지원 종료 알림: 2025년 12월 15일에 AWS 에 대한 지원이 종료됩니다 AWS IoT 분석. 2025년 12월 15일 이후에는 AWS IoT 분석 콘솔 또는 AWS IoT 분석 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 [AWS IoT 분석 지원 종료를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/iotanalytics-end-of-support.html).
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# 파일 형식
AWS IoT 분석 데이터 스토어는 현재 JSON 및 Parquet 파일 형식을 지원합니다. 기본 파일 형식은 JSON입니다.
+ [JSON(JavaScript Object Notation](https://www.json.org/json-en.html) - 이름-값 쌍과 순서가 지정된 값 목록을 지원하는 텍스트 형식입니다.
+ [Apache Parquet](https://parquet.apache.org/documentation/latest/) - 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하는 데 사용되는 열 방식 저장 형식입니다.
AWS IoT 분석 데이터 스토어의 파일 형식을 구성하려면 데이터 스토어를 생성할 때 `FileFormatConfiguration` 객체를 사용할 수 있습니다.
`fileFormatConfiguration`
파일 형식의 구성 정보를 포함합니다. AWS IoT 분석 데이터 스토어는 JSON 및 Parquet을 지원합니다.
기본 파일 형식은 JSON입니다. 형식은 하나만 지정할 수 있습니다. 데이터 스토어를 생성한 후에는 파일 형식을 변경할 수 없습니다.
`jsonConfiguration`
JSON 형식의 구성 정보가 들어 있습니다.
`parquetConfiguration`
Parquet 형식의 구성 정보가 들어 있습니다.
`schemaDefinition`
스키마를 정의하는 데 필요한 정보입니다.
`columns`
데이터를 저장하는 하나 이상의 열을 지정합니다.
각 스키마에는 최대 100개의 열이 포함될 수 있습니다. 각 열에는 최대 100개의 중첩 유형이 포함될 수 있습니다.
`name`
열의 이름입니다.
길이 제한: 1\$1255자
`type`
데이터 유형입니다. 지원되는 데이터 유형에 대한 자세한 내용을 알아보려면 *AWS Glue 개발자 안내서*의 [일반적인 데이터 유형](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-common.html)을 참조하십시오.
길이 제한: 1\$1131072자
AWS IoT 분석 는 `DECIMAL(precision, scale)` - [를 제외하고 Amazon Athena의 데이터 형식 페이지에 나열된 모든 데이터 형식을](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/data-types.html) 지원합니다`precision`.
## 데이터 원본(콘솔) 생성
다음 절차는 Parquet 형식으로 데이터를 저장하는 데이터 스토어를 생성하는 방법을 보여줍니다.
**데이터 스토어 생성**
1. [https://console.aws.amazon.com/iotanalytics/](https://console.aws.amazon.com/iotanalytics/) 로그인합니다.
1. 탐색 창에서 **데이터 스토어**를 선택합니다.
1. **데이터 스토어** 페이지에서 **데이터 스토어 생성**을 선택합니다.
1. **데이터 스토어 세부정보 지정** 페이지에서 데이터 스토어에 대한 기본 정보를 입력합니다.
1. **데이터 스토어 ID**에는 고유한 데이터 스토어 ID를 입력합니다. 이를 생성한 후에는 이 ID를 변경할 수 없습니다.
1. (선택사항) **태그**에서 **새 태그 추가**를 선택하여 하나 이상의 사용자 지정 태그(키-값 쌍)를 데이터 스토어에 추가합니다. 태그를 사용하면 AWS IoT 분석에 대해 생성하는 리소스를 식별하는 데 도움이 됩니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. **스토리지 유형 구성** 페이지에서 데이터 저장 방법을 지정합니다.
1. **스토리지 유형**에서 **서비스 관리 스토리지**를 선택합니다.
1. **처리된 데이터를 보관할 기간 구성**에서 **무기한**을 선택합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. **데이터 형식 구성** 페이지에서 데이터 레코드의 구조 및 형식을 정의합니다.
1. **분류**에서 **Parquet**을 선택합니다. 데이터 스토어를 생성한 후에는 이 파일 형식을 변경할 수 없습니다.
1. **추론 소스**에서 데이터 스토어의 **JSON 문자열**을 선택합니다.
1. **문자열**에 다음 예와 같이 JSON 형식으로 스키마를 입력합니다.
```
{
"device_id": "0001",
"temperature": 26,
"humidity": 29,
"datetime": "2018-01-26T07:06:01"
}
```
1. **스키마 추론**을 선택합니다.
1. **Parquet 스키마 구성**에서 형식이 JSON 예제와 일치하는지 확인합니다. 형식이 일치하지 않는 경우 Parquet 스키마를 수동으로 업데이트합니다.
+ 스키마에 더 많은 열을 표시하려면 **새 열 추가**를 선택하고 열 이름을 입력한 다음 데이터 유형을 선택합니다.
**참고**
기본적으로 스키마에는 100개의 열을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [AWS IoT 분석 quotas](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/limits.html)를 참조하십시오.
+ 기존 열의 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 지원되는 데이터 유형에 대한 자세한 내용을 알아보려면 *AWS Glue 개발자 안내서*의 [일반적인 데이터 유형](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-common.html)을 참조하십시오.
**참고**
데이터 스토어를 생성한 후에는 기존 열의 데이터 유형을 변경할 수 없습니다.
+ 기존 열을 제거하려면 **열 제거**를 선택합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. (선택 사항) 데이터 스토어에서 사용자 지정 파티션을 AWS IoT 분석 지원하므로 잘라낸 데이터를 쿼리하여 지연 시간을 개선할 수 있습니다. 지원되는 사용자 지정 파티션에 대한 자세한 내용은 [사용자 지정 파티션](custom-partitioning.md) 단원을 참조하십시오.
**다음**을 선택합니다.
1. **검토 및 생성** 페이지에서 선택 사항을 검토한 다음 **데이터 스토어 생성**을 선택합니다.
**중요**
데이터 스토어를 생성한 후에는 데이터 스토어 ID, 파일 형식 또는 열의 데이터 유형을 변경할 수 없습니다.
1. 새 데이터 스토어가 **데이터 스토어** 페이지에 나타나는지 확인하십시오.