Amazon SageMaker Feature Store 线下商店数据格式 - 亚马逊 SageMaker AI
亚马逊 SageMaker 功能商店线下商店 URI 结构
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Amazon SageMaker Feature Store 线下商店数据格式

Amaz SageMaker on Feature Store 支持线下商店的 Amazon Glue 和 Apache Iceberg 表格格式。创建新要素组时，您可以选择表格格式。 Amazon Glue 是默认格式。

Amaz SageMaker on Feature Store 离线商店数据存储在您账户中的 Amazon S3 存储桶中。当您调用 PutRecord 时，系统会在 15 分钟内对数据进行缓冲、批处理并将其写入 Amazon S3。Feature Store 仅在将数据写入离线存储时支持 Parquet 文件格式。具体来说，当数据写入离线存储时，可以从 Amazon S3 存储桶中检索到 Parquet 格式的数据。每个文件可以包含多个 Record。

对于 Iceberg 格式，Feature Store 会将表的元数据保存在您用来存储离线存储数据的同一 Amazon S3 存储桶中。您可以在 metadata 前缀下找到它。

功能商店还公开了 OfflineStoreConfig.S3。StorageConfig ResolvedOutputS3Uri 字段，可以从 DescribeFeatureGroupAPI 调用中找到。这是写入特定特征组文件的 S3 路径。

当每条记录在离线存储中持续存在时，Feature Store 会将以下附加字段添加到这些记录中：

  • api_invocation_time - 服务接收 PutRecord 或 DeleteRecord 调用时的时间戳。如果使用托管摄取（例如 Data Wrangler），则这是将数据写入离线存储时的时间戳。

  • write_time - 将数据写入离线存储时的时间戳。可用于构造与时间旅行相关的查询。

  • is_deleted - 默认情况下为 False。如果调用了 DeleteRecord，则会在 RecordIdentifierValue 中插入一个新 Record 并在离线存储中将其设置为 True。

亚马逊 SageMaker 功能商店线下商店 URI 结构

在以下示例中，amzn-s3-demo-bucket 是您账户中的 Amazon S3 存储桶，example-prefix 是您的示例前缀，111122223333 是您的账户 ID，Amazon Web Services 区域 是您的区域，feature-group-name 是您的特征组名称。

Amazon Glue 表格格式

使用 Amazon Glue 表格格式存储的离线存储中的记录按事件时间分区为每小时分区。您无法配置分区方案。以下 URI 结构显示了采用 Amazon Glue 格式的 Parquet 文件的组织：

s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Amazon Web Services 区域/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/data/year=year/month=month/day=day/hour=hour/timestamp_of_latest_event_time_in_file_16-random-alphanumeric-digits.parquet

以下示例是 feature-group-name 为 customer-purchase-history-patterns 的文件的 Parquet 文件输出位置：

s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Amazon Web Services 区域/offline-store/customer-purchase-history-patterns-1593511200/data/year=2020/month=06/day=31/hour=00/20200631T064401Z_108934320012Az11.parquet

Iceberg 表格式

离线存储中以 Iceberg 表格式存储的记录按事件时间划分为每日分区。您无法配置分区方案。以下 URI 结构显示了以 Iceberg 表格式保存的数据文件的组织：

s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Amazon Web Services 区域/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/data/8-random-alphanumeric-digits/event-time-feature-name_trunc=event-time-year-event-time-month-event-time-day/timestamp-of-latest-event-time-in-file_16-random-alphanumeric-digits.parquet

以下示例是 feature-group-name 为 customer-purchase-history-patterns 且 event-time-feature-name 为 EventTime 的文件的 Parquet 文件输出位置：

s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Amazon Web Services 区域/offline-store/customer-purchase-history-patterns-1593511200/data/0aec19ca/EventTime_trunc=2022-11-09/20221109T215231Z_yolTtpyuWbkaeGIl.parquet

以下示例是以 Iceberg 表格式保存的数据文件的元数据文件位置。

s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/111122223333/sagemaker/Amazon Web Services 区域/offline-store/feature-group-name-feature-group-creation-time/metadata/