Publié le: Jul 25, 2023
AWS Glue for Apache Spark prend désormais en charge la connectivité native à Snowflake, ce qui permet aux utilisateurs de lire et d'écrire des données depuis Snowflake sans avoir à installer ni gérer les bibliothèques de connecteurs Snowflake. En outre, AWS Glue Studio propose de nouvelles fonctionnalités ETL visuelles pour les sources et les cibles de Snowflake afin de gagner du temps lors de la création de pipelines de données pour Snowflake. AWS Glue Studio permet aux développeurs ETL (Extract, Transform and Load) de transformer visuellement les données à l'aide d'une interface glisser-déposer sans code. Grâce à ce nouveau connecteur et ces nouvelles fonctions visuelles, les développeurs ETL peuvent lire et écrire des données dans Snowflake de manière plus efficace à l'aide d'AWS Glue.
Lors de la création de tâches ETL visuelles à l'aide d'AWS Glue Studio, les développeurs peuvent désormais choisir une table Snowflake comme source directe ou utiliser Snowflake SQL pour définir une source personnalisée. Lorsqu'ils écrivent dans Snowflake, les utilisateurs peuvent définir les opérations cibles à l'aide des commandes Snowflake courantes, notamment drop, truncate, upsert, create et merge. Ces fonctionnalités permettent à un développeur ETL de travailler avec Snowflake et AWS Glue dans diverses situations de données au sein d'une seule interface.
Pour commencer, créez une nouvelle connexion Snowflake dans le catalogue de données Glue et ajoutez une source ou une cible Snowflake à votre tâche. Cette fonction est proposée dans toutes les régions AWS où AWS Glue est disponible.
Pour en savoir plus, consultez la documentation relative à AWS Glue.