Да, вы можете сделать это. Недавно я работал над созданием конвейера фабрики данных (ADF), который извлекает данные из хранилища больших двоичных объектов и передает их в Snowflake. Поскольку это хороший конкретный пример, Snowflake имеет несколько коннекторов (включая Python), которые позволяют подключаться к нему и выполнять запросы (именно так вы создаете этап для извлечения данных из Azure). Вот документация Снежинки: https://docs.snowflake.net/manuals/user-guide/data-load-azure-create-stage.html.
Вы можете следовать документации по созданию функции Azure в Python: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-create-first-function-python, а затем заменить любой код, который вы хотите написать, чтобы переместить ваши данные в другое место. Следует отметить, что в настоящее время это невозможно сделать на портале (хотя Microsoft упоминает, что это то, что они надеются исправить в ближайшее время). Вы можете сделать это для любых других конечных точек, для которых вы хотите переместить ваши данные (это только пример).
В моем случае я использовал операцию копирования ADF для извлечения данных с локального файлового сервера в хранилище больших двоичных объектов. После этого я создал функцию Azure (Python), которая подключалась к Snowflake, и просто использовал запросы SnowSQL для создания формата файла, создания этапа Azure и копирования из этапа в таблицу (уже созданную). Конечно, для Snowflake вы можете просто выполнить все эти запросы в рабочей таблице с портала, но если вы хотите, чтобы весь ваш код хранился в ADF (и вы используете Snowflake), то это хороший способ сделать это:
- Импорт:
import logging
import snowflake.connector
import azure.functions as func
...
- Настройка подключения Snowflake и выполнение запросов (просто вставьте код в функцию «main»):
con = snowflake.connector.connect(
user='user',
password='password',
account='account'
)
cs = con.cursor()
try:
cs.execute("USE WAREHOUSE ...")
cs.execute("USE DATABASE ...")
...
finally:
cs.close()
con.close()