Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# Amazon Redshift Spectrum
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이 섹션에서는 Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 효율적으로 읽는 방법에 대해 설명합니다.

Amazon Redshift Spectrum을 사용하면 데이터를 Amazon Redshift 테이블에 로드하지 않고도 Amazon S3의 파일에서 정형 및 반정형 데이터를 효율적으로 쿼리하고 가져올 수 있습니다. Redshift Spectrum 쿼리는 대량 병렬 처리를 채택해 큰 데이터 집합에 대해 매우 빠르게 실행됩니다. 대부분의 처리가 Redshift Spectrum 계층에서 이루어지며, 데이터가 대부분 Amazon S3에 그대로 남습니다. 또한 다수의 클러스터가 Amazon S3의 동일한 데이터 집합에 대해 동시에 쿼리를 실행할 수 있기 때문에 각 클러스터의 데이터를 일일이 복사할 필요가 없습니다.

**Topics**
+ [Amazon Redshift Spectrum 개요](c-spectrum-overview.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum 시작하기](c-getting-started-using-spectrum.md)
+ [Amazon Redshift에서 Amazon S3 Tables 쿼리](querying-s3Tables.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum에 대한 IAM 정책](c-spectrum-iam-policies.md)
+ [Redshift Spectrum 및 AWS Lake Formation](spectrum-lake-formation.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum의 쿼리용 데이터 파일](c-spectrum-data-files.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum의 외부 스키마](c-spectrum-external-schemas.md)
+ [Redshift Spectrum용 외부 테이블](c-spectrum-external-tables.md)
+ [Amazon Redshift와 함께 Apache Iceberg 테이블 사용](querying-iceberg.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum 쿼리 성능](c-spectrum-external-performance.md)
+ [데이터 처리 옵션](t_setting-data-handling-options.md)
+ [예: Redshift Spectrum에서 상관 하위 쿼리 수행](c_performing-correlated-subqueries-spectrum.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum의 지표](c-spectrum-metrics.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum의 쿼리 문제 해결](c-spectrum-troubleshooting.md)
+ [튜토리얼: Amazon Redshift Spectrum을 사용한 중첩 데이터 쿼리](tutorial-query-nested-data.md)