Table

VPC 환경에서 이용 가능합니다.

테이블(Table)은 데이터의 상세 정보와 스키마를 가진 메타데이터 정의입니다. 스캐너를 통해 테이블을 생성하거나 사용자가 직접 스키마를 정의하여 테이블을 생성할 수 있습니다. Table 메뉴에서는 테이블을 생성 및 관리하고 수집한 메타데이터를 확인할 수 있습니다.

Table 화면

Data Catalog 이용을 위한 Table 메뉴의 기본적인 설명은 다음과 같습니다.

테이블 생성

원하는 방식으로 테이블을 생성할 수 있습니다. 생성 방법은 다음과 같습니다.

• 스키마 수동 정의 테이블 생성: 데이터베이스 및 스키마를 직접 설정하여 테이블 생성
• 스캐너를 통한 테이블 생성: 스캐너를 통해 스키마를 자동으로 정의하여 테이블 생성

스키마 수동 정의 테이블 생성

데이터베이스 및 스키마를 직접 설정하여 테이블을 생성할 수 있습니다.

스키마 수동 정의 테이블을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Catalog 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. Table 메뉴를 클릭해 주십시오.
3. [테이블 생성] 버튼을 클릭해 주십시오.
4. 스키마 수동 정의 테이블 생성을 클릭해 선택한 후 [다음] 버튼을 클릭해 주십시오.
5. 기본 정보를 입력해 주십시오.
   • 데이터베이스: 드롭다운 메뉴를 클릭하여 테이블을 연결할 데이터베이스를 선택
     • [데이터베이스 생성] 버튼을 클릭하여 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.(데이터베이스 생성 참조)
   • 테이블 이름: 테이블 이름 입력
   • 위치: 테이블의 데이터가 존재하는 위치
   • 설명: 테이블 설명 입력
6. 데이터 포맷을 선택해 주십시오.
   • csv 선택 시, 구분 기호, 데이터 인식 기호, 제거 문자를 선택 또는 입력할 수 있습니다. 또한 제외할 헤더 라인 수를 입력할 수 있습니다.
   • xml 선택 시, Row Tag를 입력할 수 있습니다.
7. [추가] 버튼을 클릭한 후 스키마 정보를 입력하여 사용자 정의 스키마를 추가해 주십시오.
   • 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 스키마 데이터 유형을 참조해 주십시오.
   • 스키마의 체크 박스를 클릭한 후 [삭제] 버튼을 클릭하여 추가한 스키마를 삭제할 수 있습니다.
   • 사용자 정의 스키마를 추가하지 않으면 필드 이름이 'default'인 스키마가 자동으로 추가됩니다.
8. 파티션 키 입력이 필요한 경우 파티션영역을 클릭한 후 파티션 키를 추가해 주십시오.
   • [추가] 버튼을 클릭한 후, 입력란에 파티션 키 명을 입력하면 파티션 키가 추가됩니다.
   • 파티션 의 체크 박스를 클릭하여 선택한 후 [삭제] 버튼을 클릭해 파티션 키를 삭제할 수 있습니다.
9. 태그가 필요한 경우, 태그 설정 영역을 클릭한 후 태그를 추가해 주십시오.
   • [추가] 버튼을 클릭한 후, 입력란에 태그 정보를 입력하면 태그가 추가됩니다.
     • 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 태그 데이터 유형을 참조해 주십시오.
   • 태그의 체크 박스를 클릭하여 선택한 후 [삭제] 버튼을 클릭해 태그를 삭제할 수 있습니다.
   • [태그 템플릿 불러오기] 버튼을 클릭하면 태그 템플릿 불러오기 팝업 창이 나타납니다.
     • 태그 템플릿을 클릭하여 선택한 후 [추가] 버튼을 클릭하면 해당 태그 템플릿의 태그를 추가할 수 있습니다.
     • 태그 템플릿에 대한 자세한 내용은 Tag Template을 참조해 주십시오.
10. [생성] 버튼을 클릭해 주십시오.

스키마 데이터 유형

수동으로 정의할 수 있는 스키마의 데이터 유형과 유형별 설명은 다음과 같습니다.

데이터 유형별 상세 설정 입력 예시는 다음과 같습니다.

