Hvordan bygger man en datarørledning ved hjælp af Snowpipe Auto-Ingest Option?

For at opbygge en kontinuerlig datarørledning med Snowpipe og opnå effektiv dataindlæsning til Snowflake, er der flere centrale komponenter og konfigurationer, som skal sættes op korrekt. Her gennemgår vi processen, trin for trin, og hvordan disse komponenter arbejder sammen for at sikre, at data konstant bliver indlæst i dit datalager.

De nødvendige komponenter til en kontinuerlig datarørledning i Snowflake inkluderer:

• Stream Producer: Et testværktøj for Kinesis Data Firehose (i dette tilfælde kan Firehose Test Generator bruges, som er tilgængelig under oprettelsen af en Firehose-strøm).

• Kinesis Data Firehose: Bruges som leveringsservice til strømmen.

• S3-bucket: Tjenesten fungerer som en ekstern Snowflake-stage.

• Snowflake-tjenester: Inkluderer Snowpipe, datalageret og Snowflake-konsollen.

Snowpipe er en serverløs tjeneste, der gør det muligt at indlæse data fra S3-buckets automatisk, når nye filer bliver tilføjet til disse. Den interne integration af Snowpipe foregår gennem specifikke mekanismer og funktioner i Snowflake, som gør det muligt at opnå en skalerbar og automatisk dataindlæsning. Processen begynder med oprettelsen af en ekstern stage og en pipe med den valgte auto_ingest indstilling. Når data tilføjes til en S3-bucket, sender S3 en notifikation via SNS (Simple Notification Service) til Snowpipe, som derefter begynder at behandle og indlæse data.

Konfiguration og Oprettelse af Datapipeline

For at oprette en fungerende datarørledning med Snowpipe, følg disse instruktioner:

1. Log ind på din Snowflake-konto og vælg Worksheet.

2. Opret en ekstern stage baseret på en S3-bucket. Brug AWS-legitimationsoplysninger og S3-URL'en som inputs.

3. Opret en mål-tabel til dataene, der skal indlæses. Tabellen vil have en variant-kolonne for at håndtere semistrukturerede data som JSON.

4. Opret en pipe med auto_ingest=True for at aktivere automatisk indlæsning af data, som når de placeres i S3-bucket, automatisk bliver overført til Snowflake.

5. Kontroller konfigurationen ved at køre en række SQL-kommandoer, som kan vise status for de oprettede pipes og stages.

6. Test dataindlæsningen ved at kontrollere antallet af indlæste rækker i den definerede tabel.

Når disse skridt er udført, er dataene nu klar til at blive behandlet af Snowpipe og kan strømme kontinuerligt fra S3-bucket til Snowflake uden behov for manuel indgriben.

Integration med AWS-tjenester

Snowpipe fungerer effektivt med AWS-tjenester som S3 og Kinesis Data Firehose, og det er derfor vigtigt at have en korrekt opsætning af disse tjenester:

• Opret en S3-bucket specielt til Snowpipe, som vil modtage de indkommende datafiler.

• Konfigurer S3-notifikationer for at informere Snowpipe om nye filer ved hjælp af SNS og SQS.

• Brug Kinesis Data Firehose til at sende data i realtid til S3-bucketen.

• Opsæt CloudWatch-logning for at sikre, at dataindlæsningen bliver overvåget og logget korrekt.

• Opret en IAM-rolle med de nødvendige tilladelser til at give Snowpipe adgang til de relevante ressourcer.

Håndtering af REST API og AWS Lambda

Når denne funktionalitet er korrekt opsat, vil Snowpipe automatisk behandle og indlæse data, så snart de er blevet tilføjet til S3-bucket. Snowpipe håndterer data i realtid og sikrer, at dine data konstant er opdateret i datalageret.

Vigtige overvejelser ved implementering

Det er vigtigt at forstå, at med Snowpipe og auto_ingest, har du ikke kontrol over transaktionsgrænserne under dataindlæsningen. Dette betyder, at der kan være situationer, hvor data ikke indlæses præcist i den rækkefølge, de blev genereret eller i en bestemt batch.

