Snowpark Migration Accelerator: Inventários SMA¶

Detalhes do relatório de avaliação¶

O arquivo AssessmentReport.json armazena dados que são exibidos nas seções Detailed Report (Relatório detalhado) e Assessment Summary (Resumo da avaliação) do aplicativo. Esse arquivo é usado principalmente para preencher esses relatórios e pode conter informações que também estão disponíveis em outras planilhas.

Inventário de elementos do DBX¶

O arquivo DbxElementsInventory.csv lista os elementos do DBX encontrados dentro dos notebooks.

• Element: o nome do elemento do DBX.

• ProjectId: nome do projeto (diretório raiz onde a ferramenta foi executada)

• FileId: arquivo onde o elemento foi encontrado e o caminho relativo para esse arquivo.

• Count: o número de vezes que esse elemento aparece em uma única linha.

• Category: a categoria do elemento.

• Alias: o alias do elemento (aplica-se apenas a elementos de importação).

• Kind: uma categoria para cada elemento. Pode incluir Function ou Magic.

• Line: o número da linha nos arquivos de origem onde o elemento foi encontrado.

• PackageName: o nome do pacote onde o elemento foi encontrado.

• Supported: indica se esta referência é suportada ou não. Valores: Verdadeiro/Falso.

• Automatizado: se a ferramenta pode ou não convertê-lo automaticamente. Valores: Verdadeiro/Falso.

• Status: a categorização de cada elemento. As opções são Rename, Direct, Helper, Transformation, WorkAround, NotSupported, NotDefined.

• Instrução: o código em que o elemento foi usado. [NOTE: esta coluna não é enviada via telemetria.]

• SessionId: Identificador único para cada execução da ferramenta.

• SnowConvertCoreVersion: o número da versão do processo de código principal da ferramenta.

• SnowparkVersion: a versão da API do Snowpark disponível para a tecnologia e execução da ferramenta especificadas.

• CellId: se este elemento foi encontrado em um arquivo de notebook, a localização numerada da célula onde este elemento estava no arquivo.

• ExecutionId: o identificador único para esta execução do SMA.

Inventário do fluxo de execução¶

O arquivo ExecutionFlowInventory.csv lista as relações entre os diferentes escopos de carga de trabalho, com base nas chamadas de função encontradas. O objetivo principal deste inventário é servir como base para a identificação dos pontos de entrada.

• Caller: o nome completo do escopo onde a chamada foi encontrada.

• CallerType: o tipo do escopo onde a chamada foi encontrada. Ele pode ser: Function, Class ou Module.

• Invoked: o nome completo do elemento que foi chamado.

• InvokedType: o tipo do elemento. Pode ser: Function ou Class.

• FileId: o caminho relativo do arquivo. (A partir da pasta de entrada escolhida pelo usuário na ferramenta SMA)

• CellId: o número da célula onde a chamada foi encontrada dentro de um arquivo de notebook, se aplicável.

• Line: o número da linha onde a chamada foi encontrada.

• Column: o número da coluna onde a chamada foi encontrada.

• ExecutionId: o ID da execução.

Inventário de pontos de verificação¶

O arquivo Checkpoints.csv lista os pontos de verificação gerados para a carga de trabalho do usuário. Esses pontos de verificação podem ser usados no recurso de pontos de verificação da extensão Snowflake.

• Nome: o nome do ponto de verificação (usando o formato descrito anteriormente).

• FileId: o caminho relativo do arquivo (a partir da pasta de entrada escolhida pelo usuário na ferramenta SMA).

• CellId: o número da célula onde a operação do DataFrame foi encontrada dentro de um arquivo de notebook.

• Line: o número da linha onde a operação do DataFrame foi encontrada.

• Column: o número da coluna onde a operação do DataFrame foi encontrada.

• Type: o caso de uso dos pontos de verificação (Collection ou Validation).

• DataFrameName: o nome do DataFrame.

• Location: o número de atribuição do nome DataFrame.

• Enabled: indica se o ponto de verificação está habilitado (True ou False).

