本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# AWS Clean Rooms 词汇表
<a name="glossary"></a>

请查阅此词汇表，熟悉 AWS Clean Rooms所用的术语。

## 聚合分析规则
<a name="glossary-agg-analysis-rule"></a>

查询限制，允许使用 COUNT、SUM 或 AVG 函数沿可选维度进行聚合分析的查询。这些查询不会泄露行级信息。

支持活动规划、媒体覆盖面、频率和换算测量值等使用案例。

其他类型的分析规则包括[自定义](#glossary-custom-analysis-rule)和[列表](#glossary-list-analysis-rule)。

## 分析规则
<a name="glossary-analysis-rule"></a>

授权特定类型查询的查询限制。

分析规则类型决定了可以在配置表上运行哪种分析。每种类型都有预定义的查询结构。您可以通过查询控制来控制如何在结构中使用表列。

分析规则类型包括[聚合](#glossary-agg-analysis-rule)、[列表](#glossary-list-analysis-rule)和[自定义](#glossary-custom-analysis-rule)。

## 分析模板
<a name="glossary-analysis-template"></a>

特定于协作的预先批准的查询，可以重复使用。

支持的格式：适用于 Spark 的 SQL 代码或 Python 代码。

如果使用 SQL，则分析模板可以包含字面值通常可能出现在 SQL 查询中的任何地方。有关支持的参数类型的更多信息，请参阅《AWS Clean Rooms SQL 参考》**中的[数据类型](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/sql-reference/c_Supported_data_types.html)。

分析模板仅适用于[自定义分析规则](analysis-rules-custom.md)。

## C3R 加密客户端
<a name="glossary-c3r-encryption-client"></a>

Clean Rooms 计算加密 (C3R) 加密客户端。

C3R 是一个具有命令行界面的客户端加密 SDK，用于加密和解密数据。

## cleartext 列
<a name="glossary-cleartext-column"></a>

在 JOIN 或 SELECT SQL 构造中未受加密保护的列。

cleartext 列可以用于 SQL 查询的任何部分。

## 协作
<a name="glossary-collaboration"></a>

一种安全的逻辑边界， AWS Clean Rooms 成员可以在其中对已配置的表执行 SQL 查询。

协作由[协作创建者](#glossary-collaboration-creator)创建。

只有受邀参与协作的成员才能加入协作。

一个协作只能有一个[成员可以查询](#glossary-member-who-can-query)数据，也可以有一个[成员可以运行查询和作业](#glossary-member-who-can-run-queries-jobs)。

一个协作只能有一个[成员可以接收结果](#glossary-member-who-can-receive-results)。

协作只能让一个[成员支付查询计算费用](#glossary-member-paying-for-query-compute)，或者让一个[成员支付查询和作业计算成本](#glossary-member-paying-for-query-job-compute)。

所有成员在加入协作之前都可以看到协作的受邀参与者列表。

## 协作创建者
<a name="glossary-collaboration-creator"></a>

创建协作的成员。

每个协作只有一个协作创建者。

只有协作创建者才能从协作中删除成员或删除协作。

## 配置表
<a name="glossary-configured-table"></a>

每个已配置的表都表示对中已配置为在 AWS Glue Data Catalog 中使用的现有表的引用 AWS Clean Rooms。配置表包含用于确定如何使用数据的分析规则。

目前， AWS Clean Rooms 支持关联存储在亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 中的数据，这些数据是通过编目的。 AWS Glue

有关的更多信息 AWS Glue，请参阅《[AWS Glue 开发人员指南》](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)。

配置表可以与一个或多个协作关联。

**注意**  
AWS Clean Rooms 目前不支持注册到的 Amazon S3 存储桶位置 AWS Lake Formation。

## 自定义分析规则
<a name="glossary-custom-analysis-rule"></a>

查询限制，允许一组特定的预先批准的查询（[分析模板](#glossary-analysis-template)），或者允许一组特定的账户来提供使用您的数据的查询或作业。

