Créez votre code dans Snowflake à l’aide de Snowpark

Créez votre code dans Snowflake à l’aide de Snowpark


L’une des plus grandes annonces lors du Snowflake Summit 2022 était Snowpark pour Python en avant-première publique. Désormais, les ingénieurs de données, les scientifiques des données et les développeurs peuvent coder avec le langage de leur choix, y compris Python, pour exécuter des pipelines, des flux de travail d’apprentissage automatique (ML) et créer des applications de données plus rapidement et de manière plus sécurisée sur une seule plate-forme.

Pour développer et déployer leur code avec Snowpark, les développeurs ont toujours eu la possibilité de travailler à partir de leur environnement de développement intégré (IDE) ou notebook préféré. Pourquoi est-ce utile ? Eh bien, passons en revue les scénarios les plus courants que nous voyons dans les organisations aujourd’hui :

  • Nous avons déjà une solution IDE locale/hébergée préférée ou une solution de bloc-notes. Bonne nouvelle! Snowpark pour Python peut s’exécuter partout où vous pouvez exécuter un noyau Python. Il n’est pas nécessaire d’adopter un outil complètement nouveau ; installez simplement l’API client Snowpark et établissez une connexion à votre compte Snowflake. Voici un exemple de comment démarrer avec Jupytermais l’approche s’applique à n’importe quel IDE.
  • Nous voulons une interface de développement {insert Snowpark supported language} dans Snowflake. Parmi les nombreux Annonces liées à Python et à la science des données au Summit, nous avons annoncé la préversion privée de la prise en charge de langues supplémentaires dans Snowsight Worksheets. Cela permet aux développeurs de créer et de déployer des pipelines de données, des modèles ML et des applications directement à partir de l’interface utilisateur de Snowflake. Plus de détails ci-dessous !
  • Nous recherchons toujours une interface de développement pour notre équipe. Si tel est le cas, ce blog est un bon début pour vous aider à découvrir les options disponibles. Consultez la liste complète ci-dessous.
Solutions d’ordinateurs portables open source

Une option pour créer des applications dans Snowpark consiste à tirer parti des blocs-notes. Les ordinateurs portables sont un choix populaire car ils permettent une expérimentation rapide à l’aide de cellules. Vous pouvez exécuter une variété de solutions de notebook avec Snowpark. Cahiers Jupyter peut être exécuté localement tout en étant connecté en toute sécurité à Snowflake pour exécuter des opérations de données. Toute machine exécutant des conteneurs ou Python peut créer et exécuter des applications Snowpark (au moment de la publication de ce blog, Snowpark prend en charge Python 3.8). Les instructions de configuration d’un bloc-notes Jupyter se trouvent dans le Guide du développeur de snowpark. Une approche similaire peut être utilisée pour travailler avec Snowpark dans d’autres solutions d’ordinateurs portables, y compris Apache Zeppelin. Les solutions d’ordinateurs portables open source sont un excellent choix pour l’exploration de données.

Éditeurs de code et IDE

De nombreux développeurs préfèrent créer des applications à l’aide d’éditeurs de code et d’IDE. Ceux-ci apportent des fonctionnalités telles que le débogage local, la saisie semi-automatique et l’intégration avec le contrôle de code source. Snowpark fonctionne très bien avec des outils comme Code VS, IntelliJ, PyCharm, et plus. Lors de la construction avec Snowpark et des IDE, assurez-vous de sélectionner le bon runtime de langage (Python 3.8 ou Java 11). Code VS même fonctionne avec une extension Jupyter qui permet une expérience de bloc-notes dans l’éditeur, en apportant des points d’arrêt et un débogage à l’expérience de bloc-notes, sans nécessiter une gestion distincte du conteneur Jupyter ou de l’environnement d’exécution. Les éditeurs de code et les IDE sont un excellent choix pour une expérience de développement et de test riche pour la création d’applications.

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Fiches d’exercices Snowsight

Bien que vous sachiez travailler avec des feuilles de calcul dans Snowsight’s expérience Web, saviez-vous que vous pourrez bientôt écrire du code Python et Java également dans Snowsight ? Bien que vous puissiez écrire du code Python et Java de base en ligne lors de la création de fonctions et de procédures stockées dès maintenant, Snowflake déploie la prise en charge des feuilles de calcul pour Python, Java, JavaScript et Scala (tous actuellement en préversion privée). Ces feuilles de travail fournissent une saisie semi-automatique pour la session Snowpark et peuvent être exécutées directement à partir du navigateur en tant que procédure stockée. Snowsight est une bonne option pour les équipes à la recherche d’un éditeur sans installation pour écrire et exécuter des procédures stockées dans Snowpark.

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Expériences d’édition de pointe intégrées

En plus des options ci-dessus, bon nombre de nos Snowpark Accéléré les partenaires proposent soit des blocs-notes open source hébergés et/ou leurs propres expériences intégrées. La meilleure chose à propos de ces partenaires est que leurs solutions sont livrées avec l’API Snowpark prête à l’emploi préinstallée et offrent des connexions de données sécurisées. Ces expériences profondément intégrées accélèrent la création et le déploiement de pipelines, de modèles et d’applications.

Voici quelques-uns des partenaires qui ont des guides étape par étape pour vous aider à démarrer avec Snowpark :

Les autres partenaires incluent DataRobot/Zepl, Domino Data Labs et H2O.ai.

Mobilize a également récemment publié l’aperçu technique de Studio de diamant noir, un ensemble d’outils de développement basés sur le cloud pour Snowflake. BlackDiamond Studio comprend un certain nombre de modèles pour démarrer avec Snowpark et fournit une expérience VS Code basée sur le cloud avec des frameworks pour tester et déployer du code sur Snowflake.

Les équipes à la recherche d’expériences différenciées et productives pour s’appuyer sur Snowpark et Snowflake devraient se tourner vers des solutions partenaires comme celles décrites ci-dessus.

Créez la prochaine génération d’applications de données

Quels que soient les outils qui fonctionnent pour votre équipe, Snowflake est le meilleur endroit pour créer la prochaine génération d’applications de données. Les performances, la sécurité et la collaboration de classe mondiale avec le partage de données et les applications natives permettent aux équipes de créer et de déployer en collaboration leurs solutions à grande échelle.

Si vous cherchez à commencer à construire sur Snowpark et Snowflake, nous vous recommandons l’un de nos démarrages rapides comme le Snowpark pour Démarrage rapide de Python pour créer un modèle de désabonnement client en utilisant un Jupyter Notebook local ou l’un des guides de nos partenaires Snowpark Accelerated mentionnés ci-dessus.

Avoir des questions? Obtenez des réponses rapides dans le Forum Snowpark de la communauté Data Heroes !

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