• Mode: o número do modo da coleção (Esquema [1] ou DataFrame [2]).

• Sample: a amostra do DataFrame.

• EntryPoint: o ponto de entrada que guia o fluxo para executar o ponto de verificação.

• ExecutionId: o ID da execução.

Inventário do DataFrames¶

O arquivo DataFramesInventory.csv lista as atribuições de dataframes encontradas para serem utilizadas na geração de pontos de verificação para a carga de trabalho do usuário.

• FullName: o nome completo do DataFrame.

• Name: o nome simples da variável do DataFrame.

• FileId: o caminho relativo do arquivo (a partir da pasta de entrada escolhida pelo usuário na ferramenta SMA).

• CellId: o número das células onde a operação do DataFrame foi encontrada dentro de um arquivo de notebook.

• Line: o número da linha onde a operação do DataFrame foi encontrada.

• Column: o número da coluna onde a operação do DataFrame foi encontrada.

• AssignmentNumber: o número de atribuições para este identificador específico (não símbolo) no arquivo.

• RelevantFunction: a função relevante que motivou a coleção desses dados.

• RelatedDataFrames: os nomes completos dos DataFrames envolvidos na operação (separados por ponto e vírgula).

• EntryPoints: estará vazio nesta fase. Em uma fase posterior, ele será preenchido.

• ExecutionId: o ID da execução.

Inventário de dependência de artefatos¶

O arquivo ArtifactDependencyInventory.csv lista as dependências de artefatos de cada arquivo analisado pelo SMA. Esse inventário permite que o usuário determine quais artefatos são necessários para que o arquivo funcione corretamente no Snowflake.

Os seguintes itens são considerados artefatos: uma biblioteca de terceiros, uma entidade SQL, a origem de uma operação de leitura ou gravação e outro arquivo de código-fonte na carga de trabalho.

• ExecutionId: o identificador da execução.

• FileId: o identificador do arquivo de código-fonte.

• Dependency: a dependência de artefato que o arquivo atual tem.

• Type: o tipo de dependência do artefato.

  • UserCodeFile: código-fonte ou notebook.

  • IOSources: recurso necessário para operação de entrada e saída.

  • ThirdPartyLibraries: uma biblioteca de terceiros.

  • UnknownLibraries: uma biblioteca cuja origem não foi determinada pelo SMA.

  • SQLObjects: uma entidade SQL; tabela ou exibição, por exemplo.

• Success: se o artefato precisa de alguma intervenção, ele mostra FALSE; caso contrário, mostra TRUE.

• Status_Detail: o status da dependência do artefato, com base no tipo.

  • UserCodeFile:

    • Parsed: o arquivo foi analisado com sucesso.

    • NotParsed: a análise do arquivo falhou.

  • IOSources:

    • Exists: o recurso da operação está na carga de trabalho.

    • DoesNotExists: o recurso da operação não está presente na entrada.

  • ThirdPartyLibraries:

    • Supported: a biblioteca é compatível com o Snowpark Anaconda.

    • NotSupported: a biblioteca não é compatível com o Snowpark Anaconda.

  • UnknownLibraries:

    • NotSupported: já que a origem não foi determinada pelo SMA.

  • SQLObject

    • DoesNotExists: a instrução incorporada que cria a entidade não está presente no código-fonte de entrada.

    • Exists: a instrução incorporada que cria a entidade está presente no código-fonte de entrada.

• Arguments: dados extras da dependência do artefato, com base no tipo.

• Location: o conjunto de ID de células e número de linhas onde a dependência do artefato está sendo utilizada no arquivo de código-fonte.

• IndirectDependencies: uma lista de outros arquivos dos quais este arquivo depende, mesmo que não diretamente.

• TotalIndirectDependencies: o número total dessas dependências indiretas.

• DirectParents: uma lista de arquivos que usam este arquivo diretamente.

• TotalDirectParents: o número total desses arquivos pais diretos.

• IndirectParents: uma lista de arquivos que usam este arquivo indiretamente (através de outros arquivos).

• TotalIndirectParents: o número total desses arquivos pais indiretos.

