Puncte:0

Este eficientă utilizarea Azure Data Factory pentru transformarea Snowflake găzduită în Azure?

drapel us

Încerc să înțeleg eficiența utilizării Azure Data Factory pentru transformarea datelor în Snowflake (bazat pe Azure). Avem două scenarii posibile și vrem să alegem cel mai eficient:

Scenariul 1:

  • Data Factory orchestrează asimilarea datelor brute în Azure SQL
  • Data Factory orchestrează transformarea și încărcarea datelor brute în Azure SQL în tabelele rezumative din Snowflake. Datele brute istorice sunt păstrate în Azure SQL.

Scenariul 2:

  • Data Factory orchestrează asimilarea datelor brute în Snowflake
  • Data Factory orchestrează transformarea datelor brute din Snowflake în tabele rezumative din Snowflake. Datele brute istorice sunt păstrate în Snowflake.

Scenariul 2 implică costuri suplimentare la ieșirea datelor brute către ADF (seturi de date) de la Snowflake în etapa de transformare sau totul se întâmplă în Snowflake fără ieșirea setului de date?

Citind documentația ADF, se pare că calculul în sine are loc pe serviciul conectat (adică Snowflake), nu în ADF în sine, dar înseamnă asta că datele nu părăsesc Snowflake atunci când ADF le transformă?

Anunță-mă dacă întrebarea nu este clară. Mulțumiri!

Puncte:0
drapel in
mwa

pentru scenariul 2, datele sunt transmise lui Snowflake și transformate acolo. ADF are aici doar un rol de orchestrator și nu are trafic de ieșire cu acțiunea 2.

Postează un răspuns

Majoritatea oamenilor nu înțeleg că a pune multe întrebări deblochează învățarea și îmbunătățește legătura interpersonală. În studiile lui Alison, de exemplu, deși oamenii își puteau aminti cu exactitate câte întrebări au fost puse în conversațiile lor, ei nu au intuit legătura dintre întrebări și apreciere. În patru studii, în care participanții au fost implicați în conversații ei înșiși sau au citit transcrieri ale conversațiilor altora, oamenii au avut tendința să nu realizeze că întrebarea ar influența – sau ar fi influențat – nivelul de prietenie dintre conversatori.