Wie Snowflake Stage das Daten-Staging für Cloud-Analytics verbessert
In der heutigen datengesteuerten Welt sind Organisationen ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, riesige Mengen an Daten effizient zu verwalten und zu verarbeiten. Snowflake, eine cloudbasierte Data-Warehouse-Plattform, bietet eine leistungsstarke Lösung zum Staging und zur Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung. Dieser Artikel beschreibt Snowflake Stage. Wir erklären die Vorteile und wie es den Prozess des Imports und der Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen vereinfacht.
Was ist Snowflake Stage?
Snowflake Stage ist eine grundlegende Komponente der Snowflake Data-Warehouse-Plattform. Es hält Daten vorübergehend, bevor sie in Snowflake-Tabellen geladen werden. Stages ermöglichen es den Benutzern, Daten effizient aus unterschiedlichen Quellen zu laden und zu verwalten. Diese Quellen können Dateien, externe Datenbanken oder Cloud-Speicherdienste wie Amazon S3 oder Azure Blob Storage sein.
Daten-Staging in Snowflake
Snowflake Stage spielt eine entscheidende Rolle im Daten-Staging-Prozess. Es bietet eine flexible und skalierbare Möglichkeit, Daten aufzunehmen und für die weitere Verarbeitung vorzubereiten. Mit Snowflake Stage können Sie:
1. Daten aus verschiedenen Quellen laden
Snowflake ist eine cloudbasierte Data-Warehouse-Plattform, die es den Benutzern ermöglicht, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu laden. Dazu gehören Dateien in Formaten wie CSV, JSON und Avro, was das Einlesen von Daten aus unterschiedlichen Dateitypen erleichtert. Außerdem kann Snowflake auch eine Verbindung zu externen Datenbanken herstellen, wodurch Benutzer nahtlos Daten aus anderen Systemen abrufen können.
Snowflake macht es den Benutzern einfach, sich mit Cloud-Speicherdiensten wie Amazon S3 und Google Cloud Storage zu verbinden. Benutzer können Daten direkt von diesen Plattformen laden. Diese Flexibilität bei den Ladeoptionen macht Snowflake zu einem vielseitigen Werkzeug für die Verwaltung und Analyse von Daten aus mehreren Quellen.
2. Datenumwandlungen durchführen
Snowflake bietet den Benutzern die Möglichkeit, Daten zu bearbeiten und zu transformieren, bevor sie in Tabellen geladen werden. Dies kann mithilfe von SQL-Abfragen oder anderer Tools innerhalb der Snowflake-Plattform geschehen. Snowflake ermöglicht es den Benutzern, die Daten vor der Speicherung zu verändern. Dadurch können sie die Daten bereinigen, anreichern und je nach Bedarf organisieren.
Diese Flexibilität in der Datenaufbereitung trägt dazu bei, dass die Daten akkurat, konsistent und für Berichte optimiert sind. Snowflake unterstützt verschiedene Techniken zur Datenmanipulation. Dadurch wird es den Benutzern erleichtert, komplexe Datenumwandlungen vorzunehmen. Benutzer können die Daten entsprechend ihrer spezifischen Anforderungen korrekt formatieren.
3. Große Datenmengen verarbeiten
Das Design von Snowflake ermöglicht es, während des Staging-Prozesses große Datenmengen zu verarbeiten, indem dynamisch hoch- und herunterskaliert wird. Das bedeutet, dass Snowflake seine Kapazität an wechselnde Datenlasten anpassen kann. Diese Flexibilität erlaubt es Snowflake, Daten effizient zu verwalten, ohne überlastet zu werden.
Die Skalierfähigkeit von Snowflake macht es zu einer zuverlässigen Option für Datenverarbeitungsaufgaben. Snowflake kann seine Ressourcen problemlos anpassen, um Daten effizient und präzise zu verarbeiten. Das System nimmt diese Anpassung während des Ladevorgangs vor. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für Organisationen, die mit enormen Datenmengen arbeiten, da sie so problemlos Spitzenlasten bewältigen können, ohne Leistungseinbußen zu erleiden.
Außerdem ist das Design von Snowflake flexibel, sodass Organisationen ihre Ressourcen problemlos an ihre Bedürfnisse anpassen können. Dies gewährleistet, dass Informationen schnell organisiert und verarbeitet werden. Zudem trägt es dazu bei, schneller Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Sicherheitsaspekte beim Staging von Daten in Snowflake
Beim Staging von Daten in Snowflake hat Sicherheit oberste Priorität. Snowflake bietet mehrere Funktionen, um die Sicherheit und Integrität Ihrer gestagten Daten zu gewährleisten:
- Zugangskontrolle: Snowflake ermöglicht es Ihnen, bestimmten Benutzern und Rollen spezifische Berechtigungen zu erteilen, sodass nur autorisierte Personen auf die gestagten Daten zugreifen und diese bearbeiten können.
- Verschlüsselung: Alle Daten in Snowflake Stage werden automatisch verschlüsselt – sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung – und schützen so sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff.
- Datenvalidierung: Snowflake bietet Mechanismen, um die Integrität und Konsistenz der gestagten Daten zu überprüfen, bevor diese in Tabellen geladen werden.
