2024년 9월 18일~20일 — 8.35 릴리스 정보¶

FIRST_VALUE 및 LAST_VALUE 함수에 대한 RANGE BETWEEN 지원¶

이 릴리스에서는 두 개의 추가 함수 FIRST_VALUE 및 LAST_VALUE 를 위한 명시적 오프셋이 있는 RANGE BETWEEN 윈도우 프레임을 제공합니다.

자세한 내용은 윈도우 함수 구문 및 사용법 및 범위 기반 윈도우 프레임 대 행 기반 윈도우 프레임 섹션을 참조하십시오.

Snowflake Notebook 셀에서 이벤트 테이블로의 원격 분석 데이터가 일시적으로 비활성화됨¶

이 릴리스부터 Snowflake Notebook 셀은 더 이상 이벤트 테이블에 로그, 범위 또는 범위 이벤트를 내보낼 수 없습니다. 이 통합은 일시적으로 비활성화되었으며, 향후 릴리스에서 다시 활성화될 예정입니다. 저장 프로시저 및 UDFs와 같이 Notebooks에서 호출된 다른 오브젝트에서 내보내는 모든 로그 또는 추적은 계정의 이벤트 테이블로 원격 분석 데이터를 계속 내보냅니다. 이벤트 테이블로 원격 분석 데이터를 내보내는 Notebooks 셀을 다시 활성화하려면 Snowflake 지원팀이나 귀사의 계정 팀에 문의하십시오.

이전에 Snowflake 계정이 이벤트 테이블에 로그 또는 추적을 내보낸 경우, 중단을 방지하기 위해 Snowflake 계정에 대한 통합이 비활성화되지 않았습니다. 하지만 다음과 같은 알려진 문제를 알고 있어야 합니다.

• Notebooks(또는 Notebooks가 있는 계정, 데이터베이스, 스키마)의 로그 수준이 DEBUG인 경우, Notebooks가 시작되지 않습니다. 로그 수준을 INFO 이상으로 설정합니다.

• SQL 셀을 실행할 때 snowflake-snowpark-python 라이브러리에서 예상치 못한 추가 범위, 특히 DataFrame.collect 및 DataFrame.count 가 표시될 수 있습니다. 이러한 항목은 SQL 문을 실행하는 Notebooks의 내부에서 내보내집니다. 이러한 항목은 TRACE_LEVEL 매개 변수를 ON_EVENT 또는 OFF 로 설정하여 제거할 수 있습니다.

pandas on Snowflake - 일반 공급¶

이 릴리스를 통해 pandas on Snowflake를 사용할 수 있습니다. pandas on Snowflake를 사용하면 pandas 코드를 분산된 방식으로 Snowflake의 데이터에서 직접 실행할 수 있습니다. 가져오기 문과 몇 줄의 코드만 변경하면 익숙한 pandas 환경을 Snowflake의 확장성 및 보안 이점과 함께 활용할 있습니다. pandas on Snowflake를 사용하면 훨씬 더 큰 데이터 세트로 작업할 수 있으며, pandas 파이프라인을 다른 빅데이터 프레임워크로 포팅하거나 크고 비싼 머신을 프로비저닝하는 데 드는 시간과 비용을 피할 수 있습니다. SQL로의 변환을 통해 Snowflake에서 기본적으로 워크로드를 실행하여 병렬화와 Snowflake의 데이터 거버넌스 및 보안 이점을 활용할 수 있습니다. pandas on Snowflake는 Snowpark pandas API를 통해 제공되며, 이는 Snowflake 플랫폼 내에서 Python 코드의 확장 가능한 데이터 처리를 가능하게 하는 Snowpark Python 라이브러리의 일부로 제공됩니다.

자세한 내용은 pandas on Snowflake 섹션을 참조하십시오.

Apache Iceberg™ 테이블: 자동 새로 고침 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 외부 카탈로그를 사용하는 Apache Iceberg™ 테이블의 자동 메타데이터 새로 고침을 미리 보기로 제공합니다. Snowflake는 자동 새로 고침을 통해 서버리스 방식으로 지속적으로 외부 Iceberg 카탈로그를 폴링하여 메타데이터를 가장 최근의 원격 변경 사항과 동기화합니다.

자세한 내용은 Apache Iceberg™ 테이블 자동 새로 고침 섹션을 참조하십시오.