截至 2025 年 11 月 7 日，亚马逊 Fraud Detector 不再向新客户开放。要获得与 Amazon Fraud Detector 类似的功能 SageMaker，请浏览亚马逊 AutoGluon、和 AWS WAF。
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。
# 使用批量导入存储事件数据
借助批量导入功能，您可以使用控制台、API 或 AWS 软件开发工具包在 Amazon Fraud Detector 中快速轻松地上传大型历史事件数据集。要使用批量导入，请创建一个包含所有事件数据的 CSV 格式的输入文件，将 CSV 文件上传到 Amazon S3 存储桶，然后启动*导入*任务。Amazon Fraud Detector 首先根据事件类型验证数据，然后自动导入整个数据集。导入数据后，就可以用来训练新模型或重新训练现有模型了。
## 输入和输出文件
输入 CSV 文件必须包含与关联事件类型中定义的变量匹配的标题以及四个必填变量。请参阅[准备要存储的事件数据](prepare-storage-event-data.md)了解更多信息。输入数据文件的最大大小为 20 千兆字节 (GB)，即大约 5000 万个事件。活动数量将因您的活动规模而异。如果导入任务成功，则输出文件为空。如果导入失败，则输出文件将包含错误日志。
## 创建一个 CSV 文件
Amazon Fraud Detector 仅从逗号分隔值 (CSV) 格式的文件中导入数据。CSV 文件的第一行必须包含与关联事件类型中定义的变量完全匹配的列标题以及四个必填变量：EVENT\_ID、EVENT\_TIMESTAMP、ENTITY\_ID 和 ENTITY\_TYPE。您也可以选择包含 EVENT\_LABEL 和 LABEL\_TIMESTAMP（如果包含 EVENT\_LABEL，则必须包含 LABEL\_TIMESTAMP）。
**定义必填变量**
必填变量被视为事件元数据，必须以大写形式指定。模型训练会自动包含事件元数据。下表列出了必填变量、每个变量的描述以及变量所需的格式。
| Name | 说明 | 要求 |
| --- | --- | --- |
| 事件\_ID | 事件的标识符。例如，如果您的活动是在线交易，则 EVENT\_ID 可能是提供给客户的交易参考号。 | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
| 事件时间戳 | 事件发生的时间戳。时间戳必须采用 ISO 8601 标准（世界标准时间）。 | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
| 实体\_ID | 执行事件的实体的标识符。 | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
| 实体类型 | 执行活动的实体，例如商家或客户 | 批量导入任务需要使用 ENTITY\_TYPE |
| 事件标签 | 将事件分类为或 `fraudulent` `legitimate` | 如果包含 LABEL\_TIMESTAMP，则需要使用 EVENT\_LABEL |
| LABEL\_TIMESTAMP | 上次填充或更新事件标签的时间戳 | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/frauddetector/latest/ug/storing-events-batch-import.html) |
## 将 CSV 文件上传到亚马逊 S3 以进行批量导入
使用您的数据创建 CSV 文件后，将该文件上传到您的亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 存储桶。
**将事件数据上传到 Amazon S3 存储桶**
1. 登录 AWS 管理控制台 并打开 Amazon S3 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)。
1. 请选择 **Create bucket（创建桶）**。
此时将打开 **Create bucket（创建桶）**向导。
1. 在 **Bucket name（桶名称）**中，输入符合 DNS 标准的桶名称。
桶名称必须满足以下要求：
+ 在所有 Amazon S3 中是唯一的。
+ 长度必须介于 3 到 63 个字符之间。
+ 不包含大写字符。
+ 以小写字母或数字开头。
创建存储桶后，便无法再更改其名称。有关命名存储桶的信息，请参阅《*Amazon 简单存储服务用户指南》中的存储*[桶命名规则](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/BucketRestrictions.html#bucketnamingrules)。
**重要**
避免在存储桶名称中包含敏感信息，如账号。存储桶名称在指向存储桶 URLs 中对象的位置中可见。
1. 在**区域**中，选择您想要存储桶所在的 AWS 区域。您必须选择与使用 Amazon Fraud Detector 相同的区域，即美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（爱尔兰）、亚太地区（新加坡）或亚太地区（悉尼）。
1. 在 **Bucket settings for Block Public Access（阻止公有访问的桶设置）**中，请选择要应用于桶的 Block Public Access（阻止公有访问）设置。
