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# S3 Tables 카탈로그에서 데이터베이스 및 테이블 생성
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 데이터베이스를 생성하여 Apache Iceberg 테이블을 구성하고, 테이블을 생성하여 S3 Tables 카탈로그에서 데이터의 스키마와 위치를 정의할 수 있습니다.

## 데이터베이스 생성(콘솔)
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1.  [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)에서 Lake Formation 콘솔을 열고 데이터 레이크 관리자 또는 데이터베이스 생성자로 로그인합니다.

1. 탐색 창의 **데이터 카탈로그**에서 **데이터베이스**를 선택합니다.

1. **데이터베이스 생성**을 선택합니다.

1.  **데이터베이스 생성** 페이지에서 **데이터베이스** 옵션을 선택하고 다음 세부 정보를 입력합니다.
   + **이름** – 데이터베이스의 고유한 이름입니다.
   + **Data Catalog** - S3 Tables 카탈로그를 선택합니다. 데이터베이스는 이 카탈로그에 있습니다.
   + **설명** - (선택 사항) 설명과 위치를 추가합니다.
   + **새 테이블에 대한 IAM 액세스 제어** – 필요한 경우 이 데이터베이스의 새 테이블에 대해 IAM 액세스 제어만 사용을 선택합니다. 이 옵션에 대한 자세한 내용은 [데이터 레이크의 기본 설정 변경](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/change-settings.html) 섹션을 참조하세요.
   + **데이터베이스 생성**을 선택합니다. S3 Tables 카탈로그에서 생성된 데이터베이스를 볼 수 있습니다.

## 를 사용하여 데이터베이스 생성 AWS CLI
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다음 CLI 명령은 S3 Tables 카탈로그에서 데이터베이스를 생성하는 방법을 보여줍니다.

```
aws glue create-database 
--region us-east-1 \
--catalog-id "123456789012:s3tablescatalog/test" \
--database-input \
 '{ "Name": "testglueclidbcreation" }'
```

## 테이블 생성(AWS Management Console)
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 Lake Formation 콘솔 또는 API를 사용하여 S3 테이블 카탈로그에서 Apache Iceberg 메타데이터 테이블을 AWS Glue `CreateTable` 생성할 수 있습니다.

1. [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)에서 Lake Formation 콘솔을 열고 데이터 레이크 관리자 또는 `CreateTable` 권한이 있는 사용자로 로그인합니다.

1. 탐색 창의 Data Catalog에서 **테이블**을 선택합니다.

1. 테이블 생성을 선택합니다.

1. **테이블 생성** 페이지에서 테이블 세부 정보를 입력합니다.  
![\[S3 Table 카탈로그\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/lake-formation/latest/dg/images/s3-catalog-create-table.png)
   + **이름** – 테이블에 사용할 고유한 이름을 입력합니다.
   + **카탈로그** - S3 Tables 카탈로그를 카탈로그로 선택합니다.
   + **데이터베이스** - S3 Tables 카탈로그에서 데이터베이스를 선택합니다.
   +  **설명** - 테이블에 대한 설명을 입력합니다.
   + **스키마** - 열 추가를 선택하여 열과 열의 데이터 유형을 추가합니다. 빈 테이블을 생성하고 나중에 스키마를 업데이트할 수 있습니다. Iceberg를 사용하면 테이블을 생성한 후 스키마와 파티션을 개선할 수 있습니다. Athena 쿼리를 사용하여 테이블 스키마를 업데이트하고 Spark 쿼리를 사용하여 파티션을 업데이트할 수 있습니다.

1. **제출**을 선택합니다.

## 테이블 생성(AWS CLI)
<a name="w2aac13c27c25b5b7"></a>

```
aws glue create-table \ 
--database-name "testglueclidbcreation" \ 
--catalog-id "123456789012:s3tablescatalog/test" \ 
--region us-east-1 \ 
--table-input \ 
'{ "Name": "testtablegluecli", "Parameters": { "format": "ICEBERG" }, "StorageDescriptor": { "Columns": [ {"Name": "x", "Type": "int", "Parameters": {"required": "true"}} ] } }'
```