Beispiel
Hier verwenden wir eine Standard-Snowflake-Stage mithilfe der Command Line Interface (CLI). Die Stage ist für eine Testumgebung konzipiert und die simulierten CSV-Daten wurden zufällig unter mockaroo.com generiert. Um eine Standard-Snowflake-Stage für die Datei MOCK_DATA_1.csv zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte:
Verbinden Sie sich mit Ihrem Snowflake-Konto über die Snowflake CLI. Die Ausgabe sollte wie folgt aussehen:
C:\Users\user>snowsql -a xz13yxx.eu-central-1 User: DAN Password:******* * SnowSQL * v1.2.32 Geben Sie SQL-Anweisungen ein oder !help DAN#COMPUTE_WH@(no database).(no schema)>
Erstellen Sie eine neue Datenbank (falls nicht bereits vorhanden). Verwenden Sie die Datenbank:
DAN#COMPUTE_WH@(no database).(no schema)>CREATE DATABASE mock_database; +----------------------------------------------+ | Status | |----------------------------------------------| | Datenbank MOCK_DATABASE erfolgreich erstellt.| +----------------------------------------------+ 1 Zeile(n) erzeugt. Verstrichene Zeit: 1.062s
DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>use MOCK_DATABASE; +----------------------------------+ | Status | |----------------------------------| | Befehl erfolgreich ausgeführt. | +----------------------------------+ 1 Zeile(n) erzeugt. Verstrichene Zeit: 0.156s
Laden Sie Daten in die Standard-Stage (es wird hier keine benannte Stage erstellt):
DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>PUT 'file://C:/TmpDataSnowflake/MOCK_DATA_1.csv' @~ AUTO_COMPRESS=TRUE; +-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+-----------+ | Quelle | Ziel | ... | Zielkompression | Status | Nachricht | |-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+-----------| | MOCK_DATA_1.csv | MOCK_DATA_1.csv.gz | ... | GZIP | HOCHGELADEN | | +-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+-----------+ 1 Zeile(n) erzeugt. Verstrichene Zeit: 1.922s
Überprüfen Sie die gestagten Daten:
DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>LS @~; +--------------------+-------+ ... +-------------------------------+ | Name | Größe | ... | zuletzt geändert | |--------------------+-------+ ... +-------------------------------| | MOCK_DATA_1.csv.gz | 29456 | ... | Fr, 22 Mär 2024 10:49:54 GMT | +--------------------+-------+ ... +-------------------------------+ 1 Zeile(n) erzeugt. Verstrichene Zeit: 1.071s
Die Ausgabe zeigt die Dateien an, die erfolgreich in Snowflake gestaged wurden. Beachten Sie, dass Sie die interne Standard-Stage nicht für eine externe Tabelle verwenden können. Falls Sie zusätzlich eine Tabelle für gestagte Daten erstellen möchten, verwenden Sie entweder den CLI-Befehl CREATE oder REPLACE EXTERNAL TABLE mock_table_1 oder erstellen direkt eine externe Tabelle im Snowflake Worksheet. Die Verwendung des webbasierten Worksheets ist aufgrund von Copy-Paste-Problemen im Konsolenclient für die Tabellenerstellung bequemer.
USE DATABASE MOCK_DATABASE; CREATE or REPLACE TABLE mock_table_1 ( id INT, first_name VARCHAR, last_name VARCHAR, email VARCHAR, gender VARCHAR, ip_address VARCHAR, card_num VARCHAR ); CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_csv_format TYPE = 'CSV' FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY = '"' SKIP_HEADER = 1; COPY INTO mock_table_1 FROM @~/MOCK_DATA_1.csv.gz FILE_FORMAT = (FORMAT_NAME = my_csv_format) ON_ERROR = 'CONTINUE';
Beispiel
Erstellen einer Snowflake Stage mithilfe der Snowflake Web-Oberfläche:
- Melden Sie sich über die Web-Oberfläche bei Ihrem Snowflake-Konto an.
- Navigieren Sie zum Tab “Datenbanken” und wählen bzw. erstellen Sie die gewünschte Datenbank und das Schema.
- Klicken Sie auf den Tab “Stages” und wählen Sie “Erstellen”.
- Geben Sie Ihrer Stage einen Namen und konfigurieren Sie die erforderlichen Einstellungen, wie z. B. die Speicherintegration und das Dateiformat.
- Klicken Sie auf “Erstellen”, um die Stage anzulegen.
- Um Daten in die Stage zu laden, navigieren Sie zum Tab “Stages”, wählen Sie Ihre Stage aus und klicken Sie auf “Daten laden”.
- Geben Sie den Speicherort und das Format der Daten-Dateien an und klicken Sie auf “Laden”.
Die gestagten Daten stehen anschließend für die weitere Verarbeitung und das Laden in Snowflake-Tabellen zur Verfügung.
Fazit
Snowflake Stage erleichtert die Vorbereitung von Daten für Analysen in der Cloud. Snowflake unterstützt Organisationen dabei, große Mengen an Daten aus unterschiedlichen Quellen sicher und flexibel zu verwalten und zu verarbeiten. Mit seiner cloudbasierten Architektur und Skalierbarkeit optimiert Snowflake Stage den Daten-Staging-Prozess. Das ermöglicht es Unternehmen, schneller und effektiver datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
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