Inventário de arquivos¶

O arquivo files.csv contém uma lista completa de todos os arquivos processados durante a execução da ferramenta, inclusive seus tipos e tamanhos.

• Caminho: O local do arquivo em relação ao diretório raiz. Por exemplo, os arquivos no diretório raiz mostrarão apenas o nome do arquivo.

• Technology: A linguagem de programação do código-fonte (Python ou Scala)

• FileKind: Identifica se o arquivo contém código-fonte ou é de outro tipo (como arquivos de texto ou de registro)

• BinaryKind: Indica se o arquivo é um texto legível por humanos ou um arquivo binário

• Bytes: O tamanho do arquivo medido em bytes

• SupportedStatus: Sempre mostra «DoesNotApply», pois o status de suporte do arquivo não é aplicável nesse contexto

Inventário de usos de importação¶

O arquivo ImportUsagesInventory.csv contém uma lista de todas as importações de bibliotecas externas encontradas em sua base de código. Uma biblioteca externa é qualquer pacote ou módulo importado para seus arquivos de código-fonte.

• Elemento: O identificador exclusivo da referência do Spark

• ProjectId: O nome do diretório raiz onde a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho relativo e o nome do arquivo que contém a referência do Spark

• Count: Número de ocorrências do elemento em uma única linha

• Alias: Nome alternativo opcional para o elemento

• Kind: Sempre vazio/nulo, pois todos os elementos são importações

• Line: Número da linha do código-fonte em que o elemento aparece

• PackageName: Pacote que contém o elemento

• Suportado: Indica se a referência pode ser convertida (True/False)

• Automatizado: Empty/null (coluna obsoleta)

• Status: Sempre «Invalid» (coluna obsoleta)

• Instrução: O código real usando o elemento [Não incluído na telemetria]

• SessionId: Identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

• SnowConvertCoreVersion: Número da versão do mecanismo de processamento principal da ferramenta

• SnowparkVersion: Versão do Snowpark API disponível para a tecnologia específica

• ElementPackage: Nome do pacote que contém o elemento importado (quando disponível)

• CellId: Para arquivos de notebook, indica o número da célula que contém o elemento

• ExecutionId: Identificador exclusivo para a execução do SMA

• Origin: Tipo de origem da importação (BuiltIn, ThirdPartyLib, ou em branco)

Inventário de arquivos de entrada¶

O arquivo InputFilesInventory.csv contém uma lista detalhada de todos os arquivos, organizados por seus tipos e tamanhos.

• Elemento: O nome do arquivo, que é idêntico ao FileId

• ProjectId: O nome do projeto, representado pelo diretório raiz onde a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho completo para o arquivo que contém a referência do Spark, mostrado como um caminho relativo

• Count: O número de arquivos que compartilham esse nome de arquivo

• SessionId: Um identificador exclusivo atribuído a cada sessão da ferramenta

• Extensão: O tipo de extensão do arquivo

• Technology: A linguagem de programação ou o tipo de tecnologia, determinado pela extensão do arquivo

• Bytes: O tamanho do arquivo medido em bytes

• CharacterLength: O número total de caracteres no arquivo

• LinesOfCode: O número total de linhas de código no arquivo

• ParsingResult: Indica se a célula foi analisada com sucesso («Successful») ou se encontrou erros («Error»)

Inventário de arquivos de entrada e saída¶

O arquivo IOFilesInventory.csv contém uma lista de todos os arquivos e recursos externos que o seu código lê ou grava.

