这里默认我们已经有了Redshift集群 在查询编辑器里我们先连接上数据库 image-20231107185103207 设置数据库和用户 image-20231107185136831 连接成功如下 image-20231107185339842 首先我们使用sql来创建一张表 这里我是根据我的cvs文件的格式来创建的 CREATE TABLE IF NOT EXISTS AbaloneData ( Length DECIMAL(5,3), Diamet...
WHERE c.relkind='r'--CREATE TABLE UNION SELECT c.oid::bigintastable_id ,n.nspname AS schemaname ,c.relname AS tablename ,2AS seq ,'CREATE TABLE IF NOT EXISTS'+ QUOTE_IDENT(n.nspname) +'.'+ QUOTE_IDENT(c.relname) +''AS ddl FROM pg_namespace AS n INNER JOIN pg_class AS c...
运行SQL 命令创建模型后,Redshift ML 会将指定的数据从 Amazon Redshift 中安全地导出到 S3 存储桶,并调用Amazon SageMaker Autopilot来准备数据(预处理和特征工程),然后选择适当的预构建算法,并将该算法应用于模型训练。您可以选择性地指定要使用的算法,例如XGBoost。 首先我们需要准备好需要训练模型的数据,这里我拿...
COPYpublic.accommodationsFROM's3://my-bucket-name/redshift-gis/accommodations.csv'DELIMITER';'IGNOREHEADER1CREDENTIALS'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/RedshiftDemoRole'; SQL 接下来,为邮政编码表重复此过程。 CREATETABLEpublic.zipcode(ogc_fieldINTEGER,wkb_geometryGEOMETRY,gml_idVARCHAR,spatia...
第一步,在Redshift数据库中创建存储过程proc_replicate_table_with_resized_columns。 这个存储过程提供了4个参数,分别是: var_schema_name varchar(50),该参数用于指定您需要进行列大小的优化的数据表的schema。 var_table_name varchar(50),该参数用于指定您需要进行列大小的优化的数据表的表名。
Task3:加载S3的数据到Amazon Redshift 先创建数据仓库的表, copy以下代码到Redshift的Query editor中 并run: (注意,创建的表在public的schema中) CREATE TABLE flights ( year smallint, month smallint, day smallint, carrier varchar(80) DISTKEY,
./show_create_table.py -h HOST -U USER -d DBNAME [-W PASSWORD] [-p PORT] [-f FILE] [-F {directory}] [-n SCHEMANAME] [-t TABLENAME] Required parameters [-h/--host=] HOSTNAME: hostname for Redshift database [-U/--user=] USERNAME: username to connect to Redshift database...
データベーステーブルが存在するデータベース。リファレンスオブジェクト、例:「database」:{「ref"myRedshiftDatabaseId」} tableNameAmazon Redshift テーブルの名前。テーブルがまだ存在せず、 を指定している場合、テーブルが作成されます createTableSql。文字列 ...
Redshift连On-Premises HSM用VPN Reshift column level access control=Grant SQL command。Row-level=SQL(CREATE POLICY&Attach) Query级别日志=audit logging 资源管理 Redshift Concurrency Scaling:按需另起一个集群实现快速扩容,它支持读操作和少部分写操作比如insert。Concurrency Scaling比elastic resize更方便高效。
INSERT INTO table2 SELECT … FROM staging_table; Commit 4,使用Redshift Spectrum for ad-hoc查询 在以往,我们可以会为了做ad-hoc查询而将S3上的数据ETL加载到Redshift进行查询。如果仅为了偶尔的一两次查询而进行ETL,这个ETL将显得非常昂贵、不划算。别忘了AWS最近推出了Redshift Spectrum新功能,即您可以直接利...