Desuden kan brugen af Snowpipe medføre visse omkostninger afhængigt af mængden af data, der behandles og hyppigheden af dataoverførsler. Derfor bør omkostningseffektivitet være en vigtig overvejelse, når du skaber en datarørledning med Snowpipe.

En anden vigtig faktor er at sikre en korrekt sikkerhedskonfiguration af AWS-tjenesterne. Det betyder at give Snowpipe de nødvendige IAM-tilladelser, samt sikre at alle følsomme data er krypteret og beskyttet, både under overførsel og opbevaring.

Hvad er forskellen på regelmæssige visninger og materialiserede visninger i Snowflake?

I Snowflake giver visninger en måde at forenkle og tilpasse adgangen til data. En regelmæssig visning fungerer som en gemt forespørgsel, som ikke lagrer resultatsættet, men i stedet fungerer som et virtuelt bord, der kører den underliggende forespørgsel mod de basistabeller, hver gang den bliver forespurgt. Dette sikrer, at regelmæssige visninger altid afspejler de nyeste data. Modsat lagrer en materialiseret visning resultatet af forespørgslen som et fysisk bord. Disse forudberegnede data bliver automatisk vedligeholdt og opdateret af Snowflake, når ændringer opstår i de underliggende basistabeller.

Materialiserede visninger tilbyder markant hurtigere forespørgselsydelse, især for komplekse eller hyppigt tilgængelige data, men introducerer en lille forsinkelse i datapræcisionen, da de ikke opdateres øjeblikkeligt. Valget mellem en regelmæssig og en materialiseret visning afhænger derfor af de specifikke behov i applikationen, hvor man skal balancere behovet for opdaterede data med vigtigheden af forespørgselsydelsen.

I Snowflake kan både regelmæssige visninger og materialiserede visninger defineres som "sikre." Sikre visninger tilbyder et ekstra sikkerhedslag ved at forhindre forbrugere i at se den underliggende forespørgsel eller tilgå basistabellerne direkte, selv ved direkte forespørgsler. Dette er afgørende for beskyttelse af følsomme data eller intellektuel ejendom.

Når man deler en visning i Snowflake, kan man vælge at bruge en "share object" som gør det muligt at dele data mellem forskellige konti på en sikker måde. Forbrugeren af dataene vil ikke få adgang til den underliggende datakilde, hvilket er afgørende i scenarier, hvor dataene er følsomme eller strategiske for virksomheden. På producentens konto kan man oprette en ny "share object" og tildele de nødvendige privilegier for at sikre, at kun de rette personer har adgang til dataene. På forbrugerens konto oprettes en ny database fra "share object" og de relevante privilegier gives til de nødvendige brugere, så de kan tilgå de delte data.

En vigtig detalje at forstå er, at den måde, man deler data på, kan påvirke både præstation og omkostninger. Regelmæssige visninger kræver, at forbrugeren af dataene udfører en forespørgsel hver gang, dataene skal anvendes, hvilket kan medføre øgede beregningsomkostninger. Materialiserede visninger, derimod, kræver opbevaring af de forudberegnede resultater på producentens side, hvilket medfører ekstra lagringsomkostninger, men kan reducere omkostningerne for forbrugeren, da forespørgsler kører hurtigere.

En anden vigtig overvejelse er, hvordan man håndterer de potentielle forsinkelser i datafriskhed. Materialiserede visninger bliver ikke opdateret med det samme som regelmæssige visninger, og derfor bør man vurdere, om forsinkelsen er acceptabel i forhold til applikationens behov.

Når man arbejder med Snowflake's datadeling, er det derfor nødvendigt at overveje både tekniske og organisatoriske faktorer, som omfatter præstationskrav, sikkerhedsbehov og omkostningsstyring. På denne måde kan man optimere deling af data samtidig med, at man opretholder den nødvendige kontrol og beskyttelse af virksomhedens informationer.

Hvordan opbygger man en interaktiv Streamlit-app og håndterer fejl effektivt?

