К основному содержанию
скилл CX Codex

querying-aws-sagemaker-catalog — скилл для Claude Code

Скилл запускает SQL-аналитику по метаданным SageMaker Catalog в таблицах Apache Iceberg. Помогает проверять владельцев данных, отслеживать рост ассетов и находить пропуски в описаниях.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill querying-aws-sagemaker-catalog -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает querying-aws-sagemaker-catalog

Amazon SageMaker Unified Studio выгружает метаданные каталога раз в сутки в таблицу Apache Iceberg внутри бакета S3 Tables под управлением AWS. Таблица открыта только для чтения. Скилл помогает писать аналитические SQL-запросы к этим снапшотам без сборки отдельного ETL-пайплайна. С ним легко оценивать покрытие каталога описаниями и следить за динамикой появления новых таблиц.

Главное техническое требование к запросам — обязательный фильтр по полю snapshot_time. Без этого условия сканируются все исторические срезы подряд, из-за чего база вернёт дубликаты. Сравнение срезов за разные дни открывает режим time-travel: можно точно отследить, когда у ресурса появились владельцы или бизнес-описания.

Для работы нужны настроенные учётные данные AWS CLI и права Lake Formation на операции DESCRIBE и SELECT. Шифрование KMS нельзя изменить после создания экспорта в DataZone. Поэтому задавайте ключ шифрования сразу при первичной настройке.

Какие задачи решает

  • найти таблицы и коллекции без бизнес-описаний
  • проверить распределение ассетов по владельцам через SQL
  • сравнить два снапшота каталога через time-travel
  • отследить динамику добавления новых ресурсов за период
  • оценить статус конфигурации экспорта метаданных в S3 Tables

Примеры запросов агенту

  • Покажи все ассеты в SageMaker Catalog, у которых не заполнено business_description
  • Сравни снапшоты каталога за прошлую неделю и сегодня, чтобы найти добавленные описания
  • Сделай SQL-запрос к таблице asset_metadata.asset и сгруппируй ресурсы по владельцам

Как установить querying-aws-sagemaker-catalog

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill querying-aws-sagemaker-catalog -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/querying-aws-sagemaker-catalog/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/querying-aws-sagemaker-catalog/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора123

amazon-dynamodb Скилл проводит агента по проектированию, ревью и отладке слоя данных на DynamoDB: перечисляет паттерны доступа, выбирает ключи и GSI, считает месячную стоимость. CX Codex +1 5 100установок managing-amazon-msk Даёт агенту знания по Amazon MSK Provisioned, чтобы он не путал брокеры Standard и Express и не советовал лишнего. CX Codex +1 5 100установок amazon-keyspaces Скилл обучает агента управлять Amazon Keyspaces для Apache Cassandra, рассчитывать цены и готовить миграции. Помогает избежать ошибок в поддержке возможностей базы. CX Codex +1 5 000установок aws-network-monitoring Ставит и чинит агенты Amazon CloudWatch Network Flow Monitor на EC2: права IAM, установка через SSM Distributor, проверка метрик и разбор ошибок. CX Codex +1 4 900установок aurora-dsql Помогает разворачивать кластеры Aurora DSQL, писать безопасные запросы и управлять схемами. Пригодится при миграции с MySQL и настройке изоляции тенантов. CX Codex +1 4 700установок dms-schema-conversion Ведёт миграцию схем между разными движками БД через AWS DMS Schema Conversion: создаёт проект, оценивает совместимость, конвертирует DDL. CX Codex +1 4 700установок rds-db2 Ведёт оператора по Amazon RDS for Db2: создание инстанса, подключение по TLS, миграция с Db2 LUW и z/OS, бэкапы в S3, Multi-AZ. CX Codex +1 4 800установок migrate-to-msk Помогает перенести собственный кластер Apache Kafka в Amazon MSK Express: от анализа конфигураций до нагрузочного теста. CX Codex +1 4 800установок

