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|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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Snowpark Connect for Spark 설치하기¶

Python 패키지로 |spconnect|를 설치할 수 있습니다.

1. Python 가상 환경을 만듭니다.

   Confirm that your Python version is 3.10 or later and earlier than 3.13 by running python3 --version.

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

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2. Snowpark Connect for Spark 패키지를 설치합니다.

   pip install --upgrade --force-reinstall 'snowpark-connect[jdk]'
   

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3. Python 코드를 추가하여 Snowpark Connect for Spark 서버를 시작하고 Snowpark Connect for Spark 세션을 만듭니다.

   from snowflake import snowflake.snowpark_connect
   
   # Import snowpark_connect *before* importing pyspark libraries
   from pyspark.sql.types import Row
   
   spark = snowflake.snowpark_connect.server.init_spark_session()
   

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Step 1: Set up your Snowpark Connect for Spark environment¶

Set up your environment by using steps described in the following topics:

1. Create a Python virtual environment and install Snowpark Connect.

2. Set up a connection.

Step 2: Create a Snowpark Connect for Spark server script and launch the server¶

1. Create a Python script to launch the Snowpark Connect for Spark server.

   # 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. Launch the Snowpark Connect for Spark server.

   # 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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Step 3: Set up your Scala application¶

1. Add the Spark Connect client dependency to your build.sbt file.

   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. Execute Scala code to connect to the Snowpark Connect for Spark server.

   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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Scala UDF support on Snowpark Connect for Spark¶

When using user-defined functions or custom code, do one of the following:

• Register a class finder to monitor and upload class files.

  import org.apache.spark.sql.connect.client.REPLClassDirMonitor
  
  val classFinder = new REPLClassDirMonitor("/absolute/path/to/target/scala-2.12/classes")
  spark.registerClassFinder(classFinder)
  

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• 필요한 경우 JAR 종속성을 업로드합니다.

  spark.addArtifact("/absolute/path/to/dependency.jar")
  

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Snowpark Connect for Spark 설치 문제 해결하기¶

With the following list of checks, you can troubleshoot Snowpark Connect for Spark installation and use.

• Java와 Python이 :ref:`동일한 아키텍처에 기반<label-snowpark_connect_jupyter_prereq>`을 두고 있는지 확인합니다.

• Use the most recent Snowpark Connect for Spark package file, as described in Snowpark Connect for Spark 설치하기.

• PySpark 코드가 포함된 python 명령이 로컬 실행, 즉 Snowflake 연결 없이 올바르게 작동하는지 확인합니다.

  예를 들면, 다음과 같은 명령을 실행합니다.

  python your_pyspark_file.py
  

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Step 1: Install Required Packages¶

• Install pyspark. You don’t need to install any Snowflake packages.

  pip install "pyspark[connect]>=3.5.0,<4"
  

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Step 2: Setup and Authentication¶

1. Generate a programmatic access token (PAT).

   For more information, see the following topics:

   • 인증을 위해 프로그래밍 방식의 액세스 토큰 사용

   • ALTER USER … ADD PROGRAMMATIC ACCESS TOKEN (PAT)

   The following example adds a PAT named TEST_PAT for the user sysadmin and sets the expiration to 30 days.

   ALTER USER add PAT TEST_PAT ROLE_RESTRICTION = sysadmin DAYS_TO_EXPIRY = 30;
   

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2. Find your Snowflake Spark Connect host URL.

   Run the following SQL in Snowflake to find the hostname for your account:

   SELECT t.VALUE:type::VARCHAR as type,
          t.VALUE:host::VARCHAR as host,
          t.VALUE:port as port
     FROM TABLE(FLATTEN(input => PARSE_JSON(SYSTEM$ALLOWLIST()))) AS t where type = 'SNOWPARK_CONNECT';
   

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Step 3: Connect to Spark Connect server¶

• To connect to the Spark Connect server, use code such as the following:

  from pyspark.sql import SparkSession
  import urllib.parse
  
  # Replace with your actual PAT.
  pat = urllib.parse.quote("<pat>", safe="")
  
  # Replace with your Snowpark Connect host from the above SQL query.
  snowpark_connect_host = ""
  
  # Define database/schema/warehouse for executing your Spark session in Snowflake (recommended); otherwise, it will be resolved from your default_namespace and default_warehouse
  
  db_name = urllib.parse.quote("TESTDB", safe="")
  schema_name = urllib.parse.quote("TESTSCHEMA", safe="")
  warehouse_name = urllib.parse.quote("TESTWH", safe="")
  
  spark = SparkSession.builder.remote(f"sc://{snowpark_connect_host}/;token={pat};token_type=PAT;database={db_name};schema={schema_name};warehouse={warehouse_name}").getOrCreate()
  
  # Spark session is ready to use. You can write regular Spark DataFrame code, as in the following example:
  
  from pyspark.sql import Row
  
  df = spark.createDataFrame([
      Row(a=1, b=2.),
      Row(a=2, b=3.),
      Row(a=4, b=5.),])
  print(df.count())
  

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