建立 PySpark 分析範本

建立 PySpark 分析範本

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並使用 開啟 AWS Clean Rooms 主控台 AWS 帳戶 ，以做為協作建立者。

2. 在左側導覽窗格中，選擇協同合作。

3. 選擇協同合作。

4. 在範本索引標籤上，前往您建立的分析範本區段。

5. 選擇建立分析範本。

6. 在建立分析範本頁面上，如需詳細資訊，

   1. 輸入分析範本的名稱。

   2. （選用） 輸入描述。

   3. 針對格式，選擇 PySpark 選項。

7. 對於定義，

   1. 檢閱先決條件，並確保符合每個先決條件，然後再繼續。

   2. 對於進入點檔案，輸入 S3 儲存貯體或選擇瀏覽 S3。

   3. （選用） 對於程式庫檔案，輸入 S3 儲存貯體或選擇瀏覽 S3。

8. 對於參數 - 選用，如果您想要新增參數以使分析範本可重複使用：

   1. 選擇 Add parameter (新增參數)。

   2. 輸入參數名稱。

      參數名稱必須以字母或底線開頭，後面接著英數字元或底線。

   3. 對於類型，會自動選取 STRING 作為 PySpark 分析範本唯一支援的類型。

   4. （選用） 輸入 參數的預設值。

      如果您提供預設值，任務執行器可以在執行任務時使用此值，而無需明確提供參數值。

   5. 若要新增更多參數，請選擇新增另一個參數並重複上述步驟。

   注意

   每個 PySpark 分析範本最多可以定義 50 個參數。每個參數值最多可達 1，000 個字元。

9. 對於定義中參考的資料表，

   • 如果定義中參考的所有資料表都已與協同合作相關聯：

     • 保留定義中參考的所有資料表已與選取的協同合作核取方塊相關聯。

     • 在與協同合作相關聯的資料表下，選擇定義中參考的所有相關資料表。

   • 如果定義中參考的所有資料表尚未與協同合作相關聯：

     • 清除定義中參考的所有資料表都已與協同合作核取方塊相關聯。

     • 在與協同合作相關聯的資料表下，選擇定義中參考的所有相關資料表。

     • 在稍後相關聯的資料表下，輸入資料表名稱。

     • 選擇列出另一個資料表以列出另一個資料表。

10. 針對錯誤訊息組態，選擇下列其中一項：

    • 基本錯誤訊息 – 傳回基本錯誤訊息，而不會公開基礎資料。建議用於生產工作負載。

    • 詳細的錯誤訊息 – 傳回詳細的錯誤訊息，以加快故障診斷速度。建議在開發和測試環境中使用。可能會公開敏感資料，包括個人身分識別資訊 (PII)。

    注意

    使用詳細錯誤訊息時，所有資料提供者成員都必須核准範本的此設定。

11. 從下拉式清單中選取現有的服務角色名稱，以指定服務存取許可。

    1. 如果您具有列出角色的許可，則會顯示角色清單。

       如果您沒有列出角色的許可，您可以輸入要使用的角色的 Amazon Resource Name (ARN)。

    2. 選擇 IAM 外部連結中的檢視，以檢視服務角色。

       如果沒有現有的服務角色，則無法使用使用現有服務角色的選項。

       根據預設， AWS Clean Rooms 不會嘗試更新現有的角色政策來新增必要的許可。

    注意

    • AWS Clean Rooms 需要根據分析規則查詢的許可。如需 許可的詳細資訊 AWS Clean Rooms，請參閱 AWS 的 受管政策 AWS Clean Rooms。

    • 如果角色沒有足夠的許可 AWS Clean Rooms，您會收到錯誤訊息，指出角色沒有足夠的許可給 AWS Clean Rooms。必須先新增角色政策，才能繼續。

    • 如果您無法修改角色政策，您會收到錯誤訊息，指出 AWS Clean Rooms 找不到服務角色的政策。

12. 如果您想要為設定的資料表資源啟用標籤，請選擇新增標籤，然後輸入金鑰和值對。

13. 選擇建立。

14. 您現在可以通知協同合作成員，他們可以檢閱分析範本。（如果您想要查詢自己的資料，則為選用。)