• Element: O item específico (arquivo, variável ou componente) que está sendo acessado para operações de leitura ou gravação

• ProjectId: O nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho completo e o nome do arquivo em que o código Spark foi detectado

• Count: O número de ocorrências desse nome de arquivo

• isLiteral: Indica se o local de leitura/gravação está especificado como um valor literal

• Format: O formato de arquivo detectado (como CSV, JSON) se o SMA puder identificá-lo

• FormatType: Especifica se o formato identificado é explícito

• Mode: Indica se a operação é de «leitura» ou «gravação»

• Suportado: Indica se o Snowpark suporta essa operação

• Line: O número da linha no arquivo em que ocorre a operação de leitura ou gravação

• SessionId: Um identificador exclusivo atribuído a cada sessão da ferramenta

• OptionalSettings: Lista todos os parâmetros adicionais definidos para o elemento

• CellId: Para arquivos de notebook, identifica o local específico da célula (nulo para arquivos que não sejam de notebook)

• ExecutionId: Um identificador exclusivo para cada vez que a ferramenta é executada

Inventário de problemas¶

O arquivo Issues.csv contém um relatório detalhado de todos os problemas de conversão descobertos em sua base de código. Para cada problema, você encontrará:

• Uma descrição explicando o problema

• O local exato no arquivo onde o problema ocorre

• Um identificador de código exclusivo para o tipo de problema

Para obter informações mais detalhadas sobre problemas específicos, consulte a seção de análise de problemas da nossa documentação.

• Code: Um identificador exclusivo atribuído a cada problema detectado pela ferramenta

• Description: Uma explicação detalhada do problema, incluindo o nome de referência do Spark, quando aplicável

• Category: O tipo de problema encontrado, que pode ser um dos seguintes:

  • Aviso

  • Erro de conversão

  • Erro do analisador

  • Auxiliar

  • Transformação

  • WorkAround

  • NotSupported

  • NotDefined

• NodeType: O identificador do nó de sintaxe onde o problema foi detectado

• FileId: O caminho relativo e o nome do arquivo onde a referência do Spark foi encontrada

• ProjectId: O nome do diretório raiz onde a ferramenta foi executada

• Line: O número específico da linha no arquivo de origem em que o problema ocorre

• Column: A posição específica do caractere na linha em que o problema ocorre

Inventário de junções¶

O arquivo JoinsInventory.csv contém uma lista abrangente de todas as operações de junção de dataframe encontradas na base de código.

• Element: Número da linha que indica onde a junção começa (e termina, se estiver abrangendo várias linhas)

• ProjectId: Nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: Caminho e nome do arquivo que contém a referência do Spark

• Contagem: Número de arquivos com o mesmo nome de arquivo

• isSelfJoin: TRUE se estiver unindo uma tabela com ela mesma, FALSE caso contrário

• HasLeftAlias: TRUE se um alias for definido para o lado esquerdo da junção, FALSE caso contrário

• HasRightAlias: TRUE se um alias for definido para o lado direito da junção, FALSE caso contrário

• Line: Número da linha inicial da junção

• SessionId: Identificador exclusivo atribuído a cada sessão da ferramenta

• CellId: Identificador da célula do notebook que contém o elemento (nulo para arquivos que não são de notebook)

• ExecutionId: Identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

Inventário de células de notebook¶

O arquivo NotebookCellsInventory.csv fornece uma lista detalhada de todas as células de um notebook, incluindo o conteúdo do código-fonte e o número de linhas de código por célula.

• Element: A linguagem de programação usada no código-fonte (Python, Scala ou SQL)

• ProjectId: O nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho completo e o nome do arquivo em que o código Spark foi detectado

• Count: O número de arquivos com esse nome de arquivo específico

• CellId: Para arquivos de bloco de notas, o identificador exclusivo da célula que contém o código (nulo para arquivos que não são de bloco de notas)

• Arguments: Este campo está sempre vazio (nulo)

• LOC: O número total de linhas de código na célula

• Size: O número total de caracteres na célula

• SupportedStatus: Indica se todos os elementos da célula são suportados (TRUE) ou se há elementos não suportados (FALSE)

• ParsingResult: Mostra se a célula foi analisada com sucesso («Successful») ou se houve erros de análise («Error»)

Inventário de tamanho de notebook¶

O arquivo NotebookSizeInventory. csv fornece um resumo das linhas de código para cada linguagem de programação encontrada nos arquivos do notebook.

