작업 공간에서 노트북 편집 및 실행하기¶

실행 컨텍스트 설정¶

작업 공간의 노트북은 데이터베이스나 스키마를 자동으로 설정하지 않습니다. 데이터를 쿼리하려면 다음 SQL 명령을 사용하여 셀에서 실행 컨텍스트를 정의해야 합니다.

USE DATABASE <database>;
USE SCHEMA <schema>;

노트북이 여러 환경과 클라이언트에서 일관되게 실행되도록 하려면 테이블 및 기타 오브젝트에 정규화된 이름을 사용합니다. 예:

-- Query data objects using a fully qualified name
SELECT * FROM TABLE <database_name.schema_name.table_name>;

-- Create a table using a fully qualified name
WITH filtered_events AS (
    SELECT
        user_id,
        event_type,
        event_timestamp
    FROM raw_events
    WHERE event_timestamp >= '2025-01-01'
)
CREATE OR REPLACE TABLE <database_name.schema_name.table_name> AS
SELECT *
FROM filtered_events;

역할 및 웨어하우스 선택기 사용¶

노트북의 활성 역할과 웨어하우스를 설정할 수 있습니다.

SnowsightSQL

Notebooks 편집기의 왼쪽 상단에 있는 선택기를 사용합니다.

쿼리 웨어하우스는 노트북에서 호출한 SQL 쿼리 및 Snowpark 푸시다운 컴퓨팅을 실행하는 데 사용됩니다. 또한 대화형 데이터그리드를 렌더링하는 데도 사용되지만, 이 작업에는 크레딧 요금이 부과되지 않습니다.

크레딧 사용에 대해 자세히 알아보려면 :ref:`컴퓨팅 설정하기<label-nb_in_ws_compute_setup>`를 참조하세요.

Snowpark 세션 생성¶

Snowpark는 플랫폼 외부로 데이터를 이동하지 않고도 Snowflake 내에서 직접 데이터 파이프라인, 변환, 머신 러닝 논리를 구축할 수 있는 Snowflake 개발자 프레임워크입니다. Snowflake 데이터에서 DataFrames로 작동하는 APIs를 제공하여 확장성, 성능, 보안을 위해 계산을 Snowflake 엔진으로 푸시합니다.

Notebooks에서 :doc:`Snowpark Python APIs </developer-guide/snowpark/python/index>`를 사용하려면 먼저 Python 셀에서 Snowpark 세션을 생성합니다.

from snowflake.snowpark.context import get_active_session
session = get_active_session()

셀 실행¶

다음의 4가지 실행 옵션이 지원됩니다.

• 모든 셀을 실행합니다.

• 하나의 단일 셀 실행

• 현재 셀 및 위의 모든 셀 실행(셀의 줄임표 메뉴를 통해).

• 현재 셀 및 아래의 모든 셀 실행(셀의 줄임표 메뉴를 통해)

셀 이름¶

셀에 이름을 할당하여 더 쉽게 탐색하고 상황에 맞는 레이블을 제공할 수 있습니다.

가져온 .ipynb 파일에 이미 이름 또는 제목 메타데이터가 포함된 경우 해당 값이 자동으로 사용됩니다.

셀 참조¶

양방향 SQL에서 Python 셀 참조를 사용하면 두 언어의 셀 간에 결과와 변수를 재사용할 수 있으므로 SQL 및 Python 워크플로 간에 원활하게 전환할 수 있습니다.

결과 도구 설명을 마우스로 가리키면 Python 및 SQL에서 결과를 참조하는 데 사용할 수 있는 DataFrame 이름을 확인할 수 있습니다.

SELECT * FROM {{uploaded_df}} WHERE "price" > 326;

import pandas as pd

uploaded_df = pd.read_csv("../data/diamonds.csv")
uploaded_df

SELECT * FROM {{uploaded_df}} WHERE "price" > 326;

SELECT * FROM {{dataframe_1}} WHERE "carat" < 1.0
UNION ALL
SELECT * FROM {{dataframe_2}} WHERE "carat" >= 1.0;

대화형 데이터그리드¶

데이터그리드는 다음을 지원합니다.