支持首触归因、增量分析和受众发现分析等使用案例。

支持差别隐私。

其他分析规则类型包括[聚合](#glossary-agg-analysis-rule)和[列表](#glossary-list-analysis-rule)。

## 解密
<a name="glossary-decryption"></a>

将加密数据转换回其原始形式的过程。只有获得密钥，才能进行解密。

## 差别隐私
<a name="glossary-differential-privacy"></a>

一种在数学上非常严格的技术，可以保护协作数据以防止可以接收结果的成员了解特定个人的数据。

## 加密
<a name="glossary-encryption"></a>

使用称为密钥的机密值将数据编码成看似随机的形式的过程。如果无法访问密钥，就无法确定原始明文。

## 指纹列
<a name="glossary-fingerprint-column"></a>

在 JOIN SQL 构造中未受加密保护的列。

## ID 映射工作流程方法
<a name="glossary-id-mapping-method"></a>

您希望如何执行 ID 映射。

有两种 ID 映射工作流程方法：
+ 基于规则的 ID 映射 - 通过该方法，可以在 ID 映射工作流程中，使用匹配规则将第一方数据从源转换为目标。
+ 提供商服务 ID 映射 - 通过该方法，可以在 ID 映射工作流程中，使用提供商服务将第三方编码数据从源转换为目标。

  AWS Clean Rooms 目前支持 LiveRamp 作为基于提供商服务的身份映射工作流程方法。您必须订阅 LiveRamp 直通 AWS Data Exchange 才能使用此方法。有关更多信息，请参阅《AWS Entity Resolution 数据匹配服务 用户指南》中的[在 AWS Data Exchange上订阅提供商服务](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/userguide/prepare-third-party-input-data.html#subscribe-provider-service)**。

## ID 映射表
<a name="glossary-id-mapping-table"></a>

中的一种资源 AWS Clean Rooms ，可在协作中启用第一方匹配规则或多方身份转码。

ID 配置表是对 AWS Glue Data Catalog中现有表的引用。它包含一个 [ID 映射表分析规则](#glossary-id-mapping-table-analysis-rule)，用于确定如何在 AWS Clean Rooms中查询数据。ID 映射表可以与一个或多个协作关联。

## ID 映射表分析规则
<a name="glossary-id-mapping-table-analysis-rule"></a>

一种由 AWS Clean Rooms 管理的分析规则，用于联接不同的身份数据以方便查询。它会自动添加到 [ID 映射表](#glossary-id-mapping-table)中，并且无法编辑。它会继承协作中其他分析规则的行为，前提是这些分析规则是同构分析规则。

## ID 映射工作流程
<a name="glossary-id-mapping-workflow"></a>

一种数据处理作业，它根据指定的 [ID 映射工作流程方法](#glossary-id-mapping-method)将数据从源映射到目标。它会生成一个 [ID 映射表](#glossary-id-mapping-table)。

## ID 命名空间
<a name="glossary-id-namespace"></a>

中的一种资源 AWS Clean Rooms ，其中包含解释多个数据集 AWS 账户 以及如何在 [ID 映射工作流程](#glossary-id-mapping-workflow)中使用这些数据集的元数据。

## ID 命名空间关联
<a name="glossary-id-namespace-association"></a>

ID 命名空间资源的关联，有助于您发现其 [ID 映射工作流程](#glossary-id-mapping-workflow)中的输入。

## 任务
<a name="glossary-job"></a>

一种使用一组支持的函数、类和变量在协作中访问和分析已配置表的方法。

AWS Clean Rooms 目前支持该 PySpark 作业类型。

AWS Clean Rooms 目前支持使用 PySpark 分析模板运行作业。

## 列表分析规则
<a name="glossary-list-analysis-rule"></a>

查询限制，允许对该表和可查询成员表之间的重叠情况输出行级属性分析的查询。

支持扩充以及受众拓展或抑制等使用案例。

其他分析规则类型包括[聚合](#glossary-agg-analysis-rule)和[自定义](#glossary-custom-analysis-rule)。

## 长相模特
<a name="glossary-lookalike-model"></a>

训练数据提供者的数据模型，它允许种子数据提供者创建与其[种](#glossary-seed-data)子数据最为相似的训练数据提供者的数据[段](#glossary-lookalike-segment)。

