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Charger des données dans une base de données d'IA autonome à partir d'AWS S3

Cet exemple montre comment charger des données à partir du stockage d'objets Amazon S3 vers la base de données Autonomous AI.

Vous disposez de différentes options pour effectuer le chargement de données dans une base de données d'IA autonome, telles que :

  • Utilisation des options d'interface utilisateur : vous pouvez utiliser l'interface utilisateur de l'outil de chargement Data Studio pour créer des informations d'identification pour l'emplacement de banque cloud, sélectionner des fichiers contenant des données et exécuter des travaux de chargement de données.

    Reportez-vous à Chargement de données à partir du stockage cloud

  • Utilisation des API Rest Data Services : vous pouvez utiliser les API de l'outil de chargement Data Studio pour créer des liens vers l'emplacement de la banque cloud et exécuter des travaux de chargement de données.

    Reportez-vous à Utilisation des API de chargement de données Data Studio dans PL/SQL

  • Utilisation de commandes SQL comme expliqué dans cet exemple.

Toutes ces méthodes utilisent le même package PL/SQL DBMS_CLOUD pour le chargement des données. Toutefois, Data Studio offre des avantages supplémentaires par rapport aux commandes SQL. Il permet non seulement d'analyser la source et de créer des définitions de table, mais également d'effectuer des vérifications de validation.

Vous devez disposer d'informations d'identification d'accès AWS pour l'authentification de compte utilisateur et d'une URL d'objet pour accéder à l'objet dans le bucket Amazon S3.

Pour charger des données à partir d'un bucket Amazon S3, procédez comme suit :

  1. Créez des informations d'identification pour le compte utilisateur AWS dans la base de données Autonomous AI.

  2. Copiez les données du bucket Amazon S3 vers la base de données.

Sujets

Rubrique parent : Exemples de chargement de données dans une base de données d'IA autonome

Préparer le chargement des données à partir d'AWS S3

Vérifiez les prérequis et préparez le chargement des données à partir d'Amazon S3.

Prérequis

Un fichier de données, par exemple, data.txt existe dans le bucket Amazon S3 que vous pouvez importer. L'exemple de fichier de cet exemple a le contenu suivant :
1,Direct Sales
2,Tele Sales
3,Catalog
4,Internet
5,Partners

Côté AWS, connectez-vous à votre compte AWS et procédez comme suit :

  1. Accordez des privilèges d'accès à l'utilisateur AWS IAM pour le bucket Amazon S3.
    Pour plus d'informations, reportez-vous à Contrôle de l'accès à un bucket avec des stratégies utilisateur.
  2. Créez une clé d'accès pour l'utilisateur.
    Pour plus d'informations, reportez-vous à Gestion des clés d'accès pour les utilisateurs IAM.
  3. Obtenez une URL d'objet pour le fichier de données stocké dans le bucket Amazon S3.

Etapes de chargement des données à partir d'AWS S3

Exécutez ces étapes pour charger des données d'Amazon S3 vers Autonomous AI Database.

  1. Stockez les informations d'identification d'accès AWS dans votre base de données Autonomous AI et indiquez un nom d'identification. La base de données peut ainsi s'authentifier auprès de votre compte utilisateur AWS et accéder aux éléments du bucket S3.
    SET DEFINE OFF
BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'AWS_CRED_NAME',
    username => 'username',
    password => 'password'
  );
END;
/
    Remarque

    Ici, le nom d'utilisateur est votre ID de clé d'accès AWS et le mot de passe est votre clé d'accès utilisateur.

    Pour obtenir des informations détaillées sur les paramètres, reportez-vous à la procédure CREATE_CREDENTIAL.

    La création d'informations d'identification pour accéder aux ressources AWS n'est pas requise si vous activez les noms de ressource Amazon (ARN). Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation des noms de ressource Amazon (ARN) pour accéder aux ressources AWS.

    Vous pouvez éventuellement tester l'accès au bucket S3 comme indiqué dans cet exemple.

    SELECT * FROM DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS('AWS_CRED_NAME', ' https://aws-bucket-01.s3.amazonaws.com/');
  2. Créez dans la base de données une table dans laquelle charger les données.
    CREATE TABLE mytable (id NUMBER, name VARCHAR2(64));
  3. Importez des données du bucket Amazon S3 vers votre base de données d'IA autonome.
    Indiquez le nom de la table et le nom des informations d'identification AWS, suivis de l'URL d'objet S3.
    BEGIN
      DBMS_CLOUD.COPY_DATA(
          table_name => 'mytable',
          credential_name => 'AWS_CRED_NAME',
          file_uri_list => https://aws-bucket-01.s3.amazonaws.com/data.txt',
          format => json_object('delimiter' value ',')
      );
END;
/

    Pour obtenir des informations détaillées sur les paramètres, reportez-vous à la procédure COPY_DATA.

Vous avez importé des données d'Amazon S3 vers votre base de données d'IA autonome. Vous pouvez exécuter cette instruction et vérifier les données de votre table.
SELECT * FROM mytable;
ID  NAME
--  –-------------
 1  Direct Sales
 2  Tele Sales
 3  Catalog
 4  Internet
 5  Partners

Pour plus d'informations sur le chargement de données, reportez-vous à Chargement de données à partir de fichiers dans le cloud.