Introdução
Embora o SQL seja comumente usado por analistas de dados para consultar dados e dar suporte a cargas de trabalho analíticas e de relatórios, os engenheiros de dados geralmente precisam usar SQL para transformar dados, muitas vezes como parte de um pipeline de ingestão de dados ou processo de extração, transformação e carregamento (ETL).
Neste módulo, você aprenderá como usar CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT instruções (CETAS) para transformar dados e armazenar os resultados em arquivos em um data lake que podem ser consultados por meio de uma tabela relacional em um banco de dados SQL sem servidor ou processados diretamente do sistema de arquivos.
Depois de concluir este módulo, conseguirá:
- Use uma instrução CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (CETAS) para transformar dados.
- Encapsular uma instrução CETAS em um procedimento armazenado.
- Inclua um procedimento armazenado de transformação de dados em um pipeline.
Pré-requisitos
Antes de iniciar este módulo, você deve ter as seguintes habilidades e conhecimentos pré-requisitos:
- Familiaridade com o Azure Synapse Analytics.
- Experiência usando Transact-SQL para consultar e manipular dados.