• filename: O nome do arquivo da planilha (idêntico ao FileId)

• ProjectId: O nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho relativo e o nome do arquivo que contém as referências do Spark

• Count: O número de arquivos com esse nome de arquivo específico

• PythonLOC: Número de linhas de código Python nas células do notebook (zero para arquivos regulares)

• ScalaLOC: Número de linhas de código Scala nas células do notebook (zero para arquivos regulares)

• SqlLOC: Número de linhas de código SQL nas células do notebook (zero para arquivos regulares)

• Linha: Este campo está sempre vazio (nulo)

• SessionId: Um identificador exclusivo atribuído a cada sessão da ferramenta

• ExecutionId: Um identificador exclusivo atribuído a cada execução de ferramenta

Inventário de usos do Pandas¶

O arquivo PandasUsagesInventory.csv contém uma lista abrangente de todas as referências ao Pandas API encontradas em sua base de código Python durante o processo de varredura.

• Element: O identificador exclusivo da referência pandas

• ProjectId: O nome do diretório raiz onde a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho relativo para o arquivo que contém a referência do Spark

• Count: Número de ocorrências do elemento em uma única linha

• Alias: O nome alternativo usado para o elemento (aplica-se apenas a importações)

• Kind: O tipo de elemento, como classe, variável, função, importação, etc.

• Line: O número da linha do arquivo de origem onde o elemento foi encontrado

• PackageName: O pacote que contém o elemento

• Suportado: Indica se a referência é suportada (True/False)

• Automatizado: Indica se a ferramenta pode converter automaticamente o elemento (True/False)

• Status: Classificação do elemento: Rename, Direct, Helper, Transformation, WorkAround, NotSupported, ou NotDefined

• Instrução: O contexto em que o elemento foi usado [Não incluído na telemetria]

• SessionId: Um identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

• SnowConvertCoreVersion: O número da versão do código de processamento principal da ferramenta

• SnowparkVersion: A versão do Snowpark API disponível para a tecnologia específica e a execução da ferramenta

• PandasVersion: A versão do pandas API usada para identificar elementos na base de código

• CellId: O identificador da célula no FileId (somente para notebooks; caso contrário, nulo)

• ExecutionId: Um identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

Inventário de usos do Spark¶

O arquivo SparkUsagesInventory.csv identifica onde e como as funções do Spark API são usadas em seu código. Essas informações ajudam a calcular a Pontuação de preparação, que indica o quanto seu código está pronto para a migração.

• Elemento: O identificador exclusivo da referência do Spark

• ProjectId: O nome do diretório raiz onde a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho relativo e o nome do arquivo que contém a referência do Spark

• Count: Número de ocorrências do elemento em uma única linha

• Alias: O alias do elemento (aplica-se somente a elementos de importação)

• Tipo: A categoria do elemento (por exemplo, classe, variável, função, importação)

• Line: O número da linha do arquivo de origem onde o elemento foi encontrado

• PackageName: O nome do pacote que contém o elemento

• Suportado: Indica se a referência é suportada (True/False)

• Automatizado: Indica se a ferramenta pode converter automaticamente o elemento (True/False)

• Status: Categorização de elementos (Rename, Direct, Helper, Transformation, WorkAround, NotSupported, NotDefined)

• Instrução: O código real em que o elemento foi usado [NOTE: Esta coluna não é enviada via telemetria]

• SessionId: Um identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

• SnowConvertCoreVersion: O número da versão do processo principal da ferramenta

• SnowparkVersion: A versão disponível do Snowpark API para a tecnologia específica e a execução da ferramenta

• CellId: Para arquivos de notebook, a localização numérica da célula onde o elemento foi encontrado

• ExecutionId: Um identificador exclusivo para essa execução específica do SMA

O arquivo SqlStatementsInventory.csv contém uma contagem de palavras-chave SQL encontradas nos elementos do Spark SQL.