Похожие

hf-cloud-sagemaker-production-defaults huggingface Скилл создаёт SageMaker endpoint с автоскейлингом, CloudWatch-алармами и тегами. Он нужен для финального шага деплоя модели. CX Codex +1 549установок hf-cloud-sagemaker-deployment-planner huggingface Помогает выбрать способ развёртывания модели на Amazon SageMaker: real-time, async, serverless или batch. Пригодится, когда модель уже обучена, а с эндпоинтом ещё не решено. CX Codex +1 544установок sagemaker-ai awslabs Плагин для Claude, который ведёт от постановки задачи до деплоя модели на Amazon SageMaker AI и разбирает сбои кластеров HyperPod. ★ 927звёзд репо aws-rds-spring-boot-integration giuseppe-trisciuoglio Скилл подсказывает, как подключить Aurora, MySQL или PostgreSQL к Spring Boot: пул HikariCP, SSL, IAM-аутентификация, секреты. CX Codex +1 3 700установок aws-dynamodb alinaqi Скилл учит агента проектировать базы по методу single-table design и собирать запросы через AWS SDK v3 для TypeScript или Python. CX Codex +1 522установок aws-rds devops-skills Скилл для развёртывания и обслуживания баз Amazon RDS: бэкапы, реплики, параметры и мониторинг через AWS CLI. CX Codex +1 331установок

Вопросы о querying-aws-sagemaker-catalog

Как установить querying-aws-sagemaker-catalog в Claude Code?

Выполните команду npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws --skill querying-aws-sagemaker-catalog -a claude-code. Навык загрузится в окружение Claude Code и будет готов к использованию.

Что делает скилл querying-aws-sagemaker-catalog?

Скилл помогает строить SQL-запросы к системным таблицам метаданных SageMaker Catalog в формате Apache Iceberg. Это позволяет аудировать качество метаданных, искать пропуски в описаниях и контролировать владельцев данных.

Зачем в каждом запросе фильтровать данные по snapshot_time?

Таблица содержит ежедневные исторические срезы каталога. Без фильтра по snapshot_time запрос просканирует все срезы за все дни и вернёт повторяющиеся записи.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: querying-aws-sagemaker-catalog
description: >-
  Runs SQL analytics on SageMaker Catalog asset metadata tables exported as Apache Iceberg in
  S3 Tables. Covers governance queries, asset growth tracking, ownership audits, time-travel
  over catalog state, and metadata quality analysis. Applies when querying catalog inventory,
  finding assets without descriptions, comparing catalog snapshots, or auditing data
  ownership. Trigger phrases: catalog inventory SQL, how many assets, assets without
  descriptions, asset growth over time, who owns this data, catalog governance, data quality
  audit, catalog analytics.
version: 1
argument-hint: "[query|domain-id|'configure'|'status']"
---

# Query AWS SageMaker Catalog System Tables

## Overview

**Works best with** the [AWS MCP server](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/) for sandboxed execution and audit logging. All commands below use the AWS CLI and work in any environment with configured AWS credentials.

Amazon SageMaker Unified Studio (whose catalog feature is referred to below as SageMaker Catalog) exports asset metadata as a daily-snapshot
Apache Iceberg table in the AWS-managed `aws-sagemaker-catalog` table bucket. This
enables SQL queries over your entire data catalog inventory — asset counts, governance
gaps, ownership audits, and historical comparisons — without building custom ETL.

Data is partitioned by `snapshot_time` and exported once daily (around midnight per
region). The table is read-only.

## Decision Tree

| User intent | Use this skill? | Alternative |
|---|---|---|
| SQL analytics on catalog state (counts, governance, trends) | **Yes** | — |
| Historical comparison ("what changed in catalog last week") | **Yes** — time travel via `snapshot_time` | — |
| Find assets without owners or descriptions | **Yes** | — |
| Find a specific table by name or concept | **No** | `finding-data-lake-assets` or Glue Discovery `search` |
| Browse/enumerate catalog interactively | **No** | `exploring-data-catalog` |
| Run a query *on* a table's data | **No** | `querying-data-lake` |
| Manage catalog metadata (add descriptions, tags) | **No** | Glue Discovery `put-form-type` / `associate-glossary-terms` |

## Common Tasks

### 1. Check If Configured

```bash
aws datazone get-data-export-configuration \
  --domain-identifier <DOMAIN_ID> \
  --region <REGION>
```

- If no domain exists: `aws datazone list-domains --region <REGION>`
- If export not enabled: guide user to enable.
- One domain per account per region.

