Verteilen von Workloads, die Ergebnisse mit dem Snowflake-Konnektor für Python abrufen¶

Einführung¶

Nachdem Sie mit dem Objekt Cursor eine Abfrage ausgeführt haben, können Sie das Abrufen der Ergebnisse mithilfe von Resultbatches verteilen. Ein Resultbatch kapselt eine Funktion, die eine Teilmenge der Ergebnisse abruft. Sie können verschiedenen Mitarbeitern unterschiedliche Resultbatches zuweisen, um Ergebnisse parallel abzurufen und zu verarbeiten.

Abrufen der Liste der Resultbatches¶

Nachdem Sie eine Abfrage ausgeführt haben, können Sie die Ergebnisse in einem der folgenden Formate abrufen:

• ResultBatch-Objekte.

  Dazu rufen Sie die Methode get_result_batches() im Cursor-Objekt auf. Dies gibt eine Liste von ResultBatch-Objekten zurück, die Sie verschiedenen Mitarbeitern zur Bearbeitung zuweisen können.

  CopyExpand

  with connect(...) as conn:
      with conn.cursor() as cur:
          # Execute a query.
          cur.execute('select seq4() as n from table(generator(rowcount => 100000));')
  
          # Get the list of result batches
          result_batch_list = cur.get_result_batches()
  
          # Get the number of result batches in the list.
          num_result_batches = len(result_batch_list)
  
          # Split the list of result batches into two
          # to distribute the work of fetching results
          # between two workers.
          result_batch_list_1 = result_batch_list[:: 2]
          result_batch_list_2 = result_batch_list[1 :: 2]
  

  Show lessSee more

  Scroll to top

• PyArrow-Tabellen.

  Weitere Informationen dazu finden Sie unter PyArrow-Tabellen.

  Sie können die folgenden Methoden verwenden, um die Resultbatches als PyArrow-Tabellen abzurufen:

  • fetch_arrow_all(): Rufen Sie diese Methode auf, um eine PyArrow-Tabelle mit allen Ergebnissen zurückzugeben.

  • fetch_arrow_batches(): Rufen Sie diese Methode auf, um einen Iterator zurückzugeben, den Sie verwenden können, um eine PyArrow-Tabelle für jeden Resultbatch zurückzugeben.

  Beispiel:

  CopyExpand

  with connect(...) as conn:
      with conn.cursor() as cur:
          # Execute a query.
          cur.execute('select seq4() as n from table(generator(rowcount => 100000));')
  
          # Return a PyArrow table containing all of the results.
          table = cur.fetch_arrow_all()
  
          # Iterate over a list of PyArrow tables for result batches.
          for table_for_batch in cur.fetch_arrow_batches():
            my_pyarrow_table_processing_function(table_for_batch)
  

  Show lessSee more

  Scroll to top

• pandas-DataFrame-Objekte.

  Wenn Sie die pandas-kompatible Version des Snowflake-Konnektor für Python installiert haben, können Sie die folgenden Methoden verwenden, um die Resultbatches als pandas-DataFrame-Objekte abzurufen:

  • fetch_pandas_all(): Rufen Sie diese Methode auf, um einen pandas-DataFrame mit allen Ergebnissen zurückzugeben.

  • fetch_pandas_batches(): Rufen Sie diese Methode auf, um einen Iterator zurückzugeben, den Sie verwenden können, um einen pandas-DataFrame für jeden Resultbatch zurückzugeben.

  Beispiel:

  CopyExpand

  with connect(...) as conn:
      with conn.cursor() as cur:
          # Execute a query.
          cur.execute('select seq4() as n from table(generator(rowcount => 100000));')
  
          # Return a pandas DataFrame containing all of the results.
          table = cur.fetch_pandas_all()
  
          # Iterate over a list of pandas DataFrames for result batches.
          for dataframe_for_batch in cur.fetch_pandas_batches():
            my_dataframe_processing_function(dataframe_for_batch)
  

  Show lessSee more

  Scroll to top

Serialisieren von Resultbatches¶

Um die Resultbatches auf andere Worker oder Knoten zu verschieben, können Sie die Resultbatches serialisieren und deserialisieren. Beispiel:

import pickle

# Serialize a result batch from the first list.
pickled_batch = pickle.dumps(result_batch_list_1[1])

# At this point, you can move the serialized data to
# another worker/node.
...

# Deserialize the result batch for processing.
unpickled_batch = pickle.loads(pickled_batch)

Verwenden von Resultbatches¶

In den nächsten Abschnitten wird erklärt, wie ResultBatch-Objekte verwendet werden:

• Iteration über Zeilen in einem Resultbatch

• Materialisieren der Zeilen in einem Resultbatch

• Abrufen der Anzahl der Zeilen und der Größe eines Resultbatches

• Konvertieren eines Arrow-Resultbatches in eine PyArrow-Tabelle oder einen pandas-DataFrame

# Iterate over the list of result batches.
for batch in result_batch_list_1:
    # Iterate over the subset of rows in a result batch.
    for row in batch:
        print(row)

# Materialize the subset of results for the first result batch
# in the list.
first_result_batch = result_batch_list_1[1]
first_result_batch_data = list(first_result_batch)

# Get the number of rows in a result batch.
num_rows = first_result_batch.rowcount

# Get the size of the data in a result batch.
compressed_size = first_result_batch.compressed_size
uncompressed_size = first_result_batch.uncompressed_size

with conn_cnx as con:
  with con.cursor() as cur:
    cur.execute("select col1 from table")
    batches = cur.get_result_batches()

    # Get the row from the ResultBatch as a pandas DataFrame.
    dataframe = batches[0].to_pandas()

    # Get the row from the ResultBatch as a PyArrow table.
    table = batches[0].to_arrow()