Funcionalidades

📘

Tipos de arquivos

Os tipos de arquivos suportados atualmente são: CSV, JSON e Parquet.

É possível carregar apenas um tipo de arquivo por vez.

Guia rápido

Para iniciar a criação de uma Pipeline, basta ir no módulo Coletar, "Pipelines" aperte em "Nova Pipeline".

Escolha a fonte de dados

Utilize uma fonte já cadastrada ou cadastre uma nova

Parâmetros para conexão (cadastro da fonte)

Informações da pipeline

Atribua o nome e uma breve descrição para sua Pipeline.

Parâmetros de configurações da pipeline (CSV)

Preencha os campos abaixo com os parâmetros e clique em "Continuar".

📘

CSV com multiline

Caso o seu CSV possua dados que se quebram em linhas, ele só será coletado corretamente para a Dadosfera caso estiver entre aspas. Exemplo:

name,age,address
john,29,"19 Street
Ohio"

Multiline não aceito:

name,age,address
john,
29,
19 Street Ohio

Parâmetros de configurações da pipeline (JSON)

Parâmetros de configurações da pipeline (Parquet)

📘

Caracteres especiais:

Ainda que o "Tipo de codificação" seja ajustado, é possível que por padrão de parâmetro, caracteres especiais não apareçam no catálogo.

📘

Observações gerais sobre tipos de dados:

• Uma coluna somente será reconhecida como o tipo number quando todos os elementos da coluna forem números inteiros.

• Uma coluna somente será reconhecida como sendo do tipo float quando todos os elementos da coluna seguirem o padrão do tipo de dado para números de pontos flutuante, ou seja, um número racional (ex: xxxx.xx).

• O uso de vírgulas na formatação numérica (x,xxx.xx) implica em uma conversão de uma coluna do tipo text.

📘

• Uma coluna somente será reconhecida como o tipo number quando todos os elementos da coluna forem números inteiros.

• Uma coluna somente será reconhecida como sendo do tipo float quando todos os elementos da coluna seguirem o padrão do tipo de dado para números de pontos flutuante, ou seja, um número racional (ex: xxxx.xx).

• O uso de vírgulas na formatação numérica (x,xxx.xx) implica em uma conversão de uma coluna do tipo text.

Frequência

• Por último, configure a frequência desejada para que sua pipeline rode. É possível escolher dentre as opções apresentadas ou inserir uma frequência customizada através de uma expressão cron. Para saber mais, acesse.

📘

Extração Incremental de Dados

Ao trabalhar com a Amazon S3, frequentemente nos deparamos com uma organização hierárquica de dados. Uma estrutura comum é ter um diretório principal (por exemplo, "data") e dentro dele vários subdiretórios que segmentam os dados, muitas vezes por períodos, como meses ou anos.
Estrutura de exemplo:

Shell

data/
|-- 2023/
    |-- 01/
        |-- 0.csv
        |-- 1.csv
    |-- 02/
        |-- 0.csv
        |-- 1.csv

No exemplo acima, data é nosso diretório principal e 2023/01/ e 2023/02/ são subdivisões, muitas vezes chamadas de "partições". Cada partição contém arquivos de dados individuais.

Nesta abordagem incremental, criamos uma única pipeline que aponta para o diretório principal (data). Essa pipeline é inteligente o suficiente para identificar e extrair todos os arquivos das subdivisões ou partições de forma automática.

Pronto! Agora basta aguardar a coleta ser feita no horário e dia agendado.

Caso queira executar a pipeline imediatamente, é possível executá-la manualmente. Vá em "Pipelines", "Lista" e "Sincronizar Pipeline".

Após alguns minutos, sua pipeline estará catalogada na aba de exploração como um Data Asset.

📘

A tabela será catalogada adicionando a coluna _processing_timestamp. Dessa forma, em coletas incrementais que os valores sejam sobrescritos, será possível coletar o último valor do registro. Além disso, a coluna com a data de quando o registro foi escrito ajudará nas análises dos dados.

É possível também consultar na lista de pipelines os detalhes da pipeline, como: resumo, lista de entidades e colunas coletadas, histórico de execução e de micro-transformação, em "Ver pipeline".