk Memigrasi Data Tabular dari Amazon S3 ke Tabel S3 di Perpustakaan](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/migrating-tabular-data-from-amazon-s3-to-s3-tables/) Solusi. AWS
**Topics**
+ [Langkah 1: Buat keranjang meja dan integrasikan dengan layanan AWS analitik](#s1-tables-tutorial-create-bucket)
+ [Langkah 2: Buat namespace tabel dan tabel](#s2-tables-tutorial-create-namespace-and-table)
+ [Langkah 3: Kueri data dengan SQL di Athena](#s4-query-tables)
## Langkah 1: Buat keranjang meja dan integrasikan dengan layanan AWS analitik
Pada langkah ini, Anda menggunakan konsol Amazon S3 untuk membuat bucket tabel pertama Anda. Untuk cara lain membuat keranjang meja, lihat [Membuat ember meja](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/s3-tables-buckets-create.html).
**catatan**
Secara default, konsol Amazon S3 secara otomatis mengintegrasikan bucket tabel Anda AWS Glue Data Catalog, yang memungkinkan layanan AWS analitik menemukan dan mengakses data Tabel S3 Anda secara otomatis. Jika Anda membuat bucket tabel pertama secara terprogram menggunakan AWS Command Line Interface (AWS CLI),, atau REST API AWS SDKs, Anda harus menyelesaikan integrasi layanan AWS analitik secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengintegrasikan Tabel AWS Amazon S3 dengan layanan analitik](s3-tables-integrating-aws.md).
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di bilah navigasi di bagian atas halaman, pilih nama yang saat ini ditampilkan AWS Region. Selanjutnya, pilih Wilayah tempat Anda ingin membuat keranjang tabel.
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Bucket tabel**.
1. Pilih **Buat ember meja**.
1. Di bawah **Konfigurasi umum**, masukkan nama untuk bucket tabel Anda.
Nama keranjang meja harus:
+ Jadilah unik di dalam untuk Anda Akun AWS di Wilayah saat ini.
+ Panjangnya antara 3 hingga 63 karakter.
+ Hanya terdiri dari huruf kecil, angka, dan tanda hubung (). `-`
+ Dimulai dan diakhiri dengan huruf atau angka.
Setelah Anda membuat keranjang tabel, Anda tidak dapat mengubah namanya. Akun AWS Yang menciptakan ember meja memilikinya. Untuk informasi selengkapnya tentang penamaan bucket tabel, lihat[Aturan penamaan ember meja](s3-tables-buckets-naming.md#table-buckets-naming-rules).
1. Di bagian **Integrasi dengan layanan AWS analitik**, pastikan kotak centang **Aktifkan integrasi** dipilih.
Jika **Aktifkan integrasi** dipilih saat Anda membuat bucket tabel pertama menggunakan konsol, Amazon S3 mencoba mengintegrasikan bucket tabel Anda dengan layanan AWS analitik. Integrasi ini memungkinkan Anda menggunakan layanan AWS analitik untuk mengakses semua tabel di Wilayah saat ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengintegrasikan Tabel AWS Amazon S3 dengan layanan analitik](s3-tables-integrating-aws.md).
1. Pilih **Buat bucket**.
## Langkah 2: Buat namespace tabel dan tabel
Untuk langkah ini, Anda membuat namespace di bucket tabel Anda, dan kemudian membuat tabel baru di bawah namespace itu. Anda dapat membuat namespace tabel dan tabel dengan menggunakan konsol atau. AWS CLI
**penting**
Saat membuat tabel, pastikan Anda menggunakan semua huruf kecil dalam nama tabel dan definisi tabel Anda. Misalnya, pastikan bahwa nama kolom Anda semua huruf kecil. Jika nama tabel atau definisi tabel berisi huruf kapital, tabel tidak didukung oleh AWS Lake Formation atau definisi tabel AWS Glue Data Catalog. Dalam hal ini, tabel Anda tidak akan terlihat oleh layanan AWS analitik seperti Amazon Athena, meskipun bucket tabel Anda terintegrasi dengan AWS layanan analitik.
Jika definisi tabel berisi huruf kapital, Anda menerima pesan galat berikut saat menjalankan `SELECT` kueri di Athena: “GENERIC\_INTERNAL\_ERROR: Get table request failed: com.amazonaws.services.glue.model. ValidationException: Sumber Daya Federasi Tidak Didukung - Nama tabel atau kolom tidak valid.”
### Menggunakan konsol S3 dan Amazon Athena
Prosedur berikut menggunakan konsol Amazon S3 untuk membuat namespace dan tabel dengan Amazon Athena.
**Untuk membuat namespace tabel dan tabel**
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Bucket tabel**.
