서드 파티 클라이언트에서 Spark 워크로드 실행하기¶

|sf-cli|를 사용하여 연결 추가하기¶

|sf-cli|를 사용하면 |spconnect|에서 Snowflake에 연결할 수 있는 연결 속성을 추가할 수 있습니다. 변경 사항은 config.toml 파일에 저장됩니다.

1. 다음 명령을 실행해 snow connection add 명령을 사용하는 연결을 추가합니다.

   snow connection add
   

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2. 프롬프트에 따라 연결을 정의합니다.

   :code:`spark-connect`를 연결 이름으로 지정해야 합니다.

   다음 예제와 같이 이 명령은 config.toml 파일에 연결을 추가합니다

   [connections.spark-connect]
   host = "example.snowflakecomputing.com"
   port = 443
   account = "example"
   user = "test_example"
   password = "password"
   protocol = "https"
   warehouse = "example_wh"
   database = "example_db"
   schema = "public"
   

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3. 다음 명령을 실행하여 연결이 작동하는지 확인합니다.

   |sf-cli|를 사용하여 추가한 경우 이 방법으로 연결을 테스트할 수 있습니다.

   snow connection list
   snow connection test --connection spark-connect
   

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연결 파일을 수동으로 작성하여 연결 추가하기¶

코드로 Snowflake에서 |spconnect|에 연결할 수 있도록 connections.toml 파일을 수동으로 작성하거나 업데이트할 수 있습니다.

1. 다음 명령을 실행하여 connections.toml 파일에서 소유자(사용자)만 읽기/쓰기 액세스 권한을 보유할 수 있도록 합니다.

   chmod 0600 "~/.snowflake/connections.toml"
   

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2. 다음 예제의 연결 속성을 사용하여 [spark-connect] 연결을 포함하도록 connections.toml 파일을 편집합니다.

   값을 사용자 고유의 연결 세부 정보로 바꿔야 합니다.

   [spark-connect]
   host="my_snowflake_account.snowflakecomputing.com"
   account="my_snowflake_account"
   user="my_user"
   password="&&&&&&&&"
   warehouse="my_wh"
   database="my_db"
   schema="public"
   

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Step 1: Set Up Snowark Connect Environment¶

Python 환경 설정 및 Snowpark Connect 설치에 대한 지침은 공식 Snowpark Connect 설명서를 참조하세요.

주요 단계는 다음과 같습니다.

1. Creating a Python virtual environment

2. Installing Snowpark Connect for Spark

3. 연결 구성 설정

2단계: Snowpark Connect 서버 스크립트 생성¶

Snowpark Connect 서버를 시작하는 Python 스크립트를 만듭니다.

1. launch-snowpark-connect.py

   from snowflake import snowpark_connect
   
   def main():
       snowpark_connect.start_session(is_daemon=False, remote_url="sc://localhost:15002")
       print("SAS started on port 15002")
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

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2. Snowpark Connect 서버 시작

   # Make sure you're in the correct Python environment
   pyenv activate your-snowpark-connect-env
   
   # Run the server script
   python launch-snowpark-connect.py
   

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3단계: Scala 애플리케이션 설정¶

1. build.sbt 파일에 Spark Connect 클라이언트 종속성을 추가합니다.

   libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-connect-client-jvm" % "3.5.3"
   
   // Add JVM options for Java 9+ module system compatibility
   javaOptions ++= Seq(
     "--add-opens=java.base/java.nio=ALL-UNNAMED"
   )
   

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2. Scala Code를 실행하여 Snowpark Connect for Spark 서버에 연결

   import org.apache.spark.sql.SparkSession
   import org.apache.spark.sql.connect.client.REPLClassDirMonitor
   
   object SnowparkConnectExample {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       // Create Spark session with Snowpark Connect
       val spark = SparkSession.builder().remote("sc://localhost:15002").getOrCreate()
   
       // Register ClassFinder for UDF support (if needed)
       // val classFinder = new REPLClassDirMonitor("target/scala-2.12/classes")
       // spark.registerClassFinder(classFinder)
   
       try {
         // Simple DataFrame operations
         import spark.implicits._
   
         val data = Seq(
           (1, "Alice", 25),
           (2, "Bob", 30),
           (3, "Charlie", 35)
         )
   
         val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age")
   
         println("Original DataFrame:")
         df.show()
   
         println("Filtered DataFrame (age > 28):")
         df.filter($"age" > 28).show()
   
         println("Aggregated result:")
         df.groupBy().avg("age").show()
   
       } finally {
         spark.stop()
       }
     }
   }
   

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3. 애플리케이션을 컴파일하고 실행합니다.

   # Compile your Scala application
   sbt compile
   
   # Run the application
   sbt "runMain SnowparkConnectExample"
   

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