Snowflake 虚拟数据管道

数据管道是一种在数据从一个位置移动到另一个位置（例如数据仓库）时对其进行优化和转换的方法。因此，数据以适合分析和创建业务洞察的格式交付。收集、组织和传输数据的过程统称为数据管道。

现代数据管道自动化了许多手动流程，这些流程对于转换和优化连续数据负载是必需的。

数据工程培训和数据管道的优势

您的公司可能处理海量数据。为了进行深入分析，当数据分布在多个系统和服务中时，必须对其进行逻辑合并。由于在从一个系统传输到另一个系统的过程中，存在许多可能导致损坏或阻塞的地方，因此数据流本身并不总是可靠的。随着数据所扮演角色的扩展，挑战只会越来越大。

数据管道至关重要。

它们促进了阶段之间无缝、自动化的数据流，并消除了流程中的大多数手动操作。它们对于实时分析至关重要，使您能够更快地做出数据驱动的决策。如果您的公司

• 依赖于实时数据分析。
• 将信息保存在云端。
• 包含来自多个来源的信息。

通过将来自多个孤岛的数据合并到一个单一的真相来源，您可以保证一致的数据质量并为快速数据分析以获取业务洞察提供便利。

信息管道的质量

只有拥有强大的端到端数据管道，您才能有效地采购、收集、管理、分析和使用数据来创造新的市场机会并提供节省成本的业务流程。借助现代数据管道，可以快速有效地从收集的数据中提取信息。

在评估数据管道时，应注意以下质量：

• 持续且可扩展的数据处理
• 云的灵活性和敏捷性 分离和独立的数据处理资源
• 自助服务管理和民主化的数据访问
• 灾难恢复和高可用性

在云端

您的公司可以从现代数据管道中获得很多好处，例如更快的决策速度、更容易获取洞察和信息，以及适应需求高峰的灵活性和敏捷性。与旧方法相比，现代云数据管道可以以远低于的成本利用快速弹性。

它是一个强大的引擎，通过各种过滤器、应用程序和API将数据输送，然后将其以可用状态存放到目的地，这就像数据装配线一样。它们消除了访问共享数据的障碍，促进了公司范围内的快速部署，并在需求高峰期间提供了敏捷的配置。

Snowflake 中的数据管道

Snowpark 是一个面向开发者的框架，它将 Python、Java 和 Scala 管道以及数据处理集成到 Snowflake 的弹性处理引擎中。通过 Snowpark，数据科学家、数据工程师和数据开发者可以使用他们喜欢的语言在一个平台上更快速、更安全地执行为 ML 模型和应用程序提供支持的管道。

任何组织的数据运营策略都必须包含数据管道。借助 Snowflake 数据管道，组织可以在整个数据旅程中收集、存储、处理和分析数据。虽然这并非不准确，但可能会有一种将其仅视为数据调度器的倾向，这低估了它们的重要贡献以及创建和维护它们所需的精力。

• 数据管道的构建和维护是一个持续、不断变化的过程。
• 没有组织能够仅凭有限的数据来运作。从本质上讲，现代数据堆栈不断添加新的数据源，处理现有数据，并丢弃（假设他们负责任地实践数据维护）不再有用的数据。
• 数据团队不断地将数据通过 Snowflake 等数据仓库进行路由，并集成新应用程序以实现这一切。
• 使用数据管道的数据工程师的心态不是“设置然后忘记”。
• 他们积极努力确保数据及时、准确和可靠。

使用 Snowflake 进行数据编排

控制和安排各种系统之间数据流的方法称为数据编排。

用户可以通过 Snowflake 数据编排快速构建在不同系统之间传输数据的流程，并定期安排作业来执行这些流程。

创建 Snowflake 数据管道

Snowflake 平台提供的版本控制功能是创建 Snowflake 数据管道最关键的组成部分之一。Snowflake 数据版本控制允许用户跟踪数据库随时间的更改，从而在出现问题或错误需要从头开始时，可以轻松地撤销任何必要的修改。

由于 Snowflake 的“时间旅行”版本控制功能，所有数据库开发者和管理员都可以访问数据最新版本和历史版本，从而使团队能够更有效地协作。这可以减少因误解或在不同数据库版本上并发工作而导致的误解。

如何使用 Spark 创建数据管道

在 Snowflake 中开发数据管道时，企业数据团队还应考虑使用 Apache Spark。Acceldata 的 Snowflake 解决方案提供了数据的 360 度视角，简化了数据管理和可靠性，并协调了成本/价值和性能。

Snowflake Stream 和 Task 示例

使用 Snowflake stream 和 task 来分析来自外部源（如 Webhook 或消息队列）的数据流，应用自定义逻辑，然后将结果发布到数据库表或文件格式以进行进一步分析，这是 Snowflake 管道的常见示例。Snowflake Tasks 还可用于安排重复任务，例如将文件加载到表中或执行 SQL 查询。

ETL 与数据管道

称为提取-转换-加载 (ETL) 流程的数据管道使用 ETL 管道工具从一个系统中提取原始源文件，将其转换为可用格式（如电子表格或 CSV 文件），然后将其加载到另一个系统中。用于进一步的调查，例如数据库或 Snowflake 等分析工具。执行 ETL 流程时，通常建议遵循 Snowflake ETL 最佳实践。