1. Pada halaman **Bucket Table**, pilih bucket tabel tempat Anda ingin membuat tabel.
1. Pada halaman detail bucket tabel, pilih **Buat tabel dengan Athena**.
1. **Dalam kotak dialog **Buat tabel dengan Athena**, pilih **Buat namespace**, lalu masukkan nama di bidang Nama Namespace.** Nama namespace harus 1 hingga 255 karakter dan unik di dalam keranjang tabel. Karakter yang valid adalah a—z, 0-9, dan garis bawah (). `_` Garis bawah tidak diizinkan pada awal nama namespace.
1. Pilih **Buat namespace**.
1. Pilih **Buat tabel dengan Athena**.
1. Konsol Amazon Athena terbuka dan editor kueri Athena muncul. Editor kueri diisi dengan kueri sampel yang dapat Anda gunakan untuk membuat tabel. Ubah kueri untuk menentukan nama tabel dan kolom yang Anda ingin tabel Anda miliki.
1. Setelah selesai memodifikasi kueri, pilih **Jalankan** untuk membuat tabel Anda.
Jika pembuatan tabel Anda berhasil, nama tabel baru Anda muncul di daftar tabel di Athena. Saat Anda menavigasi kembali ke konsol Amazon S3, tabel baru akan muncul di daftar **Tabel** di halaman detail untuk bucket tabel setelah menyegarkan daftar.
### Menggunakan AWS CLI
Untuk menggunakan AWS CLI contoh perintah berikut untuk membuat namespace di bucket tabel Anda, lalu buat tabel baru dengan skema di bawah namespace itu, ganti nilainya dengan milik Anda. `{{user input placeholder}}`
**Prasyarat**
+ Lampirkan [https://docs.aws.amazon.com//aws-managed-policy/latest/reference/AmazonS3TablesFullAccess.html](https://docs.aws.amazon.com//aws-managed-policy/latest/reference/AmazonS3TablesFullAccess.html)kebijakan ke identitas IAM Anda.
+ Instal AWS CLI versi 2.23.10 atau lebih tinggi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menginstal atau memperbarui versi terbaru](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) dari *Panduan AWS Command Line Interface Pengguna*. AWS CLI
1. Buat namespace baru di bucket tabel Anda dengan menjalankan perintah berikut:
```
aws s3tables create-namespace \
--table-bucket-arn arn:aws:s3tables:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:bucket/{{amzn-s3-demo-table-bucket}} \
--namespace {{my_namespace}}
```
1. Konfirmasikan bahwa namespace Anda berhasil dibuat dengan menjalankan perintah berikut:
```
aws s3tables list-namespaces \
--table-bucket-arn arn:aws:s3tables:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:bucket/{{amzn-s3-demo-table-bucket}}
```
1. Buat tabel baru dengan skema tabel dengan menjalankan perintah berikut:
```
aws s3tables create-table --cli-input-json file://{{mytabledefinition.json}}
```
Untuk `mytabledefinition.json` file, gunakan definisi tabel contoh berikut:
```
{
"tableBucketARN": "arn:aws:s3tables:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:bucket/{{amzn-s3-demo-table-bucket}}",
"namespace": "{{my_namespace}}",
"name": "{{my_table}}",
"format": "ICEBERG",
"metadata": {
"iceberg": {
"schema": {
"fields": [
{{{"name": "id", "type": "int","required": true},
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "value", "type": "int"}}}
]
}
}
}
}
```
## Langkah 3: Kueri data dengan SQL di Athena
Anda dapat menanyakan tabel Anda dengan SQL di Athena. Athena mendukung kueri Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DHTML), dan Data Query Language (DQL) untuk Tabel S3.
Anda dapat mengakses kueri Athena baik dari konsol Amazon S3 atau melalui konsol Amazon Athena.
### Menggunakan konsol S3 dan Amazon Athena
Prosedur berikut menggunakan konsol Amazon S3 untuk mengakses editor kueri Athena sehingga Anda dapat menanyakan tabel dengan Amazon Athena.
**Untuk menanyakan tabel**
1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Bucket tabel**.
1. Pada halaman **bucket Table**, pilih bucket tabel yang berisi tabel yang ingin Anda kueri.
1. Pada halaman detail keranjang tabel, pilih tombol opsi di sebelah nama tabel yang ingin Anda kueri.
1. Pilih **tabel Query dengan Athena**.
1. Konsol Amazon Athena terbuka dan editor kueri Athena muncul dengan contoh `SELECT` kueri yang dimuat untuk Anda. Ubah kueri ini sesuai kebutuhan untuk kasus penggunaan Anda.
1. Untuk menjalankan kueri, pilih **Jalankan**.
### Menggunakan konsol Amazon Athena
**Untuk menanyakan tabel**
1. Buka konsol Athena di [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home).
1. Kueri tabel Anda. Berikut ini adalah contoh query yang dapat Anda modifikasi. Pastikan untuk mengganti `{{user input placeholders}}` dengan informasi Anda sendiri.
```
SELECT * FROM "s3tablescatalog/{{amzn-s3-demo-table-bucket}}"."{{my_namespace}}"."{{my_table}}" LIMIT 10
```
1. Untuk menjalankan kueri, pilih **Jalankan**.