Dự án Data Engineering Phần 2 - Chèn và Phân tích JSON vào Snowflake

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Dự án Data Engineering Phần 2 - Chèn và Phân tích JSON vào Snowflake

Mục lục

  1. Giới thiệu
  2. Chuẩn bị dữ liệu
  3. Tạo bảng cho dữ liệu thô
  4. Xử lý dữ liệu và chèn vào bảng
  5. Công việc tự động hóa
  6. Tổng kết và kế hoạch tiếp theo
  7. Tài liệu tham khảo

Giới thiệu

Trong video này, chúng ta sẽ tiếp tục với phần Hai của dự án kỹ thuật dữ liệu của tôi. Trong phần trước, chúng ta đã trích xuất dữ liệu từ PredictIt và chúng ta sẽ tiếp tục đưa dữ liệu đó vào Snowflake. Trong video này, tôi sẽ tập trung chủ yếu vào các bước tiền xử lý dữ liệu. Nếu bạn chưa xem phần trước, tôi khuyên bạn xem lại video đó trước. Để bắt đầu, chúng ta sẽ cần chuẩn bị dữ liệu.

Chuẩn bị dữ liệu

Đầu tiên, chúng ta cần tạo một stage và integration để truy cập dữ liệu từ S3. Nếu bạn quan tâm về cách thực hiện điều này, tôi sẽ cung cấp một liên kết dưới đây để bạn có thể tìm hiểu thêm. Sau khi đã tạo xong, chúng ta sẽ có thể truy vấn dữ liệu từ S3. Dữ liệu này là dạng không cấu trúc (JSON), vì vậy chúng ta cần phân tích dữ liệu này và đưa vào bảng để tiện cho việc xử lý sau này.

Tạo bảng cho dữ liệu thô

Đầu tiên, tôi sẽ tạo một bảng để lưu trữ dữ liệu thô mà chúng ta trích xuất từ PredictIt. Bằng cách sử dụng câu lệnh "Create TABLE", chúng ta có thể tạo bảng với các cột tương ứng với dữ liệu từ PredictIt. Khi đã tạo xong, chúng ta có thể sao chép dữ liệu vào bảng này bằng câu lệnh "COPY INTO". Snowflake sẽ tự động quét và sao chép dữ liệu từ stage lưu trữ vào bảng.

Xử lý dữ liệu và chèn vào bảng

Tiếp theo, chúng ta cần phân tích dữ liệu JSON để lấy thông tin cần thiết cho bảng chứa các thông tin thị trường và hợp đồng. Chúng ta sẽ sử dụng câu lệnh "FLATTEN" để phân tách dữ liệu từ trường JSON và tạo ra các hàng tương ứng trong bảng. Sau đó, chúng ta có thể chèn dữ liệu từ các hàng đã phân tích vào bảng chứa thông tin thị trường và hợp đồng.

Công việc tự động hóa

Để tự động hóa quá trình này, chúng ta sẽ sử dụng Task trong Snowflake. Task cho phép chúng ta lên lịch chạy các câu lệnh SQL tự động theo một cấu hình cụ thể. Chúng ta có thể tạo và xác định các Task bằng cách sử dụng câu lệnh "CREATE TASK" và thiết lập các tham số như tần suất chạy và bảng Warehouse sử dụng. Sau đó, chúng ta cần khởi động Task để nó chạy theo lịch trình đã thiết lập.

Tổng kết và kế hoạch tiếp theo

Sau khi tạo và khởi động Task, quá trình tự động hóa đã hoàn thành. Chúng ta đã thành công trong việc chèn dữ liệu vào bảng và có thể tiếp tục phân tích dữ liệu này để trả lời các câu hỏi cụ thể hoặc tạo bảng điều khiển cho việc theo dõi thông tin. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét cách sử dụng các công cụ như Tableau để tạo bảng điều khiển dựa trên dữ liệu có sẵn.

Tài liệu tham khảo

  • Liên kết hướng dẫn về tạo stage và integration: [URL tại đây]

Tóm tắt

Trong video này, chúng ta đã tìm hiểu cách tiền xử lý và chèn dữ liệu từ PredictIt vào Snowflake bằng cách sử dụng stage, table và task. Chúng ta đã tạo bảng để lưu trữ dữ liệu thô, phân tích dữ liệu JSON và chèn dữ liệu vào bảng. Sau đó, chúng ta đã tạo task để tự động hóa quá trình này. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng các công cụ khác nhau để phân tích và Visualize dữ liệu đã chèn vào các bảng.

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.