Snowflake Stage

Nel mondo di oggi, orientato ai dati, le organizzazioni cercano costantemente modi per gestire e elaborare grandi quantità di dati in modo efficiente. Snowflake, una piattaforma di data warehousing basata sul cloud, offre una soluzione potente per stage e preparazione dei dati per l’elaborazione. Questo articolo descriverà Snowflake Stage. Spiegheremo i suoi vantaggi 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. Stage permette agli utenti di caricare e gestire dati da fonti diverse in modo efficiente. Le fonti possono essere file, database esterni o servizi di archiviazione cloud come Amazon S3 o Azure Blob Storage.

Data Staging in Snowflake

Snowflake Stage gioca un ruolo cruciale nel processo di data staging. Fornisce un modo flessibile e scalabile per ingerire e preparare i dati per ulteriori elaborazioni. Con Snowflake Stage, puoi:

1. Caricare dati da varie fonti

Snowflake è una piattaforma di data warehousing basata sul cloud che permette agli utenti di caricare dati da varie fonti. Questo include file in formati come CSV, JSON e Avro, rendendo facile l’ingestione di dati da diversi tipi di file. Inoltre, Snowflake può anche connettersi a database esterni, permettendo agli utenti di prelevare dati da altri sistemi senza soluzione di continuità.

Snowflake rende facile per gli utenti connettersi con servizi di archiviazione cloud come Amazon S3 e Google Cloud Storage. Gli utenti possono caricare direttamente i dati da queste piattaforme. Questa flessibilità nelle opzioni di caricamento dei dati rende Snowflake uno strumento versatile per gestire e analizzare dati da più fonti.

2. Eseguire trasformazioni dei dati

Snowflake fornisce agli utenti la capacità 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 permette agli utenti di modificare i dati prima di salvarli. Questo consente loro di pulire, arricchire e organizzare i dati in base alle loro esigenze.

Questa flessibilità nella preparazione dei dati aiuta a garantire che i dati siano accurati, consistenti e ottimizzati per il reporting. Snowflake supporta diverse tecniche di manipolazione dei dati. Questo rende facile per gli utenti gestire trasformazioni complesse dei dati. Gli utenti possono formattare i dati correttamente per i loro requisiti specifici.

3. Gestire grandi volumi di dati

Il design di Snowflake può gestire grandi quantità di dati durante il processo di staging, scalando verso l’alto e verso il basso secondo necessità. Questo significa che Snowflake può regolare la sua capacità per adattarsi a carichi di dati variabili. Questa flessibilità permette a Snowflake di gestire i dati in modo efficiente senza essere sopraffatto.

La capacità di scalare di Snowflake lo rende una opzione affidabile per gestire compiti di elaborazione dei dati. Snowflake può facilmente regolare le sue risorse per processare i dati in modo efficiente e accurato. Il sistema fa questo aggiustamento mentre carica i dati. Questa scalabilità è cruciale per le organizzazioni che si occupano di enormi quantità di dati, poiché permette loro di gestire facilmente picchi di volume di dati senza riscontrare problemi di performance.

Inoltre, il design di Snowflake è flessibile, quindi le organizzazioni possono facilmente cambiare le loro risorse per adattarsi alle loro esigenze. Questo garantisce che possiamo organizzare e gestire le informazioni rapidamente. Aiuta anche a ottenere informazioni più velocemente e a prendere decisioni migliori.

Aspetti di Sicurezza dello Staging dei Dati in Snowflake

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

Controllo degli accessi: Snowflake permette di concedere permessi specifici a utenti e ruoli, garantendo che solo individui autorizzati possano accedere e manipolare i dati in stage.
Crittografia: Tutti i dati in Snowflake Stage sono automaticamente crittografati a riposo e in transito, proteggendo le informazioni sensibili da accessi non autorizzati.
Validazione dei dati: Snowflake fornisce meccanismi per validare l’integrità e la consistenza dei dati in stage prima di caricarli nelle tabelle.

Esempio

Qui utilizziamo uno Stage predefinito di Snowflake usando il Command Line Interface (CLI). Lo stage è per un ambiente di test e i dati mock CSV sono stati generati casualmente su mockaroo.com. Per utilizzare uno Stage predefinito di Snowflake per il file MOCK_DATA_1.csv, segui questi passaggi:

Connettiti al tuo account Snowflake utilizzando il CLI di Snowflake. L’output dovrebbe essere simile a quanto segue:

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)>

Crea un nuovo database (se non è stato già creato). Usa 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

Carica 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

Verifica i dati in stage:

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 correttamente in stage in Snowflake. Nota che non puoi usare lo stage predefinito interno per una tabella esterna. Inoltre, se vuoi creare una tabella per i dati in stage dovresti usare o il CLI e il comando CREATE o REPLACE EXTERNAL TABLE mock_table_1 o semplicemente creare una tabella esterna in Snowflake Worksheet. Utilizzare il Worksheet basato sul web è più conveniente per la creazione delle tabelle a causa di problemi di copia-incolla nel client della 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

Creare uno Stage di Snowflake utilizzando l’Interfaccia Web di Snowflake:

Accedi al tuo account Snowflake tramite l’interfaccia web.
Vai alla scheda “Databases” e seleziona o crea il database e lo schema desiderati.
Clicca sulla scheda “Stages” e seleziona “Create”.
Fornisci un nome per il tuo stage e configura le impostazioni necessarie, come l’integrazione dello storage e il formato dei file.
Clicca su “Create” per creare lo stage.
Per caricare dati nello stage, vai alla scheda “Stages”, seleziona il tuo stage e clicca su “Load Data”.
Specifica la posizione e il formato dei file di dati e clicca su “Load”.

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

Conclusione

Snowflake Stage semplifica la preparazione dei dati per l’analisi nel cloud. Snowflake aiuta le organizzazioni a gestire e processare grandi quantità di dati da diverse fonti in modo sicuro e flessibile. Con la sua architettura basata sul cloud e la scalabilità, Snowflake Stage semplifica il processo di data staging. Questo permette alle aziende di prendere decisioni basate sui dati più velocemente e in modo più efficace.

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