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Cómo Snowflake Stage Mejora la Preparación de Datos para el Análisis en la Nube

Cómo Snowflake Stage Mejora la Preparación de Datos para el Análisis en la Nube

En el mundo impulsado por datos de hoy en día, las organizaciones buscan constantemente maneras de gestionar y procesar eficientemente grandes cantidades de datos. Snowflake, una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube, ofrece una solución poderosa para la preparación y el procesamiento de datos. Este artículo describirá Snowflake Stage. Explicaremos sus beneficios y cómo simplifica el proceso de importación y gestión de datos desde diversas fuentes.

¿Qué es Snowflake Stage?

Snowflake Stage es un componente fundamental de la plataforma de almacenamiento de datos de Snowflake. Almacena temporalmente los datos antes de cargarlos en las tablas de Snowflake. Los Stages permiten a los usuarios cargar y gestionar datos de diversas fuentes de manera eficiente. Las fuentes pueden ser archivos, bases de datos externas o servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3 o Azure Blob Storage.

Preparación de Datos en Snowflake

Snowflake Stage juega un papel crucial en el proceso de preparación de datos. Proporciona una forma flexible y escalable de ingerir y preparar datos para su posterior procesamiento. Con Snowflake Stage, puedes:

1. Cargar datos desde diversas fuentes

Snowflake es una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube que permite a los usuarios cargar datos desde una variedad de fuentes. Esto incluye archivos en formatos como CSV, JSON y Avro, lo que facilita la ingestión de datos de diferentes tipos de archivos. Además, Snowflake también puede conectar con bases de datos externas, permitiendo a los usuarios acceder a datos de otros sistemas sin problemas.

Snowflake facilita la conexión con servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3 y Google Cloud Storage. Los usuarios pueden cargar datos directamente desde estas plataformas. Esta flexibilidad en las opciones de carga de datos convierte a Snowflake en una herramienta versátil para gestionar y analizar datos de múltiples fuentes.

2. Realizar transformaciones de datos

Snowflake proporciona a los usuarios la capacidad de manipular y transformar datos antes de cargarlos en las tablas. Esto se puede hacer utilizando consultas SQL u otras herramientas dentro de la plataforma Snowflake. Snowflake permite a los usuarios cambiar los datos antes de guardarlos. Esto les permite limpiar, enriquecer y organizar los datos según sus necesidades.

Esta flexibilidad en la preparación de datos ayuda a garantizar que los datos sean precisos, consistentes y estén optimizados para los informes. Snowflake admite diferentes técnicas de manipulación de datos. Esto facilita a los usuarios manejar transformaciones de datos complejas. Los usuarios pueden formatear los datos correctamente para sus requerimientos específicos.

3. Manejar grandes volúmenes de datos

El diseño de Snowflake puede manejar grandes cantidades de datos durante el proceso de preparación, escalando hacia arriba o hacia abajo según sea necesario. Esto significa que Snowflake puede ajustar su capacidad para acomodar cargas de datos variadas. Esta flexibilidad permite a Snowflake gestionar eficientemente los datos sin ser sobrepasado.

La capacidad de escalado de Snowflake lo convierte en una opción confiable para manejar tareas de procesamiento de datos. Snowflake puede ajustar fácilmente sus recursos para procesar datos de manera eficiente y precisa. El sistema realiza este ajuste mientras carga los datos. Esta escalabilidad es crucial para las organizaciones que manejan grandes cantidades de datos, ya que les permite manejar fácilmente picos en el volumen de datos sin experimentar problemas de rendimiento.

Además, el diseño de Snowflake es flexible, por lo que las organizaciones pueden cambiar fácilmente sus recursos para adaptarse a sus necesidades. Esto asegura que podamos organizar y manejar información rápidamente. También ayuda a obtener conocimientos más rápido y tomar mejores decisiones.

Aspectos de Seguridad en la Preparación de Datos en Snowflake

Cuando se trata de preparar datos en Snowflake, la seguridad es una prioridad principal. Snowflake ofrece varias características para asegurar la seguridad e integridad de tus datos preparados:

Control de acceso: Snowflake te permite otorgar permisos específicos a usuarios y roles, asegurando que solo las personas autorizadas puedan acceder y manipular los datos preparados.
Cifrado: Todos los datos en Snowflake Stage se cifran automáticamente en reposo y en tránsito, protegiendo la información sensible del acceso no autorizado.
Validación de datos: Snowflake proporciona mecanismos para validar la integridad y consistencia de los datos preparados antes de cargarlos en tablas.

