Entwicklungsclients für Snowpark Connect for Spark¶

Sie können Spark-Workloads interaktiv von Clients wie Snowflake Notebooks, Jupyter Notebooks, VS Code oder eine beliebige Python-basierte Weboberfläche, ohne dass ein Spark-Cluster verwaltet werden muss. Die Workloads werden auf der Snowflake-Infrastruktur ausgeführt.

Wenn Sie Spark-Workloads interaktiv mit Snowpark Connect for Spark entwickeln, können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

• Ausführen von Spark-Workloads mit lokalen Tools, ohne eine Infrastruktur einzurichten.

• Ausführen von Code, der mit PySpark-APIs und -Workflows kompatibel ist.

• Greifen Sie auf Snowflake-Computeressourcen für die Ausführung von Abfragen und Transformationen zu.

• Integrieren Sie Spark in bestehende Data Science-, Erkundungs- oder Entwicklungs-Workflows.

• Authentifizierung mit programmbasierten Zugriffstoken (PATs) für eine sichere Authentifizierung, die auf moderne Zugriffssteuerungen für Unternehmen abgestimmt ist.

In der folgenden Tabelle finden Sie einige der Tools, die Sie verwenden können, wenn Sie mit Spark-Workloads in Snowflake arbeiten: