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# 設定済みテーブルの作成 – Amazon S3 データソース
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この手順では、[メンバー](glossary.md#glossary-member)は次のタスクを実行します。
+  で使用する既存の AWS Glue テーブルを設定します AWS Clean Rooms。(このステップは、Cryptographic Computing for Clean Rooms を使用している場合を除き、コラボレーションに参加する前でも後でも実行できます)。
**注記**  
AWS Clean Rooms は AWS Glue テーブルをサポートします。データの取得の詳細については AWS Glue、「」を参照してください[ステップ 3: データテーブルを Amazon S3 にアップロードする](prepare-data-S3.md#upload-to-s3)。
+ [設定済みテーブル](glossary.md#glossary-configured-table)に名前を付け、コラボレーションに使用する列を選択します。

次の手順は、次のことを前提としています。
+ コラボレーションメンバーは、データ[テーブルを Amazon S3 にアップロード](prepare-data-S3.md#upload-to-s3)し、 [AWS Glue テーブルを作成](prepare-data-S3.md#create-glue-crawler)済みです。
**注記**  
**Amazon S3 の結果の送信先**をデータソースと同じ S3 バケット内にすることはできません。
+ (オプション) [暗号化](glossary.md#glossary-encryption)されたデータテーブルの場合は、コラボレーションメンバーが、C3R 暗号化クライアントを使用して既に[暗号化されたデータテーブルを準備](prepare-encrypted-data.md)していること。

によって提供される統計生成を使用して AWS Glue 、 AWS Glue Data Catalog テーブルの列レベルの統計を計算できます。がデータカタログ内のテーブルの統計 AWS Glue を生成すると、Amazon Redshift Spectrum はそれらの統計を自動的に使用してクエリプランを最適化します。を使用した列レベルの統計の計算の詳細については AWS Glue、*AWS Glue 「 ユーザーガイド*[」の「列統計を使用したクエリパフォーマンスの最適化](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/column-statistics.html)」を参照してください。詳細については AWS Glue、*[AWS Glue デベロッパーガイド](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)*を参照してください。

**設定済みテーブルを作成するには – Amazon S3 データソース**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

1. 左のナビゲーションペインで、**[テーブル]** を選択します。

1. 右上隅にある **[新しいテーブルを設定]** を選択します。

1. **データソース**で、**AWS データソース**で **Amazon S3** を選択します。

1. **Amazon S3 テーブル**の下: 

   1. S3 テーブルがホストされている**リージョン**を選択します。

      デフォルトでは、現在のリージョン (バージニア北部 us-east-1 など) が選択されます。
**警告**  
Amazon S3 データソースが処理場所とは異なるリージョンにある場合、データ処理はソースリージョンの外部で一時的に発生する可能性があります。先に進む前に、クロスリージョンのデータ移動がデータ主権要件、規制コンプライアンスポリシー、データガバナンス標準に準拠していることを確認します。

      リージョンの詳細については、の[「リージョンとエンドポイント](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)」を参照してください*AWS 全般のリファレンス*。

   1. ドロップダウンリストから**データベース**を選択します。

   1. 設定する **[テーブル]** をドロップダウンリストから選択します。
**注記**  
テーブルが正しいことを確認するには、次のいずれかの操作を行います。  
**「表示 AWS Glue**」を選択します。
**スキーマを表示するには、 から AWS Glue**スキーマの表示を有効にします。
**重要**  
データが CSV 形式の AWS Glue テーブルの場合、 Glue スキーマの列名と順序は CSV データと完全に一致する必要があります。一致しない場合、設定済みテーブルの許可された列リストが正しく適用されない可能性があります。

1. **コラボレーションで許可される列と分析方法の場合**、

   1. **コラボレーションで許可する列**
      + **すべての列**を選択して、コラボレーションですべての列をクエリできるようにします。
      + **カスタムリスト**を選択して、許可された列を指定**ドロップダウンリストから 1 つ以上の列**をコラボレーションでクエリできるようにします。

   1. **許可された分析方法**の場合、

      1. **Direct query** を選択して、このテーブルで SQL クエリを直接実行できるようにします。

      1. **Direct job** を選択して、このテーブルで PySpark ジョブを直接実行できるようにします。  
**Example 例**  

   たとえば、コラボレーションメンバーがすべての列で直接 SQL クエリと PySpark ジョブの両方を実行できるようにする場合は、**すべての列**、**直接クエリ**、および**直接ジョブ**を選択します。

1. **[設定済みのテーブルの詳細]** で以下の操作を行います。

   1. 設定済みテーブルの **[名前]** を入力します。

      デフォルトの名前を使用することも、テーブルの名前を変更することもできます。

   1. テーブルの **[説明]** を入力します。

      この説明は、似たような名前を持つ他の設定済みテーブルと区別するのに役立ちます。

1. 設定済みテーブルのリソースで**タグ**を有効にする場合は、**[新しいタグを追加]** を選択し、**キー**と**値**のペアを入力します。

1. **[新しいテーブルを設定]** を選択します。

設定済みテーブルを作成したら、次の作業に進むことができます。
+ [設定済みテーブルへの分析ルールの追加](add-analysis-rule.md)
+ [設定済みテーブルをコラボレーションに関連付ける](associate-configured-table.md)