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# Armazenamento offline
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O armazenamento offline é usado para dados históricos quando a recuperação em menos de um segundo não é necessária. Geralmente é usado para exploração de dados, treinamento de modelos e inferência em lote. 

Quando você habilita os armazenamentos on-line e offline para seu grupo de atributos, os dois armazenamentos são sincronizados para evitar discrepâncias entre os dados de treinamento e de fornecimento. Observe que um grupo de atributos do armazenamento on-line com o tipo de armazenamento `InMemory` habilitado atualmente não oferece apoio a um grupo de atributos correspondente no armazenamento offline (sem replicação online para offline). Para obter mais informações sobre a veiculação do modelo de ML na Amazon SageMaker Feature Store, consulte[Armazenamento on-line](feature-store-storage-configurations-online-store.md).

O armazenamento offline contém as seguintes opções de `TableFormat`: Para obter informações sobre o conteúdo da loja off-line, consulte [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_OfflineStoreConfig.html)a Amazon SageMaker API Reference.

## Formato de tabela do Glue
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O formato do `Glue` (padrão) é um formato de tabela padrão do tipo Hive para AWS Glue. Com AWS Glue isso, você pode descobrir, preparar, mover e integrar dados de várias fontes. Também inclui outras ferramentas de produtividade e operações de dados para criação, execução de trabalhos e implementação de fluxos de trabalho de negócios. Para obter mais informações sobre AWS Glue, consulte [O que é AWS Glue?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) .

## Formato de tabela do Iceberg
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O formato `Iceberg` (recomendado) é um formato de tabela aberta para tabelas analíticas muito grandes. Com o `Iceberg`, você pode compactar os pequenos arquivos de dados em menos arquivos grandes na partição, resultando em consultas significativamente mais rápidas. Essa operação de compactação é simultânea e não afeta as operações contínuas de leitura e gravação no grupo de atributos. Para obter mais informações sobre optimização de tabelas do Iceberg, consulte o [Guia do usuário do Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg-data-optimization.html) e o [Guia do usuário do AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-compaction.html).

O `Iceberg` gerencia grandes coleções de arquivos como tabelas e oferece apoio a operações analíticas modernas de data lake. Se você escolher a `Iceberg` opção ao criar novos grupos de recursos, a Amazon SageMaker Feature Store cria as `Iceberg` tabelas usando o formato de arquivo Parquet e registra as tabelas com o. AWS Glue Data Catalog Para obter mais informações sobre formatos de tabela `Iceberg`, consulte [Usar tabelas do Apache Iceberg](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg.html). 

**Importante**  
Observe que, para grupos de atributos no formato de tabela `Iceberg`, você deve especificar `String` como o tipo do atributo do horário do evento. Se você especificar qualquer outro tipo, não poderá criar o grupo de atributos com êxito.