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# Amazon Athena에서 데이터 테이블 준비
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Amazon Athena에서 AWS Glue Data Catalog (GDC) 뷰로 생성된 데이터 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

GDC View는 하나 이상의 기본 테이블에서 생성된 가상 AWS Glue 테이블입니다. Athena `AwsGlueCatalog` 카탈로그에서 Athena SQL을 사용하여 생성해야 합니다.

Amazon Athena에서 데이터 테이블을 준비하려면 다음 단계를 수행해야 합니다.

**Topics**
+ [1단계: 필수 구성 요소 완성](#prepare-data-athena-prereq)
+ [2단계: (선택 사항) 암호화 컴퓨팅용 데이터 준비](#prepare-data-athena-encrypt)
+ [3단계: 다음 단계](#prepare-data-athena-next)

## 1단계: 필수 구성 요소 완성
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와 함께 사용할 데이터 테이블을 준비하려면 다음 사전 조건을 완료해야 AWS Clean Rooms합니다.
+ 데이터 테이블은 [지원되는 데이터 형식 AWS Clean Rooms](data-formats.md) 중 하나로 저장됩니다.
+ 데이터 테이블은 [지원되는 데이터 형식을 AWS Clean Rooms](data-formats.md#data-types) 사용합니다.
+ Athena `AwsDataCatalog` 카탈로그에서 Athena SQL을 사용하여 AWS Glue 테이블에GDC 뷰를 생성했습니다.

  뷰는 다음과 같이 표시됩니다.
  + Athena 콘솔( 아래`AwsDataCatalog`): [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home) 보기
  +  AWS Glue 콘솔 AWS Glue 테이블: [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/)

  자세한 내용은 *Amazon Athena * [Athena 사용 설명서의 Athena에서 데이터 카탈로그 보기 사용을](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/views-glue.html) 참조하세요.
**참고**  
Athena 및에서 뷰를 생성하려면 적절한 권한이 필요합니다 AWS Glue. 또한 보기 정의에서 참조되는 기본 테이블에 액세스할 수 있는지 확인합니다.  
AWS Clean Rooms 는 Athena의 AWS Glue 카탈로그 유형만 지원하며 Lambda 또는 Hive 카탈로그 유형은 지원하지 않습니다.
+ 데이터 테이블 또는GDC 뷰는에서 카탈로그화 AWS Glue 되고에 등록됩니다 AWS Lake Formation.
+ Athena 결과를 수신하기 위해 Amazon S3에 별도의 출력 버킷을 생성했습니다.
+ Amazon Athena에서 데이터를 읽도록 서비스 역할을 설정했습니다. 자세한 내용은 [Amazon Athena에서 데이터를 읽을 서비스 역할 생성](setting-up-roles.md#create-service-role-athena) 단원을 참조하십시오.
  + 서비스 역할에는GDC 보기 또는 테이블에 대한 Lake Formation Select 및 Describe 액세스 권한이 있습니다.

## 2단계: (선택 사항) 암호화 컴퓨팅용 데이터 준비
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(선택 사항) 암호화 컴퓨팅을 사용 중이고 데이터 테이블에 암호화하려는 민감한 정보가 포함되어 있는 경우 C3R 암호화 클라이언트를 사용하여 데이터 테이블을 암호화해야 합니다.

암호화 컴퓨팅에 사용할 데이터를 준비하려면 [Clean Rooms에 대한 암호화 컴퓨팅으로 암호화된 데이터 테이블 준비](prepare-encrypted-data.md)의 절차를 따릅니다.

## 3단계: 다음 단계
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이제 Amazon Athena에서 데이터 테이블을 준비했으므로 다음을 수행할 준비가 되었습니다.
+ [구성된 테이블 생성](create-configured-table.md)
+ [ML 모델 생성](working-with-machine-learning-tdp.md)

테이블은 다음 후에 쿼리할 수 있습니다.
+ 공동 작업 생성자가 AWS Clean Rooms에서 공동 작업을 설정했습니다. 자세한 내용은 [공동 작업 생성](create-collaboration.md) 단원을 참조하십시오.
+ 공동 작업 생성자가 공동 작업 참여자인 사용자에게 공동 작업 ID를 전송했습니다.