Snowpark Migration Accelerator: ウォークスルーのセットアップ¶

SMA アプリケーション¶

Snowpark Migration Accelerator（SMA）は、開発者が PySpark やSpark ScalaアプリケーションをSnowflake上で実行できるように変換することを支援します。PythonやScalaコード内のSpark API 呼び出しを自動的に検出し、同等のSnowpark API 呼び出しに変換します。このガイドでは、Sparkのサンプルコードを分析して、 SMA の基本的な関数を示し、移行プロジェクトをどのように支援するかを紹介します。

最初の評価フェーズでは、Snowpark Migration Accelerator（SMA）がソースコードを調査し、コード内のすべての関数をキャプチャする詳細なモデルを構築します。この分析に基づいて、 SMA は、このウォークスルーで確認する詳細な評価レポートを含む、いくつかのレポートを作成します。これらのレポートにより、Snowparkへの移行に必要なコードの準備状況を把握し、移行に必要な労力を見積もることができます。このラボを続ける中で、これらの発見をさらに詳しく見ていくことにしましょう。

サンプルコードベース¶

このガイドでは、Pythonのコード例を使用して移行プロセスを示します。サードパーティのGitリポジトリから2つのサンプルコードベースを選びました。これらのコードベースには、以下からアクセスできます。

• PySpark データエンジニアリングの例: https://github.com/spark-examples/pyspark-examples

• Apache Spark機械学習の例: https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/python

Snowpark Migration Accelerator（SMA）を使用してコードベースを分析するには、以下のステップに従います。

1. GitHub からコードベースをzipファイルとしてダウンロードします。その方法は GitHub のドキュメント に記載されています。

2. コンピューターに、別々のフォルダーをコードベースごとに作成します。

3. 以下の画像のように、各zipファイルを指定のフォルダーに解凍します。

これらのサンプルコードベースは、 SMA がSpark API 参照を評価し、 Spark API レディネススコア を計算する方法を示しています。2つのシナリオを見てみましょう。

1. Snowparkとの互換性が高く、移行準備が整っていることを示す高スコアを獲得したコードベース。

2. 低スコアを受けたコードベースは、移行前に追加レビューと潜在的な修正が必要であることを示します。

レディネススコアは貴重な洞察を提供しますが、移行を計画する際に考慮する必要のある唯一の要因として扱うべきではありません。移行を成功させるためには、高スコア評価でも低スコア評価でも、あらゆる側面の包括的な評価が必要です。

ディレクトリを解凍した後、 SMA は、サポートされているコード形式とノートブック形式を使用しているファイルのみを分析します。これらのファイルは、Spark API およびその他のサードパーティ APIs への参照がないかを確認されます。どのファイルタイプがサポートされているかは、 ここ のリストをご確認ください。

このウォークスルーの残りの部分を通して、これら2つのコードベースがどのように実行されるかを分析します。