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Come Snowflake Stage Migliora la Preparazione dei Dati per l’Analisi nel Cloud

Come Snowflake Stage Migliora la Preparazione dei Dati per l’Analisi nel Cloud

Nell’odierno mondo orientato ai dati, le organizzazioni cercano costantemente modi per gestire e processare grandi quantità di dati in modo efficiente. Snowflake, una piattaforma di data warehousing basata su cloud, offre una potente soluzione per la preparazione e la gestione dei dati. Questo articolo descriverà Snowflake Stage. Spiegheremo i suoi benefici e come semplifica il processo di importazione e gestione dei dati da varie fonti.

Che Cos’è il Snowflake Stage?

Snowflake Stage è una componente fondamentale della piattaforma di data warehousing Snowflake. Tiene temporaneamente i dati prima di caricarli nelle tabelle di Snowflake. Gli Stage permettono agli utenti di caricare e gestire efficientemente i dati da fonti diverse. Le fonti possono essere file, database esterni o servizi di cloud storage come Amazon S3 o Azure Blob Storage.

Preparazione dei Dati in Snowflake

Snowflake Stage svolge un ruolo cruciale nel processo di preparazione dei dati. Fornisce un modo flessibile e scalabile per ingerire e preparare i dati per ulteriori elaborazioni. Con Snowflake Stage, Lei può:

1. Caricare dati da varie fonti

Snowflake è una piattaforma di data warehousing basata su cloud che permette agli utenti di caricare dati da una varietà di fonti. Ciò include file in formati come CSV, JSON e Avro, rendendo facile ingerire dati da diversi tipi di file. Inoltre, Snowflake può anche connettersi a database esterni, consentendo agli utenti di importare dati da altri sistemi senza problemi.

Snowflake facilita la connessione con servizi di cloud storage come Amazon S3 e Google Cloud Storage. Gli utenti possono caricare direttamente dati da queste piattaforme. Questa flessibilità nelle opzioni di caricamento dei dati rende Snowflake uno strumento versatile per la gestione e l’analisi dei dati provenienti da più fonti.

2. Eseguire trasformazioni dei dati

Snowflake offre agli utenti la possibilità di manipolare e trasformare i dati prima di caricarli nelle tabelle. Questo può essere fatto utilizzando query SQL o altri strumenti all’interno della piattaforma Snowflake. Snowflake consente agli utenti di modificare i dati prima di salvarli. Questo permette di pulire, arricchire e organizzare i dati in base alle esigenze.

Questa flessibilità nella preparazione dei dati aiuta ad assicurare che i dati siano accurati, consistenti e ottimizzati per la reportistica. Snowflake supporta diverse tecniche di manipolazione dei dati. Questo rende facile per gli utenti gestire trasformazioni dei dati complesse. Gli utenti possono formattare correttamente i dati secondo i propri requisiti specifici.

3. Gestire grandi volumi di dati

Il design di Snowflake può gestire grandi quantità di dati durante il processo di preparazione, scalando su e giù secondo necessità. Questo significa che Snowflake può regolare la sua capacità per adattarsi a carichi di dati variabili. Questa flessibilità consente a Snowflake di gestire efficientemente i dati senza essere sovraccaricato.

La capacità di Snowflake di scalare la rende una scelta affidabile per la gestione dei compiti di elaborazione dei dati. Snowflake può facilmente adeguare le proprie risorse per elaborare i dati in modo efficiente e accurato. Il sistema effettua questa regolazione mentre carica i dati. Questa scalabilità è cruciale per le organizzazioni che trattano enormi quantità di dati, consentendo di gestire facilmente i picchi di volume di dati senza problemi di prestazioni.

Inoltre, il design flessibile di Snowflake permette alle organizzazioni di adeguare facilmente le proprie risorse conforme alle necessità. Questo garantisce che possiamo organizzare e gestire le informazioni rapidamente. Ciò aiuta anche a ottenere più rapidamente intuizioni e prendere decisioni migliori.

Aspetti di Sicurezza nella Preparazione dei Dati in Snowflake

Quando si tratta di preparare i dati in Snowflake, la sicurezza è una priorità assoluta. Snowflake fornisce diverse funzionalità per garantire la sicurezza e l’integrità dei dati preparati:

Controllo degli accessi: Snowflake consente di concedere autorizzazioni specifiche agli utenti e ai ruoli, garantendo che solo le persone autorizzate possano accedere e manipolare i dati preparati.
Crittografia: Tutti i dati in Snowflake Stage sono automaticamente crittografati a riposo e in transito, proteggendo le informazioni sensibili da accessi non autorizzati.
Convalida dei dati: Snowflake offre meccanismi per convalidare l’integrità e la consistenza dei dati preparati prima di caricarli nelle tabelle.

