Inserimento dati | Guida di Qlik Cloud
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Inserimento dati

Il primo passaggio della creazione di una pipeline di dati in un progetto di Qlik Open Lakehouse è l'inserimento dei dati. Il processo comporta il trasferimento dei dati dalla sorgente e l'archiviazione di set di dati in tabelle Iceberg ottimizzate.

L'onboarding viene creato in un'unica operazione, ma viene eseguito in due passaggi. Il tipo di sorgente dati, CDC o in flusso, determina le attività nel progetto:

Sorgenti CDC

  • Trasferimento dei dati

    Ciò comporta il trasferimento dei dati in mini-batch continui dalla sorgente dati in loco a un'area di trasferimento, utilizzando un'attività dati di Trasferimento.

    Trasferimento dei dati dalle sorgenti dati

    È possibile anche trasferire i dati su un lakehouse, dove i dati vengono trasferiti in un'archiviazione dei file S3.

    Trasferimento dei dati sul Qlik Open Lakehouse

  • Archiviazione di set di dati

    Ciò comporta la lettura del caricamento iniziale di dati di trasferimento o dei caricamenti incrementali e l'applicazione dei dati in un formato ottimizzato per la lettura utilizzando un'attività dati di Archiviazione.

    Archiviazione di set di dati

Sorgenti in flusso

  • Trasferimento dei dati

    Ciò comporta il flusso continuo dei dati dalla sorgente a un'area di trasferimento, utilizzando un'attività dati di Trasferimento in flusso.

    Trasferimento di dati in streaming su Qlik Open Lakehouse

  • Archiviazione di set di dati

    Ciò comporta la lettura del caricamento iniziale di dati di trasferimento e l'applicazione dei dati in un formato ottimizzato per la lettura utilizzando un'attività dati di Archiviazione Trasforma dati.

    Storing streaming datasets

Utilizzo dei dati inseriti

Dopo aver eseguito l'inserimento dei dati, è possibile utilizzare i set di dati archiviati in diversi modi, tra cui:

  • È possibile utilizzare i set di dati in un'applicazione di analisi.

  • È possibile eseguire il mirroring dei dati in uno o più data warehouse cloud, inclusi Amazon Redshift e Snowflake, aggiungendo un'attività dati Mirror direttamente all'attività dati di Archiviazione per le origini CDC o l'attività di Trasformazione streaming per le origini di flusso.

    Per ulteriori informazioni, vedere Mirroring dei dati in un data warehouse cloud.

  • È possibile trasformare i dati nel tuo data warehouse cloud creando una pipeline tra progetti che consuma i dati dal tuo progetto di onboarding.

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