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AWS Glue Data Catalog은 AWS에 저장된 데이터에 대한 메타데이터를 관리, 액세스 및 공유할 수 있는 중앙 집중식 메타데이터 저장소입니다. 다양한 AWS 서비스와 애플리케이션이 필요한 데이터를 효율적으로 쿼리하고 연결할 수 있도록 데이터 자산에 대한 메타데이터 저장소 역할을 합니다. AWS Glue에서 데이터 소스, 변환 및 대상을 정의하면 이러한 요소에 대한 메타데이터가 Data Catalog에 저장됩니다. 여기에는 데이터 위치, 스키마 정의, 런타임 메트릭 등에 대한 정보가 포함됩니다. Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Redshift 및 JDBC와 호환되는 외부 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 저장소 유형을 지원합니다. 또한 Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum 및 Amazon EMR과 직접 통합되어 이러한 서비스가 데이터를 직접 액세스하고 쿼리할 수 있도록 합니다. LangChain GlueCatalogLoader는 주어진 Glue 데이터베이스 내의 모든 테이블의 스키마를 Pandas dtype과 동일한 형식으로 가져옵니다.

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설정

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예제

from langchain_community.document_loaders.glue_catalog import GlueCatalogLoader

database_name = "my_database"
profile_name = "my_profile"

loader = GlueCatalogLoader(
    database=database_name,
    profile_name=profile_name,
)

schemas = loader.load()
print(schemas)

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테이블 필터링을 사용한 예제

테이블 필터링을 사용하면 Glue 데이터베이스 내의 특정 테이블 하위 집합에 대한 스키마 정보를 선택적으로 검색할 수 있습니다. 모든 테이블에 대한 스키마를 로드하는 대신 table_filter 인수를 사용하여 관심 있는 테이블을 정확히 지정할 수 있습니다. 
from langchain_community.document_loaders.glue_catalog import GlueCatalogLoader

database_name = "my_database"
profile_name = "my_profile"
table_filter = ["table1", "table2", "table3"]

loader = GlueCatalogLoader(
    database=database_name, profile_name=profile_name, table_filter=table_filter
)

schemas = loader.load()
print(schemas)
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