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# Apache Spark용 Amazon Redshift 통합으로 인증
<a name="emr-spark-redshift-auth"></a>

## AWS Secrets Manager 를 사용하여 자격 증명을 검색하고 Amazon Redshift에 연결
<a name="emr-spark-redshift-secrets"></a>

다음 코드 샘플은 AWS Secrets Manager 를 사용하여 자격 증명을 검색하여 Python의 Apache Spark용 PySpark 인터페이스를 사용하여 Amazon Redshift 클러스터에 연결하는 방법을 보여줍니다.

```
from pyspark.sql import SQLContext
import boto3

sc = # existing SparkContext
sql_context = SQLContext(sc)

secretsmanager_client = boto3.client('secretsmanager')
secret_manager_response = secretsmanager_client.get_secret_value(
    SecretId='string',
    VersionId='string',
    VersionStage='string'
)
username = # get username from secret_manager_response
password = # get password from secret_manager_response
url = "jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=" + username + "&password=" + password

# Read data from a table
df = sql_context.read \
    .format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
    .option("url", url) \
    .option("dbtable", "my_table") \
    .option("tempdir", "s3://path/for/temp/data") \
    .load()
```

## IAM을 사용하여 보안 인증을 검색하고 Amazon Redshift에 연결
<a name="emr-spark-redshift-iam"></a>

Amazon Redshift 제공 JDBC 드라이버 버전 2 드라이버를 사용하여 Spark 커넥터로 Amazon Redshift에 연결할 수 있습니다. AWS Identity and Access Management (IAM)[를 사용하려면 IAM 인증을 사용하도록 JDBC URL을 구성합니다](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-iam-credentials-configure-jdbc-odbc.html). Amazon EMR에서 Redshift 클러스터에 연결하려면 임시 IAM 보안 인증을 검색할 권한을 IAM 역할에 부여해야 합니다. 보안 인증을 검색하고 Amazon S3 작업을 실행할 수 있도록 IAM 역할에 다음 권한을 할당합니다.
+  [Redshift:GetClusterCredentials](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_GetClusterCredentials.html)(프로비저닝된 Amazon Redshift 클러스터용) 
+  [Redshift:DescribeClusters](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/APIReference/API_DescribeClusters.html)(프로비저닝된 Amazon Redshift 클러스터용) 
+ [Redshift:GetWorkgroup](https://docs.aws.amazon.com/redshift-serverless/latest/APIReference/API_GetWorkgroup.html)(Amazon Redshift Serverless 작업 그룹용)
+  [Redshift:GetCredentials](https://docs.aws.amazon.com/redshift-serverless/latest/APIReference/API_GetCredentials.html)(Amazon Redshift Serverless 작업 그룹용) 
+  [s3:GetBucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_control_GetBucket.html) 
+  [s3:GetBucketLocation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetBucketLocation.html) 
+  [s3:GetObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetObject.html) 
+  [s3:PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html) 
+  [s3:GetBucketLifecycleConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_GetBucketLifecycleConfiguration.html) 

`GetClusterCredentials`에 대한 자세한 내용은 [`GetClusterCredentials`에 대한 리소스 정책](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-identity-based.html#redshift-policy-resources.getclustercredentials-resources)을 참조하세요.

또한 `COPY` 및 `UNLOAD` 작업 중에 Amazon Redshift가 IAM 역할을 맡을 수 있는지 확인해야 합니다.

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
  "Version":"2012-10-17",		 	 	 
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "sts:AssumeRole"
      ],
      "Resource": "arn:aws:iam::123456789012:role/RedshiftServiceRole",
      "Sid": "AllowSTSAssumerole"
    }
  ]
}
```

------

다음 예제에서는 Spark와 Amazon Redshift 사이에서 IAM 인증을 사용합니다.

```
from pyspark.sql import SQLContext
import boto3

sc = # existing SparkContext
sql_context = SQLContext(sc)

url = "jdbc:redshift:iam://redshift-host:redshift-port/db-name"
iam_role_arn = "arn:aws:iam::account-id:role/role-name"

# Read data from a table
df = sql_context.read \
    .format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") \
    .option("url", url) \
    .option("aws_iam_role", iam_role_arn) \
    .option("dbtable", "my_table") \
    .option("tempdir", "s3a://path/for/temp/data") \
    .mode("error") \
    .load()
```