Visualizzazione dei dati con l’estensione SQL - Amazon SageMaker AI

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Visualizzazione dei dati con l’estensione SQL

Per aprire l'interfaccia utente (UI) dell'estensione SQL, scegliete l'icona dell'estensione SQL ( Purple circular icon with a clock symbol representing time or scheduling. ) nel pannello di navigazione dell'applicazione in Studio. JupyterLab La visualizzazione Rilevamento dei dati nel pannello a sinistra si espande e mostra tutte le connessioni preconfigurate del datastore ad Amazon Athena, Amazon Redshift e Snowflake.

Da qui, puoi anche:

  • Espandere una connessione specifica per esplorarne i database, gli schemi, le tabelle o le viste e le colonne.

  • Cercare una connessione specifica utilizzando la casella di ricerca nell’interfaccia utente dell’estensione SQL. La ricerca restituisce tutti i database, gli schemi, le tabelle o le viste che corrispondono parzialmente alla stringa immessa.

Nota

Se Athena è già configurata nel tuo AWS account, puoi abilitarne una default-athena-connection nella tua JupyterLab applicazione. In questo modo, puoi eseguire le query Athena senza dover creare manualmente la connessione. Per abilitare la connessione Athena predefinita:

  1. Verifica con il tuo amministratore che il tuo ruolo di esecuzione disponga delle autorizzazioni necessarie per accedere ad Athena e AWS Glue al catalogo. Per dettagli sulle autorizzazioni necessarie, consulta Configurazione di una connessione AWS Glue per Athena.

  2. Nell' JupyterLab applicazione, accedi al menu Impostazioni nella barra di navigazione in alto e apri il menu dell'editor delle impostazioni.

  3. Scegli Rilevamento dei dati.

  4. Seleziona la casella Abilita la connessione Athena predefinita.

  5. Se necessario, puoi aggiornare l'impostazione predefinita primary WorkGroup .

Per interrogare un database, uno schema o una tabella in un JupyterLab taccuino, da una determinata connessione nel riquadro di estensione SQL:

  • Scegli l’icona con tre puntini ( SQL extension three dots icon. ) visualizzata a destra di un database, di uno schema o di una tabella.

  • Seleziona Query nel notebook dal menu.

    Questo compila automaticamente una cella del notebook JupyterLab con il comando %%sm_sql magico pertinente per connettersi alla fonte di dati. Aggiunge anche un’istruzione SQL di esempio per aiutarti a iniziare subito a eseguire query. Puoi perfezionare ulteriormente la query SQL utilizzando le funzionalità di completamento automatico ed evidenziazione dell’estensione. Per ulteriori informazioni sull’utilizzo dell’editor SQL per l’estensione SQL, consulta Funzionalità dell'editor SQL dell'estensione JupyterLab SQL.

A livello di tabella, l’icona con tre puntini offre un’opzione aggiuntiva che permette di visualizzare in anteprima i metadati di una tabella.

Il contenuto della cella del JupyterLab notebook riportato di seguito mostra un esempio di ciò che viene generato automaticamente quando si seleziona il menu Query in notebook su un'origine redshift-connection dati nel riquadro di estensione SQL.

%%sm_sql --metastore-id redshift-connection --metastore-type GLUE_CONNECTION

-- Query to list tables from schema 'dev.public'
SHOW TABLES
FROM
  SCHEMA "dev"."public"

Utilizza il simbolo minore di ( Icon to clear the SQL extension search box. ) nella parte superiore del pannello dell’estensione SQL per cancellare la casella di ricerca o tornare all’elenco delle connessioni.

Nota

L’estensione memorizza nella cache i risultati dell’esplorazione per velocizzare l’accesso. Se i risultati memorizzati nella cache non sono aggiornati o manca una connessione nell’elenco, puoi aggiornare manualmente la cache scegliendo il pulsante Aggiorna nella parte inferiore del pannello dell’estensione SQL. Per ulteriori informazioni sul caching delle connessioni, consulta Caching delle connessioni dell’estensione SQL.