Streamlit er et kraftfuldt Python-bibliotek, der gør det muligt at bygge interaktive webapplikationer med minimal kode. Denne teknologi bruges til at skabe applikationer, hvor brugeren kan interagere med data i realtid, filtrere og analysere dem dynamisk. I denne kontekst lærer vi, hvordan man bygger en simpel Streamlit-applikation, der muliggør interaktive filtre og dynamisk databehandling, og samtidig hvordan man håndterer potentielle fejl, der kan opstå i processen.

python
Copy code
session = get_active_session()

query = "SELECT N_NAME as NATION_NAME, R_NAME as REGION_NAME, COUNT(C_CUSTKEY) TOTAL_CUSTOMERS FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.NATION JOIN SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.REGION JOIN SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER ON R_REGIONKEY = N_REGIONKEY AND N_NATIONKEY = C_NATIONKEY GROUP BY 1,2"

df = session.sql(query).to_pandas()

Når dataene er hentet, kan du tilføje filtre, som gør det muligt for brugeren at vælge hvilke regioner og nationer de vil analysere. Dette gøres i Streamlit gennem en sidebar, hvor brugeren kan vælge en eller flere regioner og nationer, som de ønsker at fokusere på. Streamlit muliggør denne funktion ved hjælp af multiselect()-funktionen, hvor du kan tilbyde brugeren valgmuligheder baseret på de eksisterende data i tabellen.

python
Copy code
st.sidebar.header('Interactive Filter')
st.sidebar.subheader('Regions')

regions = st.sidebar.multiselect("Select one or more regions:", options=df["REGION_NAME"].sort_values().unique(), default=df["REGION_NAME"].sort_values().unique())

nations = st.sidebar.multiselect("Select one or more nations:", options=df["NATION_NAME"].sort_values().unique(), default=df["NATION_NAME"].sort_values().unique())
df_filtered = df.query("REGION_NAME in @regions and NATION_NAME in @nations")

python
Copy code
df_agg = df_filtered.groupby('REGION_NAME').agg(TOTAL_NATIONS=('NATION_NAME', 'count'), TOTAL_CUSTOMERS=('TOTAL_CUSTOMERS', 'sum')).reset_index()
st.dataframe(df_agg, hide_index=True)
st.bar_chart(df_agg.set_index('REGION_NAME')[['TOTAL_CUSTOMERS']])

Når appen er blevet bygget, kan du forsøge at implementere en ekstra graf for at vise totalen af nationer per region. Dette kan give brugeren et mere detaljeret billede af de valgte regioner.

Fejlhåndtering i Streamlit kan gøres effektivt med en try-except blok, der fanger undtagelser og viser brugerdefinerede fejlmeddelelser i stedet for at lade applikationen bryde sammen. Et eksempel på dette kan være at håndtere en fejl, der opstår, når forbindelsen til Snowflake ikke kan etableres:

python
Copy code
try:

    session = get_active_session()
    st.success("Successfully connected to Snowflake!")
except Exception as e:
    st.error(f"Connection Error: {str(e)}")
    st.stop()  # Prevent further execution if connection fails

Et andet almindeligt problem er fejl i SQL-forespørgsler. Hvis der er et problem med forespørgslen, f.eks. et forkert tabelnavn eller en syntaksfejl, vil applikationen kaste en fejl. Dette kan håndteres på samme måde som forbindelsesfejl:

python
Copy code
try:
    df = session.sql("SELECT * FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.NATIONS;").to_pandas()
    st.success("Data successfully loaded!")
except Exception as e:
    st.error(f"Query Execution Error: {str(e)}")
    st.stop()  # Stop execution if query fails

Når dataene er blevet indlæst, kan der også opstå problemer med visningen af dataene i Streamlit. Hvis der f.eks. er et problem med formateringen af dataene, kan du bruge en try-except blok til at fange og vise fejlen til brugeren:

python
Copy code
try:

    st.dataframe(df, hide_index=True)
except Exception as e:
    st.error(f"Streamlit Rendering Error: {str(e)}")
    st.stop()  # Stop execution if rendering fails

Fejlhåndtering bør ikke kun beskytte appen mod sammenbrud, men også sikre en bedre brugeroplevelse. Ved at give brugeren præcise og venlige fejlmeddelelser kan du undgå frustrerende oplevelser og hjælpe med at løse problemer hurtigt.