Verify table bucket exists:

```bash
aws s3tables list-table-buckets --region <REGION> \
  --query "tableBuckets[?name=='aws-sagemaker-catalog']"
```

### 2. Enable

**With KMS encryption (recommended for production):**

```bash
aws datazone put-data-export-configuration \
  --domain-identifier <DOMAIN_ID> \
  --region <REGION> \
  --enable-export \
  --encryption-configuration kmsKeyArn=<KMS_KEY_ARN>,sseAlgorithm=aws:kms
```

> **Note**: Encryption cannot be changed after creation. Always specify KMS for sensitive catalog data.

Without encryption (for quick testing only):

```bash
aws datazone put-data-export-configuration \
  --domain-identifier <DOMAIN_ID> \
  --region <REGION> \
  --enable-export
```

First data available within 24 hours. See:
[Exporting asset metadata](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/export-asset-metadata.html)

### 3. Verify Permissions for Querying

Requires:

- S3 Tables federated catalog registered in Glue (`s3tablescatalog`)
- Lake Formation SELECT + DESCRIBE grants on the table

Grant access:

```bash
aws lakeformation grant-permissions \
  --principal DataLakePrincipalIdentifier=<ROLE_ARN> \
  --resource '{"Table": {"CatalogId": "<ACCOUNT>:s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog", "DatabaseName": "asset_metadata", "Name": "asset"}}' \
  --permissions DESCRIBE SELECT \
  --region <REGION>
```

### 4. Query

**Query syntax:**

```sql
"s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset"
```

**Constraints:**

- You MUST always filter by `snapshot_time` — without it, the query scans all historical snapshots and returns duplicates
- You MUST confirm workgroup and output location before executing
- Default to `DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE` for current state
- You SHOULD use the key columns documented in this skill to build queries. If you need the full schema, run `get-tables` once:

  ```
  aws glue get-tables --catalog-id "<ACCOUNT>:s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog" --database-name "asset_metadata" --region <REGION>
  ```

**Key columns:**

| Column | What it holds | Usage |
|--------|--------------|-------|
| `snapshot_time` | Partition key — daily snapshot timestamp | **Always filter on this** |
| `asset_id` | Unique catalog asset identifier | Primary key for lookups |
| `resource_type_enum` | GlueTable, RedshiftTable, S3Collection, etc. | Filter by asset type |
| `resource_id` | ARN or native identifier | Cross-reference with source systems |
| `asset_name` | Business-friendly name | Display, search |
| `resource_name` | Technical name (table name, prefix) | Filtering |
| `business_description` | Business context (NULL if not provided) | Governance gaps |
| `extended_metadata` | `map<string,string>` — flexible key-value attributes | Use bracket notation: `extended_metadata['owningEntityId']` |
| `asset_created_time` | When asset first appeared in catalog | Growth analysis |
| `asset_updated_time` | Last modification time | Freshness checks |

**Current catalog state:**

```sql
SELECT resource_type_enum, COUNT(*) as count
FROM "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset"
WHERE DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE
GROUP BY resource_type_enum
ORDER BY count DESC;
```

**Assets without business descriptions:**

```sql
SELECT asset_name, resource_name, resource_type_enum, account_id
FROM "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset"
WHERE DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE
  AND business_description IS NULL;
```

**Asset growth over last 30 days:**

```sql
SELECT DATE(snapshot_time) as date, COUNT(*) as total_assets
FROM "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset"
WHERE DATE(snapshot_time) >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30' DAY
GROUP BY DATE(snapshot_time)
ORDER BY date DESC;
```