• 스크롤링

• 검색

• 필터링

• 정렬

• 코드 없이 차트 생성

미니맵 및 셀 상태¶

미니맵은 마크다운 헤더에서 목차를 생성하고 각 셀에 대한 포괄적인 세션 내 상태(실행 중, 성공, 실패, 수정됨)를 표시합니다.

전역 검색 및 바꾸기¶

현재 노트북의 모든 셀에서 키워드를 검색할 수 있습니다. 특정 셀을 편집하는 경우 먼저 :kbd:`esc`를 눌러 해당 셀의 편집 모드를 종료합니다.

현재 노트북의 모든 셀에서 키워드를 검색하려면 다음을 수행합니다.

• 키워드를 검색하려면 미니맵에서 Search`를 선택하거나 키보드 단축키 :kbd:`CTRL + :kbd:`F`를 사용합니다.

  모든 셀에서 일치하는 키워드가 표시됩니다. 선택적으로, Replace next 또는 :ui:`Replace all`을 사용하여 검색어를 원하는 값으로 바꿀 수 있습니다.

노트북 커널¶

노트북 서비스가 RUNNING 상태에 있는 한, 노트북 커널은 활성 상태로 유지되어 ML 학습 및 데이터 엔지니어링 작업과 같이 중요한 장기 실행 프로세스를 중단 없이 실행할 수 있습니다.

커널 실행에 영향을 주지 않는 작업:

• 다른 페이지로 이동하기

• |sf-web-interface|의 다른 위치에서 작업하기

• 브라우저 닫기

• 컴퓨터 종료하기

Connected 드롭다운을 사용하여 커널을 종료하거나 다시 시작할 수 있습니다.

노트북 서비스가 일시 중단되면 노트북 커널도 종료됩니다. 자세한 내용은 :ref:`컴퓨팅 설정하기<label-nb_in_ws_compute_setup>`를 참조하세요.

셀 출력¶

• 셀 출력은 .ipynb 파일에 저장되지 않으며, 내보낼 수 없습니다.

• 노트북을 실행한 사용자는 작업 공간(개인 및 공유 작업 공간 모두)에 있는 노트북의 셀 출력에 액세스할 수 있습니다.

• 셀 출력 가시성은 실행을 시작한 사용자로 제한됩니다. 셀을 실행하려면 활성 기본 역할에 :ref:`노트북 프로젝트 오브젝트(NPO) <label-nb_in_ws_schedule_npo>`에 대한 OWNERSHIP 또는 USAGE 권한 중 하나를 부여해야 합니다.

Jupyter 매직¶

작업 공간의 노트북은 IPython(대화형 Python) 커널을 실행하며 표준 Jupyter 셀 및 라인 매직을 제공합니다. :code:`%lsmagic`을 실행하여 사용 가능한 매직을 확인합니다.

예를 들어, %run 매직 명령을 사용하여 다른 노트북을 호출할 수 있습니다.

• :code:`notebook_a`의 Python 셀에서 :code:`%run path/to/notebook_b.ipynb`를 호출합니다. 그러면 :code:`notebook_b`가 :code:`notebook_a`와 동일한 Python 프로세스에서 실행됩니다.

• notebook_b`의 변수 및 pandas DataFrames가 :code:`notebook_a 셀 결과로 렌더링되도록 하려면 명시적으로 출력해야 합니다. 예: print(var) 또는 display(df).

개발자 도구¶

개발자 도구에는 Terminal, Scratchpad 및 :ui:`Variables Explorer`가 포함됩니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터와 노트북 환경을 탐색하고 상호 작용할 수 있습니다.

개발자 도구에 액세스하려면 노트북 상단의 컨트롤바에서 <icon>:ui:`Tools`를 선택합니다.

개발자 도구를 사용하려면 노트북 서비스에 연결되어 있어야 합니다. 다른 서비스로 전환하면 도구가 다시 시작됩니다.

# If installation fails, run `apt update` first
# Install `htop`
apt install htop

# Run `htop`
htop