我们建议您启用所有设置。有关阻止公开访问的更多信息，请参阅《[亚马逊简单存储服务用户指南》中的阻止公众访问您的 Amazon S](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/access-control-block-public-access.html) *3 存储*。
1. 选择 **创建存储桶 **。
1. 将训练数据文件上传到您的 Amazon S3 存储桶。记下您的训练文件的 Amazon S3 位置路径（例如 s3://bucketname/object.csv）。
## 在 Amazon Fraud Detector 控制台中批量导入事件数据
您可以使用 `CreateBatchImportJob` API 或 AWS 软件开发工具包在 Amazon Fraud Detector 控制台中轻松导入大量事件数据集。在继续操作之前，请确保已按照说明将数据集准备为 CSV 文件。请确保您还将 CSV 文件上传到亚马逊 S3 存储桶。
**使用亚马逊 Fraud Detector 控制台**
**在控制台中批量导入事件数据**
1. 打开 AWS 控制台并登录您的账户，然后导航至 Amazon Fraud Detector。
1. 在左侧导航窗格中，选择**事件**。
1. 选择您的活动类型。
1. 选择 “**存储的事件**” 选项卡。
1. **在**存储的事件详细信息**窗格中，确保**事件提取已开启**。**
1. 在**导入事件数据**窗格中，选择**新建导入**。
1. **在新事件导入**页面中，提供以下信息：
+ [推荐] 保留**启用此数据集的智能数据验证-新**设置为默认设置。
+ **对于数据的 IAM 角色**，请选择您为存放计划导入的 CSV 文件的 Amazon S3 存储桶创建的 IAM 角色。
+ 在**输入数据位置**中，输入存放 CSV 文件的 S3 位置。
+ 如果您想指定一个单独的位置来存储导入结果，请单击 “将**输入和结果的数据位置分**开” 按钮，然后提供有效的 Amazon S3 存储桶位置。
**重要**
确保您选择的 IAM 角色对您的输入 Amazon S3 存储桶具有读取权限以及对输出 Amazon S3 存储桶的写入权限。
1. 选择**启动**。
1. **导入事件数据**窗格中的**状态**列显示您的验证和导入任务的状态。当您的数据集首先经过验证然后导入时，顶部的横幅提供了对状态的高级描述。
1. 按照提供的指导进行操作[监控数据集验证和导入任务的进度](#monitor-progress-sdv)。
### 监控数据集验证和导入任务的进度
如果您使用 Amazon Fraud Detector 控制台执行批量导入任务，则默认情况下，Amazon Fraud Detector 会在导入之前验证您的数据集。您可以在 Amazon Fraud Detector 控制台**的新事件导入**页面中监控验证和导入任务的进度和状态。页面顶部的横幅简要描述了验证结果和导入任务的状态。根据验证结果和导入任务的状态，您可能需要采取措施来确保成功验证和导入数据集。
下表详细介绍了根据验证和导入操作的结果必须采取的操作。
| 横幅消息 | Status | 含义 | 我该怎么办 |
| --- | --- | --- | --- |
| 数据验证已开始 | 验证正在进行中 | SDV 已开始验证您的数据集 | 等待状态改变 |
| 由于数据集存在错误，无法继续进行数据验证。修复数据文件中的错误并开始新的导入任务。有关更多信息，请参阅验证报告 | 验证失败 | SDV 在您的数据文件中发现了问题。要成功导入数据集，必须解决这些问题。 | 在导入事件数据窗格中，选择 Job ID 并查看验证报告。按照报告中的建议解决列出的所有错误。有关更多信息，请参阅 [使用验证报告](#using-sdv-validation-report)。 |
| 数据导入已开始。验证成功完成 | 正在导入 | 您的数据集已通过验证。AFD 已开始导入您的数据集 | 等待状态改变 |
| 验证已完成，但出现警告。数据导入已开始 | 正在导入 | 您的数据集中的某些数据未通过验证。但是，通过验证的数据符合导入的最小数据大小要求。 | 监控横幅中的消息并等待状态改变 |
| 您的数据已部分导入。有些数据未通过验证且未被导入。有关更多信息，请参阅验证报告。 | 已进口。状态显示警告图标。 | 您的数据文件中一些未通过验证的数据未被导入。通过验证的其余数据已导入。 | 在导入事件数据窗格中，选择 Job ID 并查看验证报告。按照数据级别警告表中的建议来解决列出的警告。您不必解决所有警告。但是，请确保您的数据集中有 50% 以上的数据通过验证才能成功导入。解决警告后，开始新的导入任务。有关更多信息，请参阅 [使用验证报告](#using-sdv-validation-report)。 |
| 由于处理错误，数据导入失败。开始新的数据导入任务 | 导入失败 | 由于临时运行时错误，导入失败 | 开始新的导入任务 |
| 数据已成功导入 | 已导入 | 验证和导入均成功完成 | 选择导入任务的 Job ID 以查看详细信息，然后继续进行模型训练 |
**注意**
我们建议在数据集成功导入 Amazon Fraud Detector 后等待 10 分钟，以确保系统完全摄取这些数据。
### 智能数据验证报告
智能数据验证将在验证完成后创建验证报告。验证报告提供了 SDV 在您的数据集中发现的所有问题的详细信息，并提供了修复最具影响力的问题的建议措施。您可以使用验证报告来确定问题所在、问题在数据集中的位置、问题的严重性以及如何解决这些问题。即使验证成功完成，也会创建验证报告。在这种情况下，您可以查看报告以查看是否列出了任何问题，如果有，请决定是否要修复其中任何问题。
