Snowpark Migration Accelerator : Validation¶

Pour poursuivre le processus de validation, suivez les étapes décrites ci-dessous :

1. Copy the snowpark-checkpoints-output folder, generated during the collection process, into the validation workload.

   

2. Ouvrez la charge de travail de validation dans VS Code pour démarrer le processus de validation.

   

3. Generate checkpoints using the checkpoints.json file.

Pour générer des points de contrôle, vous pouvez effectuer l’une des actions suivantes :

• Générez-les en acceptant le message de suggestion :

• Exécution de la commande « Snowflake : Charger tous les points de contrôle »

Une fois que tous les points de contrôle sont chargés, vos fichiers devraient apparaître comme suit :

4. Exécutez le fichier Python pour exécuter le processus de validation des points de contrôle.

When running a python file that contains validation checkpoints, the validation results are going to be shown in the copied « snowpark-checkpoints-output » folder as « checkpoints_validation_results.json »:

The « checkpoints_validation_results.json » contains the unified results of the collection process

{
    "results": [
        {
            "checkpoint_name": "sample$BBVOC7$df1$1",
            "file": "sample.py",
            "line_of_code": 10,
            "result": "PASS",
            "timestamp": "2025-05-05T15:32:29.248917"
        },
        {
            "checkpoint_name": "sample$BBVOC7$df2$1",
            "file": "sample.py",
            "line_of_code": 12,
            "result": "PASS",
            "timestamp": "2025-05-05T15:32:31.137536"
        },
        {
            "checkpoint_name": "sample$BBVOC7$df3$1",
            "file": "sample.py",
            "line_of_code": 17,
            "result": "PASS",
            "timestamp": "2025-05-05T15:32:33.133002"
        }
    ]
}

Les résultats de la validation, comme vu ci-dessus, contiendront le résultat de la comparaison entre les DataFrames PySpark et Snowpark.