Effectuer une requête sur des données dans un fichier Cloud via une table Snowflake externe et une vue matérialisée - 7.3

tSnowflakeRow

EnrichVersion
Cloud
7.3
EnrichProdName
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Integration
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend ESB
Talend MDM Platform
Talend Open Studio for Big Data
Talend Open Studio for Data Integration
Talend Open Studio for ESB
Talend Real-Time Big Data Platform
task
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EnrichPlatform
Studio Talend

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Les données dans Snowflake sont maintenues dans des bases de données. Vous pouvez effectuer une requête sur ces données à l'aide de :
  • tables externes, avec des fichiers de données de référence, situés dans un stockage Cloud. Ces tables stockent des métadonnées de niveau fichier (comme le nom de l'utilisateur, les identifiants de version et d'autres propriétés) concernant un fichier de données stocké en externe, fournissant ainsi aux utilisateurs une interface de table de base de données pour effectuer des requêtes sur les données du fichier. Pour plus d'informations concernant la fonctionnalité de table externe dans Snowflake, consultez https://docs.snowflake.net/manuals/user-guide/tables-external-intro.html (en anglais).

  • Les vues matérialisées, qui stockent des données précalculées dérivées par une requête. Puisque les données sont précalculées, effectuer une requête sur une vue matérialisée est plus rapide que d'exécuter la requête originale. Pour plus d'informations concernant la fonctionnalité de vue matérialisée dans Snowflake, consultez https://docs.snowflake.net/manuals/user-guide/views-materialized.html (en anglais).
Ce scénario décrit la manière dont effectuer une requête sur les données dans un fichier stocké dans un bucket AWS S3 via une table Snowflake externe et une vue matérialisée. Les prérequis sont les suivants :
  • Vous avez un compte Amazon S3 valide.

  • Le fichier de données (log1.json dans cet exemple) se trouve dans le dossier logs sous votre bucket S3 nommé S3://my-bucket.
  • Vous avez un compte Snowflake valide.