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# 개별 레코드를 Amazon Personalize 데이터세트로 가져오기
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 [스키마 및 데이터세트 생성](data-prep-creating-datasets.md) 작업을 완료한 후에는 항목 상호 작용, 사용자, 항목, 작업 또는 작업 상호 작용을 포함한 개별 레코드를 기존 데이터 세트로 가져올 수 있습니다. 데이터를 개별적으로 가져오면 카탈로그가 커짐에 따라 Personalize 데이터세트에 소량의 레코드를 추가할 수 있습니다. 개별 가져오기 작업당 최대 10개의 레코드를 가져올 수 있습니다.

데이터세트에 이미 있는 레코드와 ID가 동일한 항목, 사용자, 또는 작업을 가져오는 경우, Amazon Personalize는 이를 새 레코드로 대체합니다. 타임스탬프와 속성이 정확히 동일한 두 항목 상호 작용 이벤트나 작업 상호 작용 이벤트를 기록할 경우, Amazon Personalize는 이벤트 중 하나만 보관합니다.

Apache Kafka를 사용하는 경우 Personalize용 Kafka 커넥터를 사용하여 Personalize로 데이터를 실시간으로 스트리밍할 수 있습니다.** 자세한 내용은 personalize-kafka-connector Github 리포지토리의 [Personalize용 Kafka 커넥터](https://github.com/aws/personalize-kafka-connector/blob/main/README.md)를 참조하세요.**

 다량의 이력 레코드가 있는 경우 먼저 데이터를 대량으로 가져온 다음 필요에 따라 데이터를 개별적으로 가져오는 것이 좋습니다. [데이터세트 가져오기 작업을 사용하여 대량 데이터를 Amazon Personalize로 가져오기](bulk-data-import-step.md)을(를) 참조하세요.

**개별 레코드 가져오기에 대한 필터 업데이트**

Personalize는 마지막 개별 가져오기 후 20분 이내에 데이터세트 그룹에서 만든 모든 필터를 새 상호작용, 항목 및 사용자 데이터로 업데이트합니다. 이 업데이트를 통해 캠페인에서 사용자에 대한 추천을 필터링할 때 최신 데이터를 사용할 수 있습니다.

이미 추천자를 생성했거나 캠페인과 함께 사용자 지정 솔루션 버전을 배포한 경우, 새 개별 레코드가 추천에 영향을 미치는 방식은 도메인 사용 사례 또는 사용하는 레시피에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 [학습 후 데이 세트의 데이터 업데이트](updating-datasets.md) 섹션을 참조하세요.

**Topics**
+ [개별적으로 상호작용 가져오기](importing-interactions.md)
+ [개별적으로 사용자 가져오기](importing-users.md)
+ [개별적으로 항목 가져오기](importing-items.md)
+ [개별적으로 작업 가져오기](importing-actions.md)