Clients de développement pour Snowpark Connect for Spark¶

Vous pouvez exécuter des charges de travail Spark de manière interactive à partir de clients tels que Snowflake Notebooks, Jupyter Notebooks, VS Code, ou toute interface basée sur Python sans avoir besoin de gérer un cluster Spark. Les charges de travail s’exécutent sur l’infrastructure Snowflake.

Lorsque vous développez des charges de travail Spark de manière interactive avec Snowpark Connect for Spark, vous pouvez effectuer les tâches suivantes :

• Exécuter des charges de travail Spark à partir d’outils locaux sans configurer d’infrastructure.

• Exécuter du code compatible avec les workflows et les APIs PySpark.

• Accéder aux ressources de calcul Snowflake pour exécuter des requêtes et des transformations.

• Intégrer Spark dans vos workflows existants de science des données, d’exploration ou de développement.

• Vous authentifier à l’aide de jetons d’accès programmatiques (PATs) pour une authentification sécurisée alignée sur les contrôles d’accès des entreprises modernes.

Le tableau suivant répertorie certains des outils que vous pouvez utiliser lorsque vous travaillez avec des charges de travail Spark sur Snowflake :