11. 您能说出至少 5 个 Snowflake 支持的 ETL 工具吗？
Snowflake 支持多种ETL 工具，允许组织在执行数据集成和转换任务时使用他们喜欢的工具。 Snowflake云数据平台中可以使用以下工具来处理数据并将数据移动到Snowflake进行进一步分析：
计算
塔伦德
马蒂利恩
菲弗兰
缝
阿帕奇气流
丁二烯酸
流集
微软Azure数据工厂
AWS胶水
12. 您能否解释一下如何使用高级 Snowpipe 功能进行连续数据摄取？
Snowpipe 是 Snowflake 提供的连续数据摄取服务，可以在 巴基斯坦电话数据 几分钟内上传文件。借助 Snowpipe，您可以以小组（微批次）方式上传数据，从而使整个组织的用户可以在几分钟内访问数据，从而轻松进行分析。
用户指定放置数据文件的云存储路径以及加载数据的Snowflake中的目标表。这是一个自动数据加载过程，Snowpipe 会自动检测新文件何时添加到存储路径。一旦检测到这些新文件，Snowpipe 就会将数据提取到 Snowflake 中并将其加载到指定的表中。
这种近乎实时的过程可确保数据尽快可用。 Snowpipe 在无服务器架构上运行，这意味着它会自动管理数据摄取过程专门需要的计算资源。
Snowpipe Streaming 的高级架构。图片来源： Snowflake 文档。
13. Snowflake 的 OLTP 和 OLAP 方法是什么？
Snowflake 被设计为针对在线分析处理 (OLAP) 工作负载进行优化的数据仓库解决方案。 OLAP是一种用于从不同角度分析业务数据的软件技术。使 Snowflake 成为黄金标准，因为其架构设计及其功能旨在支持大规模数据任务、复杂查询等。 Snowflake 的 OLAP 方法的特点包括计算和存储分离、大规模并行处理 (MPP) 以及支持不同的数据结构以实现高效的分析处理。
您还拥有在线事务处理 (OLTP) 工作负载，而 Snowflake 传统上并非为此设计的。当数据库收到多个用户对数据的请求以及随着时间的推移对该数据进行的多次修改时，就会出现 OLTP 工作负载，这些修改称为事务。它们的特点是大量的短事务，例如插入和更新。这些功能更多地关注操作数据库，而不是像 Snowflake 这样的数据仓库解决方案。
14. Snowflake聚类是如何工作的，什么时候需要使用手动聚类？
在 Snowflake 中，集群将数据组织成微分区以优化查询性能。默认情况下，Snowflake 自动处理分组，但对于具有自然顺序的大型表（例如时间序列数据），手动分组可能会很有用。