Veröffentlicht am: Jun 26, 2023
AWS Glue für Spark unterstützt jetzt den Snowflake-Connector für Spark mit neuen ETL-Funktionen, mit denen Benutzer eine Vorschau von Snowflake-Daten anzeigen, Snowflake-SQL-Abfragen als Quelle verwenden und in neue oder vorhandene Snowflake-Tabellen schreiben können. AWS Glue Studio bietet eine visuelle ETL-Schnittstelle (Extract-Transform-and-Load), die ETL-Entwicklern hilft, AWS Glue ETL-Jobs schnell zu erstellen, auszuführen und zu überwachen. Mit diesem neuen Feature können ETL-Entwickler mithilfe von AWS Glue Daten effektiver in Snowflake lesen und schreiben.
Bei der Erstellung von Visual ETL können Benutzer Snowflake jetzt direkt als Quelle oder Ziel auswählen. Wählen Sie alternativ Quelldaten aus, indem Sie Ihre SQL-Abfrage aus Snowflake direkt in AWS Glue Studio einfügen. Mit diesen Funktionen kann ein ETL-Entwickler mit Snowflake und AWS Glue in einer Vielzahl von Datenkonstellationen innerhalb einer einzigen Schnittstelle arbeiten.
Um dieses Feature auszuprobieren, erstellen Sie einen Visual ETL-Job und fügen Sie eine Snowflake-Quelle oder ein Snowflake-Ziel zu Ihrem Job hinzu. Dieses Feature befindet sich aktuell in der Vorversion und ist in den folgenden AWS-Regionen verfügbar: USA Ost (Ohio), USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon).
Weitere Informationen finden Sie in der AWS Glue-Dokumentation.