使用databricks spark,能够使用connector(spark-snowflake_2.11-2.3.0.jar,spark雪花-JDBC2.8.1.jar将数据写入雪花中,而不是使用JDBC但是如果没有databricks,当我试图在安装了火花的本地机器上应用相同的代码时,我无法使用火花-雪花连接器写入雪花。我面临的错误是classNotFoundExceptoion for snowflake.DefaultSource。但是能够使用JDBC连接从本地安装spark的本地机器写入
我的目标是将我的jupyter笔记本连接到snowflake数据库,以便查询一些数据。我确实运行了该命令;我能看到包裹; snowflake-connector-python接下来,我在相同的环境中创建了一个jupyter笔记本(condapython3内核),并尝试导入包ModuleNotFoundError: Nom
我正在尝试使用Azure data Factory管道从Azure Data Lake Storage读取数据并写入Snowflake数据库。但是我的误差越来越小了。同时,我能够从Snowflake上读到它。我在数据库端有写权限。我在Azure VM上安装了Integration Runtime,在VM上安装了ODBC驱动程序。能够成功建立连接。SystemErrorOdbcWriteError,'Type=Microsoft.DataTransfer.Common.Shared.HybridD
我使用AWS Glue创建工作,将火花数据帧写入雪花表。结果不一致。基本上,如果我克隆一个现有的成功胶水作业,然后更改输入,这样作业将写入一个新的表,它将成功,我将有一个新的雪片表。但是,如果我再次尝试运行相同的任务(因为我们正在开发中),它将失败:
Error occurred while loading files to Snowflake: net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeSQLException_jvm.net.snowflake.spark.snow
要求:我们将一组客户id存储在snowflake表中,now.We希望迭代每个客户id,并使用WebAPI从亚马逊S3获取所有客户详细信息,然后将其写回snowflake表。当前的系统使用Azure Databricks(PySpark)来发布客户id,并使用WebAPI从S3获取相关的json数据,解析json来提取我们需要的信息并将其写回snowflake。我们想的解决方案不是使用python Web API,而是使用azure数据工厂从s3存储桶中获取数据,并将其摄取到雪花表中。由
我需要用添加到Snowflake表中的新记录更新我的本地表。 这段代码可以工作,但检索大约200,000条记录需要大约一个小时。有没有更快的方法从Snowflake中检索记录并将其导入SQL Server?Date”>= ''1/1/2020'‘and“Date”<= ''12/31/2020'’) A Left JOIN SnowFlake.dbo.Sale2020 B ON b.PrimaryKey