AWS 数据湖建表

原名：creating-data-lake-table

为 S3 数据创建可查询的 Glue Catalog 表和分区结构。

中文 Skills 技能说明

适合新数据集接入 Athena；先抽样核对格式、字段和路径，再建表并用小范围查询验证口径。AWS 开源技能文本可在中国境内本地使用；实际调用云服务须使用用户自己的合法 AWS 账户和权限，并确认目标服务在 AWS 中国区域或所选区域的可用性、运营主体、网络、备案、费用、数据位置和跨境要求。CEOFans 不提供第三方账号、密钥或网络绕过。执行前读取真实账户、区域、项目和官方资料，输出目标、依据、影响、费用、验证结果与回退方式；没有证据时明确说明未知，不编造配置、数据或成功状态。创建、修改、部署、发送、迁移、删除或产生费用的操作，必须先展示目标和差异并获得有权限人员确认。代码、数据库、日志、凭据、客户和企业资料按敏感内容处理，只读取任务所需范围，上传或外发前完成授权、脱敏和最小化。

上游能力依据

上游原始适用说明：Create managed Iceberg tables using Amazon S3 Tables (s3tables API namespace) with automatic compaction and snapshot management. Sets up table bucket, namespace, table, schema, Glue catalog registration, partitioning, IAM access control. Triggers on: create table, data lake table, analytics table, structured data storage, S3 Tables, Iceberg, Athena table, partitioning strategy, access permissions. Do NOT use for: importing files (use ingesting-into-data-lake), vector storage (use storing-and-querying-vectors), querying existing tables (use querying-data-lake), or locating existing table (use finding-data-lake-assets).

上游 SKILL.md 主要章节（保留原文标题）：

Overview
Common Tasks
Decision Guide
1. Verify Dependencies
2. Understand the Schema
3. Create Table Bucket
4. Create Namespace
5. Create Glue Data Catalog Integration
6. Configure Access Control
7. Create the Table

使用边界

先确认数据口径、只读或写入权限以及备份方案。查询结果需要说明范围，任何结构或数据变更都应先预览并人工确认。

作者、翻译与许可证

原作者: Amazon Web Services 与 agent-toolkit-for-aws contributors
中文翻译: CEOFans翻译
许可证: Apache-2.0
上游来源: https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws/tree/8ea26bdf9c8b3719e6b5488709f4efecde5a0d93/skills/specialized-skills/storage-skills/creating-data-lake-table

适用范围

平台：linux、macos、windows；标签：数据与数据库、AWS 数据湖建表、AWS

安全提示

基础静态扫描不等于绝对安全。技能可能调用命令、浏览器、云服务或本地文件，请在最小权限环境中使用，高风险操作必须人工确认。

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