Python UDF 설계하기¶

데이터 타입 선택하기¶

코드를 작성하기 전에:

• 함수가 인자로 수락해야 하는 데이터 타입, 그리고 함수가 반환해야 하는 데이터 타입을 선택하십시오.

• 타임존 관련 문제를 고려하십시오.

• NULL 값을 처리하는 방법을 결정하십시오.

Snowflake가 Python 및 SQL 데이터 타입을 매핑하는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL-Python 데이터 타입 매핑 섹션을 참조하십시오.

Snowflake에서 부과한 제약 조건 내에서 유지되는 Python UDF 설계하기¶

Snowflake 환경 내에서 안정성을 보장하기 위해 Snowflake는 Python UDF에 다음과 같은 제약 조건을 적용합니다. 달리 명시되지 않는 한 이러한 제한 사항은 UDF가 만들어질 때가 아니라 실행될 때 적용됩니다.

머신 러닝(Z) 모델 학습은 때로는 리소스를 매우 많이 사용할 수 있습니다. Snowpark에 최적화된 웨어하우스는 대량의 메모리와 컴퓨팅 리소스가 필요한 워크로드에 사용할 수 있는 일종의 Snowflake 가상 웨어하우스입니다. 머신 러닝 모델과 Snowpark Python에 대한 자세한 내용은 Snowpark Python으로 머신 러닝 모델 학습시키기 섹션을 참조하십시오.

모듈 설계하기¶

SQL 문이 Python UDF를 호출하면 Snowflake는 사용자가 작성한 Python 함수를 호출합니다. Python 함수를 “핸들러 함수” 또는 줄여서 “핸들러”라고 합니다. 핸들러는 사용자 제공 모듈 내부에 구현된 함수입니다.

모든 Python 함수와 마찬가지로 함수는 모듈의 일부로 선언되어야 합니다.

핸들러는 Python UDF에 전달된 각 행에 대해 한 번 호출됩니다. 해당 함수를 포함하는 모듈은 각 행에 대해 다시 가져오지 않습니다. Snowflake는 동일한 모듈의 핸들러 함수를 두 번 이상 호출할 수 있습니다.

코드 실행을 최적화하기 위해 Snowflake는 초기화가 느릴 수 있는 반면 핸들러 함수의 실행은 빠르다고 가정합니다. Snowflake는 핸들러를 실행하는 것(한 행의 입력으로 핸들러를 호출하는 시간)보다 초기화 실행(UDF를 로딩하는 시간과 모듈을 초기화하는 시간 포함)에 더 긴 시간 제한을 설정합니다.

모듈 설계에 대한 추가 정보는 Python UDF 만들기 에 있습니다.

스칼라 UDF에서 초기화 최적화 및 전역 상태 제어¶

대부분의 스칼라 UDF는 아래 지침을 따라야 합니다.

• 행 간에 변경되지 않는 공유 상태를 초기화해야 하는 경우, 핸들러 함수 대신 모듈에서 초기화하십시오.

• 스레드로부터 안전하도록 핸들러 함수를 작성하십시오.

• 행 간에 동적 상태를 저장 및 공유하지 마십시오.

UDF가 이러한 지침을 따를 수 없는 경우 Snowflake는 스칼라 UDF가 독립적으로 처리될 것으로 예상합니다. 호출 간에 공유되는 상태에 의존하면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다. 시스템이 임의의 순서로 행을 처리하고 이러한 호출을 여러 인스턴스에 분산할 수 있기 때문입니다. 또한 여러 스레드의 동일한 Python 인터프리터 내에서 같은 핸들러 함수가 여러 번 실행될 수 있습니다.

UDF는 핸들러 함수에 대한 호출에서 공유 상태에 의존하는 것을 피해야 합니다. 그러나 사용자가 UDF에서 공유 상태를 저장하려 할 수 있는 다음 두 가지 상황이 있습니다.

• 각 행에 대해 반복하고 싶지 않은, 부담이 큰 초기화 논리가 포함된 코드입니다.

• 캐시와 같이 행 간에 공유 상태를 활용하는 코드입니다.

여러 핸들러 호출에서 공유할 전역 상태를 유지해야 할 때는 스레딩 - 스레드 기반 병렬 처리 에 설명된 동기화 기본 요소를 사용하여 데이터 경합으로부터 전역 상태를 보호해야 합니다.

규모와 성능 최적화하기¶

오류 처리¶

UDF로 사용되는 Python 함수는 일반 Python 예외 처리 기술을 사용하여 함수 내에서 오류를 포착할 수 있습니다.

함수 내에서 예외가 발생하고 이 예외가 함수에서 포착되지 않으면 Snowflake는 예외에 대한 스택 추적을 포함하는 오류를 발생시킵니다. 처리되지 않은 예외 로깅 이 활성화되면 Snowflake는 이벤트 테이블에 처리되지 않은 예외에 대한 데이터를 기록합니다.

쿼리를 종료하고 SQL 오류를 생성하기 위해 예외를 포착하지 않고 명시적으로 예외를 발생시킬 수 있습니다. 예:

if (x < 0):
  raise ValueError("x must be non-negative.");

디버깅할 때 SQL 오류 메시지 텍스트에 값을 포함할 수 있습니다. 이렇게 하려면 전체 Python 함수 본문을 try-catch 블록에 배치하고, 포착된 오류 메시지에 인자 값을 추가하고, 확장된 메시지와 함께 예외가 발생하도록 하십시오. 민감한 데이터가 노출되지 않도록 하려면 프로덕션 환경에 배포하기 전에 인자 값을 제거하십시오.

우수한 보안 관행 따르기¶

처리기가 안전한 방식으로 작동하도록 보장하려면 UDF 및 프로시저의 보안 모범 사례 에 설명된 모범 사례를 참조하십시오.