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.

# 파일에서 데이터 로드
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소스 데이터 파일은 다양한 형식으로 제공되며 다양한 압축 알고리즘을 사용합니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 로드하는 경우 Amazon Redshift는 Amazon S3 버킷 접두사가 참조하는 모든 파일을 로드합니다. (접두사는 객체 키 이름의 시작 부분에 있는 문자열입니다.) 접두사가 여러 파일이나 분할할 수 있는 파일을 가리키는 경우 Amazon Redshift는 Amazon Redshift의 MPP 아키텍처를 활용하여 데이터를 병렬로 로드합니다. 이렇게 하면 워크로드가 클러스터 내 노드로 분할됩니다. 반면 분할할 수 없는 파일에서 데이터를 로드하면 Amazon Redshift는 훨씬 느린 직렬화된 로드를 수행해야 합니다. 다음 섹션에서는 다양한 파일 유형을 형식과 압축에 맞게 Amazon Redshift에 로드하는 데 권장되는 방법을 설명합니다.

## 분할할 수 있는 파일에서 데이터 로드
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다음 파일은 데이터가 로드될 때 자동으로 분할될 수 있습니다.
+ 압축되지 않은 CSV 파일
+ 컬럼 파일(Parquet/ORC)

Amazon Redshift는 128MB 이상의 파일을 자동으로 청크로 분할합니다. 컬럼 형식 파일, 특히 Parquet와 ORC는 128MB 미만이면 분할되지 않습니다. Redshift는 병렬로 작동하는 슬라이스를 사용하여 데이터를 로드합니다. 이는 빠른 로드 성능을 제공합니다.

## 분할할 수 있는 파일에서 데이터 로드
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 JSON이나 CSV 같은 파일 유형은 GZIP과 같은 다른 압축 알고리즘으로 압축된 경우 자동으로 분할되지 않습니다. 이러한 경우에는 압축하면 크기가 거의 비슷해지는(1MB\$11GB) 작은 파일로 데이터를 수동으로 분할하는 것이 좋습니다. 또한 파일 수가 클러스터 조각 수의 승수인지 확인해야 합니다. 데이터를 여러 파일로 분할하는 자세한 방법과 COPY를 사용하여 데이터를 로드하는 예제는 [Amazon S3에서 데이털 로드](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Loading-data-from-S3.html) 섹션을 참조하세요.