from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.snowpark.functions import col
# Create a new session, using the connection properties specified in a file.
new_session = Session.builder.configs(connection_parameters).create()
# Create a DataFrame that contains the id, name, and serial_number
# columns in the “sample_product_data” table.
df = session.table("sample_product_data").select(
col("id"), col("name"), col("name"), col("serial_number")
)
# Show the results
df.show()Développer des applications et des extensions
Écrivez des applications qui étendent Snowflake, qui agissent comme un client ou comme un composant d'intégration.
SNOWPARK API
Exécuter du code Python, Java et Scala dans Snowpark
En utilisant des bibliothèques et des environnements d'exécution de code Snowpark, vous pouvez exécuter Python et d'autres langages de programmation à côté de vos données dans Snowflake.
Concevoir
Permettez à tous les utilisateurs de données d'apporter leur travail à une plateforme unique avec une prise en charge native pour Python, Java, Scala et plus encore.
Sécuriser
Appliquer des contrôles cohérents auxquels plus de 500 entreprises du classement Forbes Global 2000 font confiance dans toutes les charges de travail
Optimiser
Bénéficiez du Cloud de données Snowflake avec un très bon rapport prix/performance et une maintenance quasi nulle.
Découvrez Snowpark API
Snowpark est l'ensemble des bibliothèques et des environnements d'exécution de code qui exécutent Python et d'autres langages de programmation à côté de vos données dans Snowflake. Snowpark peut être utilisé pour construire des pipelines de données, des modèles ML, des applications et d'autres tâches de traitement des données.
Codez dans Snowpark avec plusieurs langages
Exécutez du code Python, Java ou Scala personnalisé directement dans Snowflake avec des fonctions définies par l'utilisateur (UDFs) et des procédures stockées Snowpark. Il n'y a pas de clusters distincts à gérer, à faire évoluer ou à exploiter.
Essayez Snowpark
Utilisez les tutoriels de démarrage rapide suivants pour vous familiariser avec Snowpark.
Snowflake ML
Machine Learning de bout en bout dans Snowflake
Prétraitez les données et formez, gérez et déployez des modèles de machine learning, le tout dans Snowflake.
APIs Python Snowflake
Gestion des ressources, des applications et des pipelines de données Snowflake
Créez et gérez des ressources Snowflake pour l'ingénierie des données, Snowpark, Snowpark ML et les charges de travail d'application à l'aide d'une API Python unifiée de première classe.
NATIVE APPS FRAMEWORK
Concevez des applications de données sécurisées
Étendre les capacités d'autres fonctionnalités de Snowflake en partageant des données et la logique métier associée avec d'autres comptes Snowflake.
SNOWPARK CONTAINER SERVICES
Déployer, gérer et faire évoluer les applications conteneurisées
Construisez à partir d'un service entièrement géré qui intègre les meilleures pratiques de Snowflake en matière de sécurité, de configuration et d'exploitation.
STREAMLIT IN SNOWFLAKE
Développer des applications Web personnalisées pour le machine learning et la science des données
Créez, déployez et partagez en toute sécurité des applications Streamlit sur le Cloud de données Snowflake.
FUNCTIONS AND PROCEDURES
Étendre les capacités de Snowflake
Améliorez et étendez Snowflake en écrivant des procédures et des fonctions définies par l'utilisateur. Dans les deux cas, vous écrivez la logique dans l'un des langages de programmation pris en charge.
KAFKA AND SPARK CONNECTORS
Intégration avec d'autres systèmes
Snowflake inclut des connecteurs avec les APIs pour l'intégration avec des systèmes extérieurs à Snowflake.
DRIVERS
Concevoir une application client avec des pilotes et des APIs
Intégrez des opérations Snowflake dans une application client. Outre l'API Snowpark, vous pouvez également utiliser des pilotes spécifiques au langage et à la plate-forme.
Pilotes
Les pilotes vous permettent de vous connecter à Snowflake à partir de votre code ou de vos applications. En utilisant des langages tels que C# Go, et Python, vous pouvez écrire des applications qui effectuent des opérations sur Snowflake.
API RESTful
En utilisant l'API SQL RESTful de Snowflake, vous pouvez accéder à des données et les mettre à jour via HTTPS et REST. Par exemple, vous pouvez soumettre des instructions SQL, créer et exécuter des procédures stockées, fournir des utilisateurs, etc.
Dans l'API REST SQL, vous soumettez une instruction SQL pour exécution dans le corps d'une requête POST. Vous vérifiez ensuite le statut de l'exécution et récupérez les résultats à l'aide de requêtes GET.
TOOLS
Développer plus efficacement
Travaillez avec Snowflake en utilisant des outils qui s'intègrent bien à votre workflow existant.
Travailler avec Snowflake à partir de la ligne de commande
Utilisez la ligne de commande pour créer, gérer, mettre à jour et voir les apps s'exécutant sur Snowflake à travers les charges de travail.
Utiliser Git depuis Snowflake
Exécutez et utilisez du code du référentiel Git directement depuis Snowflake.