Snowpipe Streaming¶

Snowpipe Streaming-API vs. Snowpipe¶

Die API ist als Ergänzung zu Snowpipe gedacht, nicht als Ersatz. Verwenden Sie Snowpipe Streaming-API in Streaming-Szenarios, in denen Daten über Zeilen (z. B. Apache Kafka-Themen) gestreamt und nicht in Dateien geschrieben werden. Die API eignet sich für einen Erfassungs-Workflow, bei dem eine bestehende kundenspezifische Java-Anwendung eingesetzt wird, die Datensätze produziert oder empfängt. Mit der API ist es nicht mehr erforderlich, Dateien zum Laden von Daten in Snowflake-Tabellen zu erstellen, und sie ermöglicht das automatische, kontinuierliche Laden von Datenstreams in Snowflake, sobald die Daten verfügbar sind.

In der folgenden Tabelle werden die Unterschiede zwischen Snowpipe Streaming und Snowpipe beschrieben:

Software-Anforderungen¶

Kanäle¶

Die API erfasst Zeilen über einen oder mehrere Kanäle. Ein Kanal stellt eine benannte logische Streaming-Verbindung zu Snowflake dar, über die Daten in eine Tabelle geladen werden. Ein einzelner Kanal ist genau einer Tabelle in Snowflake zugeordnet. Es können jedoch mehrere Kanäle auf dieselbe Tabelle verweisen. Das Client-SDK kann mehrere Kanäle zu mehreren Tabellen öffnen, aber das SDK kann keine kontenübergreifenden Kanäle öffnen. Die Reihenfolge der Zeilen und die entsprechenden Offset-Token werden innerhalb eines Kanals aufbewahrt, aber nicht zwischen Kanälen, die auf dieselbe Tabelle verweisen.

Sie können den Befehl SHOW CHANNELS ausführen, um die Kanäle aufzulisten, für die Sie Zugriffsrechte haben. Weitere Informationen dazu finden Sie unter SHOW CHANNELS.

Offset-Token¶

Ein Offset-Token ist eine Zeichenfolge, die ein Client in Methodenanforderung insertRow (einzelne Zeile) oder insertRows (Satz von Zeilen) einfügen kann, um den Erfassungsfortschritt pro Kanal zu verfolgen. Das Token wird bei der Erstellung des Kanals mit NULL initialisiert, und es wird aktualisiert, wenn die Zeilen mit einem bereitgestellten Offset-Token durch einen asynchronen Prozess an Snowflake übergeben werden. Clients können in regelmäßigen Abständen getLatestCommittedOffsetToken-Methodenanforderungen stellen, um das letzte bestätigte Offset-Token für einen bestimmten Kanal abzurufen und daraus Rückschlüsse auf den Erfassungsfortschritt zu ziehen. Beachten Sie, dass dieses Token nicht von Snowflake zum Deduplizieren verwendet wird. Clients können dieses Token jedoch zum Deduplizieren mit kundenspezifischem Code verwenden.

Wenn ein Client einen Kanal wieder öffnet, wird das letzte gespeicherte Offset-Token zurückgegeben. Der Client kann seine Position in der Datenquelle mithilfe des Tokens zurücksetzen, um zu vermeiden, dass dieselben Daten zweimal gesendet werden. Beachten Sie, dass bei einem Wiederöffnungsereignis eines Kanals alle in Snowflake gepufferten Daten verworfen werden, damit sie nicht übertragen werden.

Sie können das letzte bestätigte Offset-Token verwenden, um die folgenden allgemeinen Anwendungsfälle durchzuführen:

• Verfolgen des Erfassungsfortschritts.

• Überprüfen, ob ein bestimmter Offset übertragen wurde oder nicht, indem er mit dem letzten übertragenen Offset-Token verglichen wird.

• Aktualisieren des Quell-Offsets und Bereinigen der bereits bestätigten Daten.

• Aktivieren der Deduplizierung und Sicherstellen der genau einmaligen Bereitstellung von Daten.