Det er også vigtigt at bemærke, at Streamlit tilbyder flere metoder til fejlhåndtering ud over try-except blokke. Du kan f.eks. bruge Streamlit's indbyggede funktioner til at vise advarsler eller fejlmeddelelser på en mere struktureret måde, hvilket kan forbedre interaktiviteten og brugervenligheden i applikationen.

Hvordan man opbygger et effektivt data stack med dbt, Airbyte og Snowflake

Et eksempel på en effektiv implementering kan ses i en situation, hvor dbt (Data Build Tool) anvendes til at køre datamodel-lintere på SQL-fluffed modeller. Dette er en god illustration af, hvordan man kan sikre kvaliteten af dbt- og dataengineering-processerne. Kvalitetsstyring er ikke kun relevant i udviklingsmiljøer, men skal også være en del af den løbende drift og vedligeholdelse af dataplatforme.

I en virkelig anvendelse ville vi først have behov for at indlæse data i Snowflake. Et værktøj som Airbyte kan være yderst nyttigt i denne proces. Airbyte er et open-source værktøj, der tilbyder hundredevis af connectors til at hente data fra forskellige kilder som Postgres, Salesforce og Amplitude. Ved at benytte Airbyte kan data flyttes nemt og effektivt ind i Snowflake, hvilket muliggør videre analyse og behandling af data. Airbyte tilbyder en brugervenlig grænseflade, der minder om den fra Fivetran, og det giver en praktisk tilgang til håndtering af dataindsamling.

Airbyte kan implementeres på flere måder: via kommandolinjeværktøjet (aclt) eller ved hjælp af en Helm chart til at deployere på en minikube eller et Kubernetes-cluster. Minikube er en letvægtsimplementering af Kubernetes, som gør det muligt at køre et enkelt node Kubernetes-cluster lokalt til udvikling og test. Denne opsætning er ideel, når man ønsker at afprøve konfigurationer, uden at skulle deployere på en stor infrastruktur.

Når minikube er installeret, kan du starte det og følge de nødvendige trin for at få Airbyte op at køre. Brug af Helm og kubectl er også nødvendigt. Helm er en pakke-manager for Kubernetes, der gør deployment og administration af applikationer lettere ved at bruge præ-konfigurerede ressourcer (charts). Kubectl, på den anden side, er et kommandolinjeværktøj, der gør det muligt at interagere med Kubernetes-clustere for at administrere og fejlfinde applikationer.

Når du har konfigureret en effektiv data stack, kan du begynde at implementere dbt til at køre transformationer og analyser på de indlæste data. dbt anvender SQL-modeller, der gør det muligt at transformere data på en modulær og vedligeholdelsesvenlig måde. Integrationen af dbt med Airflow gør det muligt at orkestrere dbt-job på tværs af hele dit datalandskab. Dette skaber et strømlinet flow, hvor data indsamles, behandles og analyseres, samtidig med at alle processer er automatiserede og lette at administrere.

Samlet set giver denne opsætning dig en fleksibel og effektiv datastak, der er nem at skalere, samtidig med at du bevarer kontrol over alle dele af processen. Ved at anvende open-source værktøjer som Airbyte, dbt og Airflow på Kubernetes kan du bygge en moderne dataplatform, der er både kraftfuld og økonomisk effektiv. Med Snowflake som datalager i centrum kan du få adgang til et system, der er designet til at håndtere store mængder data samtidig med, at du beholder kontrol over ydeevne og omkostninger.

Det er vigtigt at huske, at en sådan opsætning kræver løbende vedligeholdelse og overvågning. Det er nødvendigt at sikre, at dine datatransformationer er korrekte og opdaterede, at dataintegrationen fungerer som den skal, og at alle værktøjer og systemer er konfigureret korrekt for at sikre stabilitet og performance. Desuden bør du overveje at implementere overvågning og logning, så du hurtigt kan identificere og rette eventuelle problemer, der måtte opstå under kørsel af processer.