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# 복원된 객체 읽기
<a name="emr-hadoop-read-restore-objects"></a>

 Amazon EMR 릴리스 7.2.0 이상에서는 `S3A` 프로토콜을 사용하여 테이블의 S3 위치에서 복원된 Glacier 객체를 읽을 수 있습니다. 이전 릴리스의 엔진은 Glacier와 Glacier Deep Archive 파일을 구분하지 않습니다. 즉, `S3A`를 사용하여 진행 중인 Glacier 파일에 액세스하려고 하면 `AmazonS3Exception`이 발생합니다. 이 읽기 작업은 아카이브된 Glacier 파일이 여전히 복원 중인 경우 해당 파일을 무시합니다. 이 동작을 활성화하려면 `fs.s3a.glacier.read.restored.objects` 설정을 사용합니다. 이 설정은 세 가지 값일 수 있습니다.
+ **READ\$1ALL** – 이 값은 Amazon EMR이 Amazon S3에서 검색된 스토리지 클래스를 고려하지 않아야 함을 나타냅니다. 이는 기본 설정 동작입니다.
+ **SKIP\$1ALL\$1GLACIER** – 이 값은 Amazon EMR이 Glacier 스토리지 클래스로 태그가 지정된 모든 S3 객체를 무시하고 다른 모든 객체를 검색해야 함을 나타냅니다. 이는 Glacier 객체와 관련된 Amazon EMR의 기본 동작입니다.
+ **READ\$1RESTORED\$1GLACIER\$1OBJECTS** – 이 값은 Amazon EMR이 Glacier 객체의 복원된 상태를 확인해야 함을 나타냅니다. Amazon EMR이 객체를 복원할 수 있는 경우 일반 S3 객체처럼 읽을 수 있습니다. 그렇지 않으면 Amazon EMR은 Amazon Glacier의 객체를 무시합니다.

## 예제
<a name="emr-hadoop-read-restore-objects-examples"></a>

**Spark**

Spark를 사용하는 경우 복원된 객체를 읽으려면 다음 구성을 사용합니다.

```
--conf spark.hadoop.fs.s3a.glacier.read.restored.objects=<value>
```

spark-sql을 사용하는 경우 대신 다음 구성을 사용합니다.

```
spark-sql --conf spark.hadoop.fs.s3a.glacier.read.restored.objects=<value>
```

**Flink**

Flink를 사용하는 경우 `flink-conf.yaml` 파일에서 구성을 설정할 수 있습니다.

```
fs.s3a.glacier.read.restored.objects: <value>
```

`flink-conf` 분류를 설정할 수도 있습니다.

```
[
	{
		"Classification": "flink-conf",
		"Properties": {
		"fs.s3a.glacier.read.restored.objects":"<value>"
		}
	}
]
```

**Hive**

Hive를 사용하는 경우 `hive-site.xml` 파일에서 구성을 설정합니다.

```
<property>
	<name>fs.s3a.glacier.read.restored.objects</name>
	<value><value></value>
</property>
```

또한 Hive CLI를 사용하여 `--hiveconf` 속성을 설정할 수도 있습니다.

```
hive --hiveconf fs.s3a.glacier.read.restored.objects=<value>
```

## 고려 사항
<a name="emr-hadoop-read-restore-objects-considerations"></a>

Amazon Glacier에서 복원된 객체를 읽을 때 다음 고려 사항에 유의합니다.
+ `S3A` 스키마 또는 `S3AFileSystem`을 사용하여 데이터에 액세스하는 경우에만 복원된 객체를 읽을 수 있습니다.
+ 복원된 Glacier 객체를 읽는 경우 Amazon EMR은 객체 자체를 복원하지 않습니다. 이렇게 하려면 AWS CLI 또는 AWS SDK를 사용해야 합니다.