除了增加不必要的负担外，这些耗时的活动还会阻碍数据管道充分发挥 Snowflake 潜力的能力。数据团队的能力受到编写 ETL 验证脚本、手动清理数据、准备数据以供使用以及解决持续数据问题的需求的限制。

• 组织使用持续数据管道来促进对数据洞察的快速访问。
• Snowflake 持续数据管道是希望建立持续数据管道的企业的稳健可靠的选择。
• 借助 Snowflake，企业可以接收来自多个来源的流式数据或批量数据，并实时记录数据库更改。
• Acceldata 用户可以监控端到端管道性能（包括 Snowflake 内部和外部），因为这些管道内部和外部都有大量活动，这会影响数据运营性能。
• 此外，通过借助数据可观测性来监控常见的 डेटा 问题，如模式漂移、数据漂移和数据质量监控，他们可以提高数据可靠性。

数据管道的阶段

Snowflake 数据管道通常包含四个步骤：摄取、转换、存储和分析。让我们更详细地研究这些步骤，并评估它们对数据管道架构的重要性。

• 转换：为了使数据更易于处理，这包括删除任何错误或不一致之处，并进行必要的修改。
• 存储：为了让其他数据管道组件访问更改后的数据，必须将其存储在某个地方。这可能包括将其存储在云存储服务或数据库中。
• 分析：使用统计技术或机器学习算法等数据管道技术，管道的最后一步涉及评估和解释数据。这使得企业能够从其数据集中提取知识，以指导决策并提高生产力。

Snowflake Acceldata

企业可以通过利用 Acceldata 来获得对其 Snowflake 数据设置更可信的洞察。Snowflake 用户使用 Acceldata 执行以下任务：

• 增强的成本智能、异常检测、使用控制，过度配置检测等功能可以帮助您更好地利用资源。
• 通过整合自动化 DQ 监控、质量和性能监控、模式漂移等功能来增强数据的端到端可追溯性。
• 利用通知触发器、账户健康监控、高级性能分析和最佳实践违规流程来优化性能和配置。

Snowflake 虚拟数据管道不是官方 Snowflake 功能，而是管理 Snowflake 数据云内数据的概念方法。它们利用 Snowflake 的基本功能来开发可扩展、适应性强且有效的數據工作流。

这些管道的概念操作细分如下：

1. 虚拟数据管道

“虚拟数据管道”是指使用 Snowflake 内置功能（包括视图、物化视图、流、任务和基于 SQL 的转换）创建数据过程的过程。与传统的 ETL（提取、转换、加载）管道相比，这些虚拟管道优先使用 ELT（提取、加载、转换）直接在 Snowflake 中处理数据。

2. 基本要素

• 数据存储：原始数据被加载到 Snowflake 的可扩展存储层。
• 流：Snowflake 流实现了变更数据捕获 (CDC)，它跟踪表更改以进行增量数据处理。
• 任务：无论是计划执行还是事件驱动，任务都能自动执行 SQL 转换。
• 视图和物化视图：提供了一种生成动态或预计算的虚拟转换数据层以供消费的方法。
• Snowpipe：促进将数据连续自动加载到 Snowflake。

3. 虚拟数据管道工作流

数据摄取

• 使用批量加载命令或 Snowpipe 进行连续加载，将数据导入 Snowflake 的暂存表中。
• 在 Snowflake 中将原始数据存储在登陆区域。

数据转换

• 为了标准化、清理和准备数据，使用视图或物化视图应用 SQL 转换。
• 为了确保当前的转换和增量处理，使用任务和流。

4. 优惠

• 简单性：通过消除对外部 ETL 工具的需求来降低复杂性。
• 性能：利用 Snowflake 的计算资源优化 SQL 转换。
• 可扩展性：能够根据不断变化的工作负载调整资源。
• 成本效益：存储和计算按使用付费的定价结构。
• 灵活性：实现几乎瞬时的处理活动和流。

5. 用例示例

处理 Web 应用程序的日志

• 使用 Snowpipe 将日志导入 Snowflake。
• 应用流到原始数据表以查找新的日志条目。
• 自动化与转换相关的任务，以
• 分析日志数据以获取洞察。
• 汇总请求计时和错误率等数据。
• 为仪表板提供物化或实时视图。

凭借其强大的自动化、变更数据捕获和动态可伸缩性功能，Snowflake 支持可根据不断变化的业务需求进行调整的流程。Snowflake 虚拟数据管道是现代数据驱动型计划的关键组成部分，因为它们通过集中存储和计算，使组织能够获得更快的洞察、改进协作并维护严格的数据治理。

结论

总之，我们可以得出结论，Snowflake 虚拟数据管道利用 Snowflake 的云原生功能（Snowpipe、流、任务和视图），提供了一种现代、可扩展且高效的数据处理方法。通过消除对外部 ETL 工具的需求，这些管道使企业能够轻松地实时摄取、转换和分发数据，同时降低成本和复杂性。