• <예시> array 유형의 상세 설정

  ARRAY <
     STRUCT <
        place: STRING,
        start_year: INT
     >
  >
  

• <예시> map 유형의 상세 설정

  MAP <
     STRING,
     ARRAY<STRING>
  >
  

• <예시> struct 유형의 상세 설정

  STRUCT <
     place: STRING,
     start_year: INT
  >
  

• <예시> uniontype 유형의 상세 설정

  UNIONTYPE <
     INT,
     DOUBLE,
     ARRAY<STRING>,
     STRUCT<a:INT,b:STRING>
  >
  

스캐너를 통한 테이블 생성

스캐너를 통해 스키마를 자동으로 정의하여 테이블 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Catalog 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. Table 메뉴를 클릭해 주십시오.
3. [테이블 생성] 버튼을 클릭해 주십시오.
4. 스캐너를 통한 테이블 생성을 클릭해 선택한 후 [다음] 버튼을 클릭해 주십시오.
   • 스캐너 생성 화면으로 이동합니다.
5. 스캐너를 생성하고 실행하면 자동으로 테이블이 생성됩니다.
   • 테이블 이름은 소스 데이터의 이름을 바탕으로 자동 설정됩니다.
   • 스캐너 생성 및 실행에 대한 자세한 내용은 Scanner를 참조해 주십시오.

테이블 검색 및 정보 확인

생성한 테이블을 검색하고 정보를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Catalog 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. Table 메뉴를 클릭해 주십시오.
3. 원하는 검색 조건을 입력한 후 을 클릭하여 테이블을 검색해 주십시오.
4. 테이블을 클릭하여 정보를 확인해 주십시오.
   • 데이터베이스: 테이블이 속한 데이터베이스 이름
   • 테이블: 테이블 이름
   • 위치: 테이블의 데이터가 존재하는 위치
   • 데이터 포맷: 스캔한 데이터의 형식
   • 생성 일시: 테이블을 처음 생성한 일시
   • 업데이트 일시: 가장 최근에 테이블 정보를 변경한 일시
   • [스키마] 탭: 클릭하여 테이블에 등록된 스키마 확인
     • 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 스키마 데이터 유형을 참조해 주십시오.
   • [파티션] 탭: 클릭하여 테이블에 등록된 파티션 확인
   • [스키마 버전] 탭: 클릭하여 스키마 버전 목록 확인, 버전을 클릭하여 해당 버전의 스키마 확인
   • [태그] 탭: 클릭하여 테이블에 등록된 태그 확인
   • [속성 정보] 탭: 클릭하여 테이블 및 소스 데이터의 속성 정보 확인
     • 속성 키에 대한 자세한 내용은 속성 정보를 참조해 주십시오.

속성 정보

테이블 상세 정보 영역에서 [속성 정보] 탭을 클릭하면 테이블 및 소스 데이터의 속성 정보를 확인할 수 있습니다. 정보 항목과 항목별 설명은 다음과 같습니다.

테이블 수정

생성한 테이블의 정보를 수정하거나, 스키마의 버전을 선택하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Catalog 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. Table 메뉴를 클릭해 주십시오.
3. 수정할 테이블을 클릭하여 선택한 후 [수정] 버튼을 클릭해 주십시오.
4. 테이블 수정 화면에서 테이블의 정보를 수정해 주십시오.
   • 소스 데이터의 위치, 테이블 설명, 소스 데이터 포맷, 스키마, 태그를 수정할 수 있습니다.
   • 스키마 영역의 버전 드롭다운 메뉴를 클릭하면 수정할 스키마 버전을 선택할 수 있습니다.
   • 각 정보 항목에 대한 자세한 내용은 테이블 생성을 참조해 주십시오.
5. [저장] 버튼을 클릭해 주십시오.

테이블 삭제

생성한 테이블을 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Catalog 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. Table 메뉴를 클릭해 주십시오.
3. 삭제할 테이블을 클릭하여 선택한 후 [삭제] 버튼을 클릭해 주십시오.
4. 알림 팝업 창이 나타나면 주의 사항을 확인한 후 [삭제] 버튼을 클릭해 주십시오.