## 相似区段
<a name="glossary-lookalike-segment"></a>

与种子数据最为相似的训练[数据子](#glossary-seed-data)集。

## 成员
<a name="glossary-member"></a>

作为[协作](#glossary-collaboration)参与者的 AWS 客户。

使用 AWS 账户识别成员身份。

所有成员都可以贡献数据。

## 可以查询的成员
<a name="glossary-member-who-can-query"></a>

可以在[协作](#glossary-collaboration)中查询数据的成员。

每个协作中只有一个成员可以查询，而且该成员是不可变的。

管理用户可以使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限来控制其哪些 IAM 委托人（例如用户或角色）可以查询协作中的数据。有关更多信息，请参阅 [创建服务角色以从 Amazon S3 读取数据](setting-up-roles.md#create-service-role-procedure)。

## 可以运行查询和作业的成员
<a name="glossary-member-who-can-run-queries-jobs"></a>

可以对[协作](#glossary-collaboration)中的数据运行查询和作业的成员。

每次协作只有一个成员可以运行查询和作业，而且该成员是不可变的。

管理用户可以使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限来控制其哪些 IAM 委托人（例如用户或角色）可以在协作中运行查询和作业。有关更多信息，请参阅 [创建服务角色以从 Amazon S3 读取数据](setting-up-roles.md#create-service-role-procedure)。

## 可以接收结果的成员
<a name="glossary-member-who-can-receive-results"></a>

可以接收查询结果的成员。能够接收结果的成员可以指定 Amazon S3 目标的查询结果设置和查询结果格式（CSV 或 Parquet）。

对于使用 Spark 分析引擎进行分析，可以接收结果的成员还会指定文件应输出为单个文件还是多个文件。

可以有多个成员在协作中收到结果。

## 支付查询计算费用的成员
<a name="glossary-member-paying-for-query-compute"></a>

负责支付查询计算费用的成员。

只有一个成员负责支付每个协作的查询计算费用，而且该成员是不可变的。

如果协作创建者未将任何人指定为支付查询计算费用的成员，则[可以查询的成员](#glossary-member-who-can-query)为默认付款人。

支付查询计算费用的成员会收到协作中已运行的查询的账单。

## 为查询和作业计算费用付费的会员
<a name="glossary-member-paying-for-query-job-compute"></a>

负责支付查询和作业计算费用的成员。

只有一个成员负责支付每次协作的查询和作业计算费用，而且该成员是不可变的。

如果协作创建者未将任何人指定为支付查询和作业计算费用的成员，则[可以查询的成员为默认付款人](#glossary-member-who-can-query)。

为查询和任务计算费用付费的成员会收到协作中运行的查询的账单。

## 成员身份
<a name="glossary-membership"></a>

[成员](#glossary-member)加入[协作](#glossary-collaboration)时创建的资源。

成员关联到协作的所有资源都是成员身份的一部分，或与成员身份相关联。

只有拥有该成员身份的成员才能在该成员身份中添加、删除或编辑资源。

## 密封列
<a name="glossary-sealed-columns"></a>

在 SELECT SQL 构造中未受加密保护的列。

## 种子数据
<a name="glossary-seed-data"></a>

种子数据提供者的数据，用于创建相[似区段。](#glossary-lookalike-segment)种子数据可以直接提供，也可以来自 AWS Clean Rooms 查询结果。相似细分输出是训练数据中与种子用户最相似的一组用户。

## Spark 分析引擎
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中的一个分析选项 AWS Clean Rooms ，使客户能够使用 Apache Spark SQL 函数对存储在 Amazon S3、Amazon Athena 或 Snowflake 中的大型数据集运行复杂查询。它还支持中的 PySpark 分析 AWS Clean Rooms。

当你使用 [CreateCollaborationAPI](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/API_CreateCollaboration.html) 创建协作时，Spark 分析引擎的价值是`SPARK`。

## Query
<a name="glossary-query"></a>

一种使用一组支持的函数、类和变量在协作中访问和分析已配置表的方法。

AWS Clean Rooms 目前支持 SQL 查询语言。

AWS Clean Rooms 目前支持运行直接 SQL 查询或使用 SQL 分析模板运行查询。