Esempio

Qui utilizziamo un Stage predefinito di Snowflake usando l’Interfaccia a Riga di Comando (CLI). Lo stage è per un ambiente di test e i dati CSV fittizi sono stati generati casualmente su mockaroo.com. Per utilizzare un Stage predefinito di Snowflake per il file MOCK_DATA_1.csv, segua questi passaggi:

Connessione al Suo account Snowflake usando il CLI di Snowflake. L’output dovrebbe essere simile a questo:

C:\Users\user>snowsql -a xz13yxx.eu-central-1
User: DAN
Password:*******
* SnowSQL * v1.2.32
Type SQL statements or !help
DAN#COMPUTE_WH@(no database).(no schema)>

Creare un nuovo database (se non già creato). Usare il database:

DAN#COMPUTE_WH@(no database).(no schema)>CREATE DATABASE mock_database;
+----------------------------------------------+
| status                                       |
|----------------------------------------------|
| Database MOCK_DATABASE successfully created. |
+----------------------------------------------+
1 Row(s) produced. Time Elapsed: 1.062s

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>use MOCK_DATABASE;
+----------------------------------+
| status                           |
|----------------------------------|
| Statement executed successfully. |
+----------------------------------+
1 Row(s) produced. Time Elapsed: 0.156s

Caricare i dati nello stage predefinito (non creiamo uno stage nominato qui):

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>PUT 'file://C:/TmpDataSnowflake/MOCK_DATA_1.csv' @~ AUTO_COMPRESS=TRUE;
+-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+---------+
| source          | target             | ... | target_compression | status   | message |
|-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+---------|
| MOCK_DATA_1.csv | MOCK_DATA_1.csv.gz | ... | GZIP               | UPLOADED |         |
+-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+---------+
1 Row(s) produced. Time Elapsed: 1.922s

Verificare i dati preparati:

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>LS @~;
+--------------------+-------+...+-------------------------------+
| name               |  size |...| last_modified                 |
|--------------------+-------+...|-------------------------------|
| MOCK_DATA_1.csv.gz | 29456 |...| Fri, 22 Mar 2024 10:49:54 GMT |
+--------------------+-------+...+-------------------------------+
1 Row(s) produced. Time Elapsed: 1.071s

L’output mostrerà i file caricati con successo in Snowflake. Nota che non può usare lo stage interno predefinito per una tabella esterna. Inoltre, se desidera creare una tabella per i dati caricati, può usare il CLI e il comando CREATE or REPLACE EXTERNAL TABLE mock_table_1 o semplicemente creare una tabella esterna nell’interfaccia Web di Snowflake. Utilizzare il Worksheet basato su web è più conveniente per la creazione delle tabelle a causa di problemi di copia-incolla nel client console.

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';

Esempio

Creazione di uno Stage Snowflake usando l’Interfaccia Web di Snowflake:

Si colleghi al Suo account Snowflake tramite l’interfaccia web.
Navighi alla scheda “Databases” e selezioni o crei il database e lo schema desiderati.
Clicchi sulla scheda “Stages” e selezioni “Create”.
Fornisca un nome per il suo stage e configuri le impostazioni necessarie, come l’integrazione dello storage e il formato del file.
Clicchi su “Create” per creare lo stage.
Per caricare dati nello stage, navighi alla scheda “Stages”, selezioni il suo stage e clicchi su “Load Data”.
Specifichi la posizione e il formato dei file di dati e clicchi su “Load”.

I dati preparati saranno disponibili per ulteriori elaborazioni e caricamenti nelle tabelle di Snowflake.

Conclusione

Snowflake Stage rende più facile preparare i dati per l’analisi nel cloud. Snowflake aiuta le organizzazioni a gestire e processare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti in modo sicuro e flessibile. Con la sua architettura basata su cloud e la scalabilità, Snowflake Stage ottimizza il processo di preparazione dei dati. Ciò permette alle imprese di prendere decisioni basate sui dati più velocemente e in modo più efficace.

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