**注意**
当前版本的 SDV 会扫描您的数据集，以查找可能导致批量导入失败的问题。如果验证和批量导入成功，您的数据集仍可能存在可能导致模型训练失败的问题。即使验证和导入成功，我们也建议您查看验证报告，并解决报告中列出的任何问题，以便成功训练模型。解决问题后，创建一个新的批量导入任务。
**访问验证报告**
验证完成后，您可以随时使用以下选项之一访问验证报告：
1. 验证完成后，导入任务正在进行中，在顶部横幅中选择 “**查看验证报告**”。
1. 导入任务完成后，在**导入事件数据**窗格中，选择刚刚完成的导入任务的 Job ID。
#### 使用验证报告
导入任务的验证报告页面提供了此导入任务的详细信息、发现的严重错误列表（如果有）、有关数据集中特定事件（行）的警告列表（如果找到），以及数据集的简短摘要，其中包括无效值和每个变量的缺失值等信息。
+ **导入任务详情**
提供导入任务的详细信息。如果您的导入任务失败或数据集已部分导入，请选择**转到结果文件**以查看导入失败的事件的错误日志。
+ **严重错误**
提供 SDV 发现的数据集中最具影响力的问题的详细信息。此窗格中列出的所有问题都很严重，您必须在继续导入之前解决这些问题。如果您在未解决关键问题的情况下尝试导入数据集，则导入任务可能会失败。
要解决关键问题，请按照为每个警告提供的建议进行操作。解决了 “严重错误” 窗格中列出的所有问题后，创建一个新的批量导入任务。
+ **数据级别警告**
提供数据集中特定事件（行）警告的摘要。如果填充了数据级别警告窗格，则数据集中的某些事件未通过验证且未导入。
对于每个警告，“**描述**” 列会显示出现问题的事件数量。而且 Sample **事件 IDs**提供了部分示例事件列表， IDs 您可以将其用作起点来查找存在问题的其余事件。使用为警告提供的**建议**来解决问题。也可以使用输出文件中的错误日志来获取有关该问题的其他信息。将为所有批量导入失败的事件生成错误日志。要访问错误日志，请在**导入作业详细信息**窗格中，选择**转到结果文件**。
**注意**
如果数据集中超过 50% 的事件（行）未通过验证，则导入任务也会失败。在这种情况下，必须先修复数据，然后才能开始新的导入任务。
+ **数据集摘要**
提供数据集验证报告的摘要。如果 “警告数量” 列显示的警告超过 0 个，请决定是否需要修复这些警告。如果 “**警告数量**” 列显示为 0，请继续训练您的模型。
## 使用适用于 Python 的 AWS 开发工具包 (Boto3) 批量导入事件数据
以下示例显示了 [CreateBatchImportJob](https://docs.aws.amazon.com//frauddetector/latest/api/API_CreateBatchImportJob.html)API 请求示例。**批量导入任务必须包含 **jobID**、**InputPath、OutputPath** 和。**eventTypeName**iamRoleArn******除非任务处于 CREATE\_FAILED 状态，否则 jobID 不能包含与过去任务相同的 ID。InputPath 和 OutputPath 必须是有效的 S3 路径。您可以选择不在 OutputPath 中指定文件名，但是，您仍然需要提供有效的 S3 存储桶位置。 eventTypeName 和 iamRoleArn 必须存在。IAM 角色必须授予输入 Amazon S3 存储桶的读取权限和输出 Amazon S3 存储桶的写入权限。
```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.create_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch_import',
inputPath = 's3://bucket_name/input_file_name.csv',
outputPath = 's3://bucket_name/',
eventTypeName = 'sample_registration',
iamRoleArn: 'arn:aws:iam::************:role/service-role/AmazonFraudDetector-DataAccessRole-*************'
)
```
## 取消批量导入作业
您可以随时在 Amazon Fraud Detector 控制台中使用 `CancelBatchImportJob` API 或 AWS 软件开发工具包取消正在进行的批量导入任务。
**要在控制台中取消批量导入任务，**
1. 打开 AWS 控制台并登录您的账户，然后导航至 Amazon Fraud Detector。
1. 在左侧导航窗格中，选择**事件**。
1. 选择您的活动类型。
1. 选择 “**存储的事件**” 选项卡。
1. 在**导入事件数据**窗格中，选择要取消的正在进行的导入任务的任务 ID。
1. 在事件作业页面中，单击 “**操作**”，然后选择 “**取消事件导入**”。
1. 选择 “**停止事件导入**” 以取消批量导入作业。
### 使用适用于 Python 的 AWS 开发工具包 (Boto3) 取消批量导入任务
以下示例显示了对 `CancelBatchImportJob` API 的请求示例。取消导入任务必须包含正在进行的批量导入任务的任务 ID。
```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')
fraudDetector.cancel_batch_import_job (
jobId = 'sample_batch'
)
```