Snowpark Migration Accelerator: 유효성 검사¶

유효성 검사 프로세스를 진행하려면 아래에 설명된 단계를 따릅니다.

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

   

2. VS Code에서 유효성 검사 워크로드를 열어 유효성 검사 프로세스를 시작합니다.

   

3. Generate checkpoints using the checkpoints.json file.

검사점을 생성하기 위해 다음 작업 중 하나를 수행할 수 있습니다.

• 제안 메시지를 수락하여 생성합니다.

• “Snowflake: Load All Checkpoints” 명령을 실행합니다.

모든 검사점이 로드되면 파일이 다음과 같이 표시되어야 합니다.

4. Python 파일을 실행하여 검사점 유효성 검사 프로세스를 실행합니다.

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"
        }
    ]
}

위에서 볼 수 있듯이 유효성 검사 결과에는 PySpark 및 Snowpark DataFrames 간의 비교 결과가 포함됩니다.