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# PySpark 分析テンプレートの確認
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別のメンバーがコラボレーションで分析テンプレートを作成する場合は、使用する前に確認して承認する必要があります。

次の手順では、ルール、パラメータ、参照テーブルなど、PySpark 分析テンプレートを確認する方法を示します。コラボレーションメンバーは、テンプレートがデータ共有契約とセキュリティ要件に合致しているかどうかを評価します。

分析テンプレートが承認されたら、 のジョブで使用できます AWS Clean Rooms。

**注記**  
分析コードをコラボレーションに取り込むときは、次の点に注意してください。  
AWS Clean Rooms は、分析コードの動作を検証または保証しません。  
特定の動作を確認する必要がある場合は、コラボレーションパートナーのコードを直接確認するか、信頼できるサードパーティーの監査人と協力して確認してください。
AWS Clean Rooms は、PySpark 分析テンプレートにリストされているコードの SHA-256 ハッシュがPySpark 分析環境で実行されているコードと一致することを保証します。
AWS Clean Rooms は、環境に持ち込む追加のライブラリの監査やセキュリティ分析を行いません。
共有セキュリティモデルの場合:  
ユーザー (顧客) は、環境で実行されているコードのセキュリティに責任を負います。
ユーザー (顧客) は、環境に適したエラーメッセージ設定を行う責任があります。
AWS Clean Rooms は環境のセキュリティを担当し、  
承認されたコード実行のみ 
指定された設定済みテーブルのみにアクセスできます 
唯一の出力先は、結果レシーバーの S3 バケットです。

AWS Clean Rooms は、レビュー用にユーザースクリプトと仮想環境の SHA-256 ハッシュを生成します。ただし、実際のユーザースクリプトとライブラリには 内で直接アクセスできません AWS Clean Rooms。

共有されたユーザースクリプトとライブラリが分析テンプレートで参照されているものと同じであることを確認するには、共有されたファイルの SHA-256 ハッシュを作成し、 によって作成された分析テンプレートハッシュと比較します AWS Clean Rooms。コード実行のハッシュもジョブログに含まれます。

**前提条件**
+ Linux/Unix オペレーティングシステムまたは Windows Subsystem for Linux (WSL)
+ ハッシュするユーザースクリプトファイル
  + 分析テンプレート作成者が安全なチャネルを介してファイルを共有するようにリクエストします。
+ によって作成された分析テンプレートハッシュ AWS Clean Rooms

**AWS Clean Rooms コンソールを使用して PySpark 分析テンプレートを確認するには**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、コラボレーションクリエーターとして機能する AWS アカウント で[AWS Clean Rooms コンソール](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)を開きます。

1. 左のナビゲーションペインで、**[コラボレーション]** を選択します。

1. コラボレーションを選択します。

1. **[テンプレート]** タブで、**[他のメンバーが作成した分析テンプレート]** セクションに移動します。

1. **[実行可能ステータス]** が **[いいえ - ユーザーのレビューが必要]** の分析テンプレートを選択します。

1. [**Review**] (レビュー) を選択します。

1. 分析ルールの **[概要]**、**[定義]**、および **[パラメータ]** (ある場合) を確認します。
**注記**  
パラメータを使用すると、分析ランナーは送信時に異なる値を送信できます。分析テンプレートがパラメータをサポートしている場合は、コラボレーションパートナーのコードでパラメータ値がどのように使用されているかを確認し、要件を満たしていることを確認します。

1. 共有ユーザースクリプトとライブラリが分析テンプレートで参照されているものと同じであることを確認します。

   1. 共有ファイルの SHA-256 ハッシュを作成し、 によって作成された分析テンプレートハッシュと比較します AWS Clean Rooms。

      ハッシュを生成するには、ユーザースクリプトファイルを含むディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

      ```
      sha256sum your_script_filename.py
      ```

      出力例:

      ```
      e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855 my_analysis.py
      ```

   1. または、Amazon S3 チェックサム機能を使用することもできます。詳細については、[https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/checking-object-integrity.html](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/checking-object-integrity.html)の確認」を参照してください。 *Amazon S3 *

   1. もう 1 つの方法は、実行されたコードのハッシュをジョブログに表示することです。

1. **[定義で参照されるテーブル]** に表示されている設定済みのテーブルを確認します。

   各テーブルの横の **[ステータス]** には、**[テンプレートは許可されていません]** と表示されています。

1. テーブルを選択します。

   1. 分析テンプレートを承認するには、**テーブルでテンプレートを許可する**を選択します。**[許可]** を選択して承認を確定します。

   1. 承認を拒否するには、**拒否**を選択します。

分析テンプレートの承認を選択した場合、ジョブを実行できるメンバーはPySpark 分析テンプレートを使用して、設定されたテーブルで PySpark ジョブを実行できるようになりました。詳細については、「[PySpark ジョブの実行](run-jobs.md)」を参照してください。