**Time travel — compare current vs 7 days ago (new descriptions added):**

```sql
SELECT t.asset_id, t.resource_name,
       p.business_description as before,
       t.business_description as now
FROM "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset" t
JOIN "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset" p
  ON t.asset_id = p.asset_id
WHERE DATE(t.snapshot_time) = CURRENT_DATE
  AND DATE(p.snapshot_time) = CURRENT_DATE - INTERVAL '7' DAY
  AND p.business_description IS NULL
  AND t.business_description IS NOT NULL;
```

**Assets by owner:**

```sql
SELECT extended_metadata['owningEntityId'] as owner, COUNT(*) as count
FROM "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset"
WHERE DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE
  AND extended_metadata['owningEntityId'] IS NOT NULL
GROUP BY extended_metadata['owningEntityId']
ORDER BY count DESC;
```

**Filter by metadata form field:**

```sql
SELECT *
FROM "s3tablescatalog/aws-sagemaker-catalog"."asset_metadata"."asset"
WHERE DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE
  AND extended_metadata['<metadata-form-name>.<field-name>'] = '<field-value>';
```

## Key Behaviors

- **Daily snapshots** — exported around midnight per region
- **Always filter by `snapshot_time`** — without it you get all history (duplicates, slow)
- **One domain per account per region** — to switch domains, delete config first
- **No additional charge** beyond S3 Tables storage + Athena queries
- **Read-only** — to update asset metadata, use Glue Discovery APIs or SageMaker Unified Studio

## Troubleshooting

| Error | Cause | Fix |
|-------|-------|-----|
| `aws-sagemaker-catalog` bucket not found | Export not enabled | Run `put-data-export-configuration --enable-export` |
| Empty results with `CURRENT_DATE` | First export hasn't run yet (takes up to 24h) | Wait; try yesterday's date |
| `AccessDenied` on query | Missing Lake Formation grants | Grant SELECT + DESCRIBE on the table |
| `CATALOG_NOT_FOUND` | S3 Tables not registered in Glue | Enable integration: S3 console > Table buckets > Enable integration |
| Duplicate rows in results | Missing `snapshot_time` filter | Add `WHERE DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE` |
| `extended_metadata` key returns NULL | Key doesn't exist for that asset | Check available keys: `SELECT DISTINCT key FROM ... CROSS JOIN UNNEST(map_keys(extended_metadata)) AS t(key) WHERE DATE(snapshot_time) = CURRENT_DATE` |
| Cannot update export encryption | Encryption set at creation time only | Delete and recreate export config |

## Security Considerations

**Data sensitivity**: Catalog metadata exposes organizational structure including asset names, ownership, account IDs, naming conventions, and internal resource identifiers. Treat query results as sensitive by default.

**Encryption at rest**: Always enable KMS encryption when creating the export configuration. Encryption cannot be changed after creation. Additionally, configure SSE-KMS on your Athena workgroup output bucket.

**Least-privilege access**: Grant Lake Formation SELECT + DESCRIBE only on the specific `asset_metadata.asset` table to roles that need catalog analytics. Avoid granting access to the entire `aws-sagemaker-catalog` bucket.

**Audit trail**: Enable CloudTrail logging for DataZone (`PutDataExportConfiguration`, `GetDataExportConfiguration`), Athena (`StartQueryExecution`, `GetQueryResults`), and S3 Tables API calls to track who queries catalog metadata.

**Credential hygiene**: Use IAM roles with temporary credentials for querying. Avoid long-lived access keys for users accessing catalog metadata. Scope down or rotate principals when access is no longer needed.

## Additional Resources

- [Exporting asset metadata](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/export-asset-metadata.html)
- [Asset table schema](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/export-asset-metadata.html#asset-table-schema)
- [Integrating S3 Tables with analytics services](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/s3-tables-integrating-aws.html)
- [Lake Formation permissions](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/granting-catalog-permissions.html)

© aws · Apache-2.0 · aws/agent-toolkit-for-aws

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой