04.-05. Dezember 2023 – Versionshinweise zu Release 7.43¶

Finalizer-Aufgaben – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit von Finalizer-Aufgaben bekannt geben. Eine Finalizer-Aufgabe verarbeitet das Release und nimmt eine Bereinigung der von einem DAG verwendeten Ressourcen vor. Sie können eine Finalizer-Aufgabe erstellen, die mit einer Stammaufgabe verknüpft ist, oder eine vorhandene eigenständige Aufgabe in eine Finalizer-Aufgabe ändern.

Die Finalizer-Aufgabe wird garantiert unabhängig vom Erfolg oder Misserfolg des DAG ausgeführt und stellt die ordnungsgemäße Bereinigung der Ressourcen und den Abschluss der erforderlichen Schritte in allen Szenarios sicher. Wenn beispielsweise eine DAG-Ausführung Zwischentabellen verwendet, um Daten für die Verarbeitung zu verfolgen, und die Ausführung dann fehlschlägt, bevor alle Tabellenzeilen verarbeitet wurden, würde die nächste Ausführung auf doppelte Zeilen stoßen und müsste die Daten erneut verarbeiten, was zu einer längeren Ausführungszeit oder einer Verschwendung von Computeressourcen führt. Die Finalizer-Aufgabe kann dieses Problem lösen, indem sie die Zeilen löscht oder die Tabelle falls erforderlich abschneidet.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Finalizer-Aufgabe.

Neue SQL-Funktionen¶

Die folgenden Funktionen sind ab diesem Release verfügbar:

Lokales Test-Framework für Python Snowpark – Vorschau¶

Mit diesem Release können wir die Breitstellung eines lokalen Test-Frameworks für Snowpark Python als Vorschau-Feature für alle Konten bereitstellen. Das lokale Test-Framework für Snowpark Python bietet Ihnen die Möglichkeit, Snowpark Python-DataFrames lokal zu erstellen und zu nutzen, ohne sich mit einem Snowflake-Konto verbinden zu müssen. Auf diese Weise können Sie Ihre DataFrame-Operationen lokal entweder auf Ihrem Entwicklungsrechner oder in einer CI-Pipeline (Pipeline für kontinuierliche Integration) testen, bevor Sie Codeänderungen in Ihrem Konto bereitstellen. Die API ist dieselbe, sodass Sie Ihre Tests entweder lokal oder für ein Snowflake-Konto ausführen können, ohne Codeänderungen vornehmen zu müssen.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Lokales Test-Framework.

Laden von Dateien in Stagingbereiche und verwaltete Stagingdateien mit Snowsight – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit der folgenden Snowsight-Features bekannt geben:

• Laden von Dateien in interne Stagingbereiche

• Durchsuchen von Dateien in internen oder externen Stagingbereichen

Mit Snowsight können Sie Dateien in interne benannte Stagingbereiche laden und das Laden von Daten in Tabellen oder das Laden von Abhängigkeiten für Python-Arbeitsblätter vorbereiten. Sie können Snowsight außerdem zum Anzeigen und Verwalten der Dateien in einem Stagingbereich verwenden.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Bereitstellen von Dateien im Stagingbereich mit Snowsight.