Ejemplo

Aquí usamos un Snowflake Stage predeterminado usando la Interfaz de Línea de Comandos (CLI). El stage es para un entorno de pruebas y los datos falsos en formato CSV fueron generados aleatoriamente en mockaroo.com. Para usar un Snowflake Stage predeterminado para el archivo MOCK_DATA_1.csv, sigue estos pasos:

Conéctate a tu cuenta de Snowflake usando la CLI de Snowflake. La salida debería verse así:

C:\Users\user>snowsql -a xz13yxx.eu-central-1
Usuario: DAN
Contraseña:*******
* SnowSQL * v1.2.32
Escribe sentencias SQL o !help
DAN#COMPUTE_WH@(sin base de datos).(sin esquema)>

Crea una nueva base de datos (si aún no ha sido creada). Usa la base de datos:

DAN#COMPUTE_WH@(sin base de datos).(sin esquema)>CREATE DATABASE mock_database;
+----------------------------------------------+
| estado                                       |
|----------------------------------------------|
| Base de datos MOCK_DATABASE creada con éxito.|
+----------------------------------------------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 1.062s

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>use MOCK_DATABASE;
+----------------------------------+
| estado                           |
|----------------------------------|
| Sentencia ejecutada con éxito.   |
+----------------------------------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 0.156s

Cargar datos en el stage predeterminado (no creamos un stage nombrado aquí):

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>PUT 'file://C:/TmpDataSnowflake/MOCK_DATA_1.csv' @~ AUTO_COMPRESS=TRUE;
+-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+---------+
| fuente          | destino            | ... | compresión_destino | estado   | mensaje |
|-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+---------|
| MOCK_DATA_1.csv | MOCK_DATA_1.csv.gz | ... | GZIP               | CARGADO  |         |
+-----------------+--------------------+ ... +--------------------+----------+---------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 1.922s

Verificar los datos preparados:

DAN#COMPUTE_WH@MOCK_DATABASE.PUBLIC>LS @~;
+--------------------+-------+...+-------------------------------+
| nombre             | tamaño|...| última_modificación            |
|--------------------+-------+...+-------------------------------|
| MOCK_DATA_1.csv.gz | 29456 |...| Vie, 22 Mar 2024 10:49:54 GMT |
+--------------------+-------+...+-------------------------------+
1 Fila(s) producida(s). Tiempo transcurrido: 1.071s

La salida mostrará los archivos cargados exitosamente en Snowflake. Ten en cuenta que no puedes usar el stage predeterminado interno para una tabla externa. Además, si deseas crear una tabla para los datos preparados, puedes usar tanto la CLI y el comando CREATE o REPLACE EXTERNAL TABLE mock_table_1 o simplemente crear una tabla externa en Worksheet de Snowflake. Usar Worksheet basado en la web es más conveniente para la creación de tablas debido a problemas de copiar y pegar en el cliente de consola.

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';

Ejemplo

Creando un Snowflake Stage usando la Interfaz Web de Snowflake:

Inicia sesión en tu cuenta de Snowflake a través de la interfaz web.
Navega a la pestaña “Bases de datos” y selecciona o crea la base de datos y el esquema deseados.
Haz clic en la pestaña “Stages” y selecciona “Crear”.
Proporciona un nombre para tu stage y configura los ajustes necesarios, como la integración de almacenamiento y el formato de archivo.
Haz clic en “Crear” para crear el stage.
Para cargar datos en el stage, navega a la pestaña “Stages”, selecciona tu stage y haz clic en “Cargar Datos”.
Especifica la ubicación y el formato de los archivos de datos y haz clic en “Cargar”.

Los datos preparados estarán disponibles para su posterior procesamiento y carga en las tablas de Snowflake.

Conclusión

Snowflake Stage facilita la preparación de datos para el análisis en la nube. Snowflake ayuda a las organizaciones a gestionar y procesar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes de manera segura y flexible. Con su arquitectura basada en la nube y escalabilidad, Snowflake Stage simplifica el proceso de preparación de datos. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos de manera más rápida y efectiva.

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