Snowpark Migration Accelerator：検証¶

検証プロセスを進めるには、以下の手順に従ってください。

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

   

2. VS コードで検証ワークロードを開き、検証プロセスを開始します。

   

3. Generate checkpoints using the checkpoints.json file.

チェックポイントを生成するには、以下のいずれかのアクションを実行できます。

• 提案されたメッセージを受け入れることで、それらを生成します。

• 実行 "Snowflake:すべてのチェックポイントをロードするコマンド"

すべてのチェックポイントがロードされると、ファイルは以下のように表示されるはずです。

4. Pythonファイルを実行し、チェックポイント検証プロセスを実行します。

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"
        }
    ]
}

上記のように、検証結果には PySpark とSnowpark DataFrames の比較結果が含まれます。