Beispielsweise könnte der Kafka-Konnektor ein Offset-Token aus dem Topic lesen, wie <partition>:<offset> oder einfach <offset>, wenn die Partition im Kanalnamen kodiert ist. Betrachten Sie das folgende Szenario:

1. Der Kafka-Konnektor geht online und öffnet einen Kanal, der Partition 1 im Kafka-Topic T mit dem Kanalnamen T:P1 entspricht.

2. Der Konnektor beginnt mit dem Lesen von Datensätzen aus der Kafka-Partition. Der Konnektor ruft die API auf und führt eine insertRows-Methodenanforderung mit dem Offset aus, der dem Datensatz als Offset-Token zugeordnet ist. Das Offset-Token könnte zum Beispiel 10 lauten und damit auf den 10. Datensatz in der Kafka-Partition verweisen.

3. Der Konnektor führt in regelmäßigen Abständen getLatestCommittedOffsetToken-Methodenanforderungen aus, um den Erfassungsfortschritt zu ermitteln.

Wenn der Kafka-Konnektor abstürzt, kann mit dem folgende Ablauf das Lesen von Datensätzen aus dem korrekten Offset für die Kafka-Partition wieder aufgenommen werden:

1. Der Kafka-Konnektor ist wieder online und öffnet den Kanal erneut unter demselben Namen wie zuvor.

2. Der Konnektor ruft die API auf und führt eine getLatestCommittedOffsetToken-Methodenanforderung aus, um den letzten bestätigten Offset für die Partition zu erhalten. Angenommen, das letzte persistent gespeicherte Offset-Token ist 20.

3. Der Konnektor verwendet die Kafka-Lese-APIs, um einen Cursor zurückzusetzen, der dem Offset plus 1 zugeordnet ist – in diesem Beispiel 21.

4. Der Konnektor setzt das Lesen der Datensätze fort. Nachdem der Lesecursor erfolgreich neu positioniert wurde, werden keine doppelten Daten abgerufen.

Ein weiteres Beispiel: Angenommen, Sie haben eine Anwendung, die Protokolle aus einem Verzeichnis liest und diese Protokolle mithilfe des Snowpipe Streaming Client SDK in Snowflake exportiert. Sie könnten eine Anwendung für den Protokollexport entwickeln, die Folgendes umsetzt:

1. Auflisten der Dateien im Log-Verzeichnis. Angenommen, das Protokollierungs-Framework generiert Protokolldateien, die lexikografisch sortiert werden können, wobei neue Protokolldateien an das Ende dieser Sortierung positioniert werden.

2. Liest eine Protokolldatei zeilenweise und ruft die API auf, die insertRows-Methodenanforderungen mit einem Offset-Token ausführt, das dem Namen der Protokolldatei und der Zeilenzahl oder Byteposition entspricht. Ein Offset-Token könnte zum Beispiel messages_1.log:20 sein, wobei messages_1.log der Name der Protokolldatei und 20 die Zeilennummer ist.

Wenn die Anwendung abstürzt oder neu gestartet werden muss, kann die API aufgerufen werden und eine getLatestCommittedOffsetToken-Methodenanforderung ausgeführt werden, um das Offset-Token abzurufen, das der letzten exportierten Protokolldatei und -zeile entspricht. Im Beispiel wäre dies messages_1.log:20. Die Anwendung würde dann messages_1.log öffnen und nach Zeile 21 suchen, um zu verhindern, dass dieselbe Protokollzeile zweimal erfasst wird.

Best Practices für genau einmalige Bereitstellung¶

Die genau einmalige Bereitstellung kann eine Herausforderung sein. Entscheidend ist die Einhaltung der folgenden Grundsätze in Ihrem kundenspezifischen Code:

• Um eine angemessene Wiederherstellung nach Ausnahmen, Fehlern oder Abstürzen sicherzustellen, müssen Sie den Kanal wieder neu öffnen und die Erfassung mit dem letzten bestätigten Offset-Token neu starten.

• Auch wenn Ihre Anwendung ihren eigenen Offset pflegt, ist es wichtig, den letzten von Snowflake bereitgestellten Offset-Token als Quelle der Wahrheit zu verwenden und den eigenen Offset entsprechend zurückzusetzen.

• Der einzige Fall, in dem Ihr eigener Offset als die Quelle der Wahrheit behandelt werden sollte, ist, wenn das Offset-Token von Snowflake auf NULL gesetzt oder zurückgesetzt wird. Ein NULL-Offset-Token hat in der Regel einen der folgenden Gründe:

  • Es handelt sich um einen neuen Kanal, weshalb noch kein Offset-Token festgelegt wurde.

  • Die Zieltabelle wurde gelöscht und neu erstellt, sodass der Kanal als neu angesehen wird.

  • Wenn in den letzten 30 Tagen keine Erfassungsaktivität über einen Kanal erfolgt ist, wird der Kanal automatisch bereinigt, was zum Verlust der Offset-Token-Informationen führt.

• Falls erforderlich, können Sie die Quelldaten, die bereits auf der Grundlage des letzten übertragenen Offset-Tokens übertragen wurden, regelmäßig bereinigen und Ihren eigenen Offset aktualisieren.

Weitere Informationen darüber, wie der Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming eine genau einmalige Bereitstellung erreicht, finden Sie unter Genau einmalige Bereitstellung.

Migration zu optimierten Dateien¶

Die API schreibt die Zeilen aus den Kanälen in Blobs des Cloudspeichers, die dann in die Zieltabelle übertragen werden. Zunächst werden die in eine Zieltabelle geschriebenen Streaming-Daten in einem temporären Zwischendateiformat gespeichert. In diesem Stadium wird die Tabelle als „gemischte Tabelle“ betrachtet, da die partitionierten Daten in einer Mischung aus nativen Dateien und Zwischendateien gespeichert sind. Ein automatischer Hintergrundprozess migriert bei Bedarf die Daten aus den aktiven Zwischendateien in native Dateien, die für Abfragen und DML-Operationen optimiert sind.

Replikation¶

Snowpipe Streaming unterstützt Replikation und Failover von Snowflake-Tabellen, die von Snowpipe Streaming und den zugehörigen Kanal-Offsets befüllt werden, von einem Quellkonto zu einem Zielkonto über verschiedene Regionen und verschiedene Cloudplattformen hinweg.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Replikation und Snowpipe Streaming.

Nur-Einfüge-Operationen¶

Die API ist derzeit auf das Einfügen von Zeilen beschränkt. Um Daten ändern, löschen oder kombinieren zu können, müssen Sie die „rohen“ Datensätze in eine oder mehrere Stagingtabellen schreiben. Das Zusammenführen, Verknüpfen oder Transformieren der Daten kann mithilfe von kontinuierlichen Datenpipelines erfolgen, mit denen geänderte Daten in Zielberichtstabellen eingefügt werden können.

Klassen und Schnittstellen¶

Eine Dokumentation der Klassen und Schnittstellen finden Sie unter Snowflake Ingest SDK-API.

Unterstützte Java-Datentypen¶

Die folgende Tabelle fasst zusammen, welche Java-Datentypen für das Einfügen in Snowflake-Spalten unterstützt werden:

Einschränkungen¶

• Tabellen mit einer der folgenden Spalteneinstellungen werden nicht unterstützt:

  • AUTOINCREMENT oder IDENTITY

  • Standard-Spaltenwert, der nicht NULL ist.

• Die Datentypen GEOGRAPHY und GEOMETRY werden nicht unterstützt.

• Spalten mit Sortierungen werden nicht unterstützt.

• Snowpipe Streaming unterstützt nur die Verwendung von 256-Bit-AES-Schlüsseln für die Datenverschlüsselung.

• TRANSIENT- oder TEMPORARY-Tabellen werden nicht unterstützt.