# Umieszczanie danych w lakehouse

Dane można umieszczać w lakehouse Snowflake. Obejmuje to przesyłanie danych ze źródła danych do pamięci na pliki w chmurze, która jest zarządzana przez platformę danych.

Umieszczanie danych w lakehouse nie wiąże się z kosztownym wykorzystaniem hurtowni podczas umieszczania danych, w odróżnieniu od zwykłego umieszczania danych w hurtowni danych. Pozwala to na umieszczanie danych z dużą częstotliwością i korzystanie z nich z mniejszą częstotliwością w zależności od potrzeb. Możesz także łatwiej udostępniać dane innym platformom. Tabele Iceberg można zsynchronizować z katalogiem Snowflake Open Catalog, aby umożliwić współpracę z innymi narzędziami, takimi jak Apache Spark.

Umieszczanie danych w lakehouse jest dostępne tylko w projektach, w których platformą danych jest Snowflake.

## Przygotowania

* Aby zsynchronizować tabele Iceberg z usługą Snowflake Open Catalog, należy skonfigurować integrację katalogu w instancji Snowflake. Nazwa tej integracji jest wymagana podczas tworzenia zadania. Więcej informacji zawiera temat [CREATE CATALOG INTEGRATION (Snowflake Open Catalog)](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/sql/create-catalog-integration-open-catalog).

* Chociaż można skonfigurować ustawienia połączenia źródła i miejsca docelowego w kreatorze konfiguracji zadania, aby uprościć procedurę konfiguracji, zaleca się wykonanie tej czynności przed utworzeniem zadania.

## Tworzenie zadania umieszczania w jeziorze danych

1. Utwórz projekt i wybierz opcję Potok danych w obszarze Zastosowanie.

2. Wybierz Snowflake w obszarze Platforma danych i skonfiguruj połączenie z hurtownią danych.

   Więcej informacji na temat ustawień miejsca docelowego Snowflake można znaleźć na stronie [Snowflake](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/TargetConnections/snowflake-target.htm).

3. Wybierz Pamięć w chmurze w obszarze Miejsce docelowe umieszczania.

4. Skonfiguruj obszar tymczasowy w obszarze Połączenie pamięci w chmurze.

   Można korzystać z następujących typów połączeń:

   * [Amazon S3](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/TargetConnections/aws-s3-target.htm)

   * [Azure Data Lake Storage](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/TargetConnections/adls-target.htm)

   * [Google Cloud Storage](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/TargetConnections/google-storage-target.htm)

5. Ustaw nazwę Integracji pamięci Snowflake. Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji Snowflake dotyczącej wybranego obszaru pamięci masowej.

6. Wybierz typ tabeli, który ma być domyślnie tworzony dla zadań Przechowywanie, Transformacja i Data mart. Ustawienie to można zmienić później w ustawieniach projektu. Można również ustawić typ tabeli dla każdego zadania w projekcie.

   * Tabele Snowflake

   * Tabele Iceberg zarządzane przez Snowflake

     W tym przypadku należy ustawić domyślną nazwę woluminu zewnętrznego w Domyślny wolumin zewnętrzny.

     InformacjaTabele Iceberg dziedziczą zasady serializacji przechowywania danych ustawione na poziomie schematu, bazy danych lub konta. Może to mieć wpływ na interoperacyjność z innymi produktami odczytującymi tabele bezpośrednio przez Snowflake.

7. Kliknij przycisk Utwórz, aby utworzyć projekt.

Podczas dołączania danych lub tworzenia zadania umieszczania w projekcie, zamiast zadania Umieszczania jest tworzone zadanie Umieszczanie w jeziorze danych. Zadania Umieszczanie w jeziorze danych działają i zachowują się przeważnie jak zadania Umieszczanie, z takim wyjątkiem, że umieszczają dane w pamięci masowej w chmurze. Więcej informacji zawiera temat [Umieszczanie danych ze źródeł danych](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Landing/Landing-data-data-sources.htm).

Wszystkie pliki są umieszczane w formacie CSV. Zadanie pamięci masowej, które wykorzystuje zadanie umieszczania, zapewni, że tabele zewnętrzne będą aktualizowane po aktualizacji danych umieszczania.

## Usuwanie zadania

Możesz usunąć zadanie danych, jeśli nie jest uruchomione i nie ma zależności od zadań podrzędnych w tym samym projekcie.

* W widoku Projekt potoku projektu kliknij the Więcej icon na zadaniu i wybierz Usuń.

Artefakty (pliki) utworzone przez zadanie nie zostaną usunięte.

## Wyświetlanie informacji o zadaniu

Kliknij the Informacje icon na pasku menu, aby wyświetlić informacje o zadaniu, takie jak:

* Właściciel

* Przestrzeń

* Platforma danych

* Identyfikator projektu

* Identyfikator czasu wykonania zadania danych

## Ustawienia

Więcej informacji o ustawieniach zadania zawiera temat [Ustawienia umieszczania w jeziorze danych](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Landing/Lake-Landing-settings.htm).

## Ograniczenia

* Ścieżki tabeli nie można zmienić po jej utworzeniu. Obejmuje to zmianę nazwy tabeli.

* Jeśli tabele do umieszczania są używane jako tabele zewnętrzne, widoki pamięci masowej na żywo są wyłączone.

* Podczas synchronizacji tabel z usługą Snowflake Open Catalog są synchronizowane tabele schematu wewnętrznego, a nie widoki wygenerowane w schemacie zadania danych. To ograniczenie może zostać zniesione w przyszłości. Więcej informacji na temat tabel schematu wewnętrznego zawiera temat [Tabele](https://help.qlik.com/pl-PL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Storage/dataset-tables.htm#Tables).

* Kolumny źródłowe typu CLOB i BLOB będą domyślnie ustawione jako dopuszczające wartości null, nawet jeśli są oznaczone jako niedopuszczające wartości null w źródle. Można je zmienić na niedopuszczające wartości null, ale wtedy trzeba dodać wyrażenie, aby dodać wartość inną niż null w przypadku, gdy ze źródła nadejdzie wartość null. Może się to zdarzyć w przypadku usuniętych rekordów.