Snowpark Migration Accelerator: Hinweise zur Vorbereitung des Codes¶

Dateitypen¶

Der Snowpark Migration Accelerator (SMA) untersucht alle Dateien in Ihrem Verzeichnis, verarbeitet aber nur Dateien mit bestimmten Erweiterungen, die Spark API-Code enthalten können. Dazu gehören sowohl normale Codedateien als auch Jupyter-Notebooks.

You can find a list of file types that SMA supports in the Supported Filetypes section of this documentation.

Exportierte Dateien¶

Wenn Ihr Code nicht in lokalen Dateien, sondern in einer Versionskontrollplattform gespeichert ist, müssen Sie ihn in ein Format exportieren, das SMA verarbeiten kann. Hier erfahren Sie, wie Sie Ihren Code exportieren können:

For Databricks users: To use the Snowpark Migration Accelerator (SMA), you need to export your notebooks to .dbc format. You can find detailed instructions on how to export notebooks in the Databricks documentation on exporting notebooks.

Need help exporting files? Visit the export scripts in the Snowflake Labs Github repo, where Snowflake Professional Services maintains scripts for Databricks, Hive, and other platforms.

• If you are using a different platform, please refer to the Code Extraction page for specific instructions for your platform. If you need assistance converting your code into a format that works with SMA, please contact sma-support@snowflake.com.

Größe¶

Der Snowpark Migration Accelerator (SMA) ist für die Analyse von Quellcode und nicht von Daten konzipiert. Um eine optimale Leistung zu gewährleisten und eine Erschöpfung der Systemressourcen zu verhindern, empfehlen wir:

1. Fügen Sie nur die spezifischen Codedateien ein, die Sie migrieren möchten

2. Vermeiden Sie die Einbeziehung unnötiger Bibliotheksabhängigkeiten

Sie können zwar abhängige Bibliothekscodedateien einbeziehen, aber das erhöht die Verarbeitungszeit erheblich, ohne einen Mehrwert zu bieten, da SMA sich speziell auf die Identifizierung von Spark-Code konzentriert, der migriert werden muss.

Wir empfehlen, alle Code-Dateien zu sammeln, die…

• Automatisch als Teil eines geplanten Prozesses ausgeführt

• Wurden verwendet, um diesen Prozess zu erstellen oder zu konfigurieren (falls sie getrennt sind)

• Sind von Ihrem Unternehmen erstellte benutzerdefinierte Bibliotheken, die in einem der oben genannten Szenarien verwendet werden

Sie müssen keinen Code für gängige Bibliotheken von Drittanbietern wie Pandas oder Sci-Kit Learn einfügen. Das Tool erkennt und katalogisiert diese Bibliotheksreferenzen automatisch, ohne dass der Quellcode benötigt wird.

Wird er ausgeführt?¶

The Snowpark Migration Accelerator (SMA) can only process complete and syntactically correct source code. Your code must be able to run successfully in a supported source platform. If the SMA reports multiple parsing errors, this usually indicates that your source code contains syntax errors. To achieve the best results, ensure that your input directory contains only valid code that can be executed on the source platform.

Anwendungsfall¶

Bei der Überprüfung der Scanergebnisse ist es wichtig, den Zweck Ihrer Codebasis zu verstehen. Es wird Ihnen helfen:

1. Ermitteln Sie, welche Anwendungen oder Prozesse möglicherweise nicht gut mit Snowpark funktionieren

2. Verstehen und analysieren Sie die Ergebnisse der Bereitschaftsbewertung effektiver

3. Prüfen Sie, ob Ihr vorhandener Code und Ihre Systeme mit Snowflake kompatibel sind

Beim Scannen eines Notebooks, das einen nicht unterstützten SQL-Dialekt und einen Datenbank-Connector ohne Spark verwendet, zeigt SMA nur importierte Bibliotheken von Drittanbietern an. Diese Informationen sind zwar hilfreich, aber das Notebook erhält keine Spark API-Bereitschaftsbewertung. Wenn Sie wissen, wie Sie Ihren Code verwenden möchten, können Sie diese Beschränkungen besser verstehen und während der Migration bessere Entscheidungen treffen.

Exporte aus Databricks-Notebooks¶

Databricks Notebooks unterstützen mehrere Programmiersprachen wie SQL, Scala und PySpark in einem einzigen Notebook. Wenn Sie ein Notebook exportieren, gibt die Dateierweiterung die Hauptsprache an:

• Python-Notebooks: .ipynb oder .py

• SQL-Notebooks: .sql

Code, der in einer anderen Sprache als der Hauptsprache des Notebooks geschrieben wurde, wird beim Export automatisch in Kommentare umgewandelt. Wenn Sie zum Beispiel SQL-Code in ein Python-Notebook einfügen, erscheint der SQL-Code als Kommentar in der exportierten Datei.

Code-Kommentare sind von der SMA-Analyse ausgeschlossen. Um sicherzustellen, dass Ihr Code ordnungsgemäß analysiert wird, legen Sie ihn in einer Datei mit der richtigen Dateierweiterung ab, die der Quellsprache entspricht. Beispiel:

• Python-Code sollte in .py-Dateien vorliegen

• SQL der Code sollte in .sql-Dateien enthalten sein

Beachten Sie, dass auch unkommentierter Code nicht analysiert wird, wenn er sich in einer Datei mit der falschen Erweiterung befindet (z. B. Python-Code in einer .sql-Datei).

Before using the tool, please read the Pre-Processing Considerations section in our documentation. This section contains essential information that you need to know before proceeding.