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Teradata Commands Reference
Teradata Commands Reference Overview This page provides comprehensive reference documentation for Teradata - specific commands in the Snowflake Data Validation CLI.
Como trabalhar com warehouses
Todas as tarefas de warehouses podem ser executadas a partir da interface da web do Snowflake ou usando os comandos DDL para warehouses. Como criar um warehouse You can create a warehouse using the Snowsight or SQL: Snowsight: No menu de…
Usar o Snowflake Collaboration Data Clean Rooms
Recurso em versão preliminar — Aberto Disponível para todas as contas. Versão obrigatória Para usar o Collaboration Data Clean Rooms, você deve atualizar para o Snowflake Data Clean Rooms versão 12.9 ou posterior.
Integração de dados
…referida como ETL, a integração de dados abrange as três operações primárias a seguir: Extrair: Exportação de dados de fontes de dados especificadas. Transformar: Modificar os dados de origem (conforme necessário), usando regras,…
Continuous data pipeline examples
…carrega dados JSON brutos em uma única tabela de destino chamada raw. Duas tarefas consultam fluxos de tabela criados na tabela raw e inserem subconjuntos de linhas em várias tabelas.
Tutoriais e outros recursos
Snowflake fornece vários tutoriais para a fase inicial. Você precisará de uma conta Snowflake para explorar estes tutoriais. Se você se registrar para uma conta teste, a conta teste terá um usuário com funções necessárias…
Tabelas interativas e warehouses interativos do Snowflake
Este tópico apresenta as tabelas interativas e os warehouses interativos do Snowflake. Eles oferecem desempenho de consulta de baixa latência para cargas de trabalho interativas de alta simultaneidade. Nota As tabelas interativas agora…
Uso do conector Python
…fazer o login, crie um banco de dados, esquema e warehouse, se ainda não existirem, usando os comandos CREATE DATABASE, CREATE SCHEMA e CREATE WAREHOUSE. O exemplo abaixo mostra como criar um warehouse chamado tiny_warehouse, um banco de…
DATA_METRIC_FUNCTION_REFERENCES
O nome do objeto, como table_name, view_name ou external_table_name, no qual a função de métricas de dados é adicionada. O nome completo do objeto deve ser delimitado por aspas simples. Se o nome da objeto diferenciar letras…
Carregar e usar funções personalizadas no Collaboration Data Clean Rooms
Qualquer colaborador pode carregar UDFs e UDTFs Python personalizadas em uma colaboração. Os modelos na colaboração podem executar essas funções para realizar ações de dados complexas. O uso comum inclui machine learning ou…