• Element: Nome do elemento de código que contém a instrução SQL

• ProjectId: Nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: Caminho relativo ao arquivo que contém a referência do Spark

• Count: Número de ocorrências do elemento em uma única linha

• InterpolationCount: Número de elementos externos inseridos nesse elemento

• Palavras-chave: Dicionário contendo palavras-chave SQL e sua frequência

• Tamanho: Contagem total de caracteres da instrução SQL

• LiteralCount: Número de literais de cadeias de caracteres no elemento

• NonLiteralCount: Número de componentes SQL que não são literais de cadeia de caracteres

• Linha: Número da linha em que o elemento aparece

• SessionId: Identificador exclusivo para cada sessão da ferramenta

• CellId: Identificador da célula do notebook que contém o elemento (nulo se não estiver em um notebook)

• ExecutionId: Identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

Inventário de elementos SQL¶

O arquivo SQLElementsInventory.csv contém uma contagem de instruções SQL encontradas nos elementos Spark SQL.

Aqui estão os campos incluídos no relatório de análise SQL:

• Element: tipo de elemento de código SQL (Exemplo: SqlSelect, SqlFromClause)

• ProjectId: Nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: Caminho para o arquivo que contém o código SQL

• Count: Número de ocorrências do elemento em uma única linha

• NotebookCellId: ID da célula do notebook

• Linha: Número da linha em que o elemento aparece

• Coluna: Número da coluna em que o elemento aparece

• SessionId: ID Exclusivo para cada sessão de ferramenta

• ExecutionId: ID Exclusivo para cada execução de ferramenta

• SqlFlavor: Tipo de SQL que está sendo analisado (Exemplo: Spark SQL, Hive SQL)

• RootFullName: Nome completo do elemento de código principal

• RootLine: Número da linha do elemento principal

• RootColumn: Número da coluna do elemento principal

• TopLevelFullName: Nome completo da instrução SQL de nível mais alto

• TopLevelLine: Número da linha da instrução de nível mais alto

• TopLevelColumn: Número da coluna da instrução de nível mais alto

• ConversionStatus: Resultado da conversão SQL (Exemplo: Success, Failed)

• Categoria: Tipo de instrução SQL (Exemplo: DDL, DML, DQL)

• EWI: Informações de aviso de erro

• ObjectReference: Nome do objeto SQL que está sendo referenciado (exemplo: nome da tabela, nome da visualização)

Inventário de uso de SQL incorporado¶

O arquivo SqlEmbeddedUsageInventory. csv contém uma contagem de palavras-chave SQL encontradas nos elementos Spark SQL.

• Elemento: O tipo de componente SQL encontrado no código (como instrução Select, cláusula From ou literal numérico)

• ProjectId: O nome do diretório raiz em que a ferramenta foi executada

• FileId: O local e o caminho relativo do arquivo que contém a referência SQL

• Contagem: Quantas vezes esse elemento aparece em uma única linha

• ExecutionId: Um ID exclusivo atribuído a cada execução de ferramenta

• LibraryName: O nome da biblioteca em uso

• HasLiteral: Mostra se o elemento contém valores literais

• HasVariable: Mostra se o elemento contém variáveis

• HasFunction: Mostra se o elemento contém chamadas de função

• ParsingStatus: O estado atual da análise (Success, Failed ou Partial)

• HasInterpolation: Mostra se o elemento contém interpolações de cadeia de caracteres

• CellId: O identificador da célula do notebook

• Linha: O número da linha onde o elemento é encontrado

• Coluna: O número da coluna onde o elemento é encontrado

Inventário de usos de terceiros¶

O arquivo ThirdPartyUsagesInventory.csv contém

• Elemento: O identificador exclusivo da referência de terceiros

• ProjectId: O nome do diretório raiz do projeto onde a ferramenta foi executada

• FileId: O caminho relativo para o arquivo que contém a referência do Spark

• Contagem: O número de ocorrências do elemento em uma única linha

• Alias: O nome alternativo atribuído ao elemento (se aplicável)

• Tipo: A classificação do tipo do elemento (variável, tipo, função ou classe)

• Line: O número da linha do arquivo de origem onde o elemento foi encontrado

• PackageName: O nome completo do pacote (combinação de ProjectId e FileId em Python)

• Instrução: O código real em que o elemento foi usado [NOTE: Não incluído nos dados de telemetria]

• SessionId: Um identificador exclusivo para cada sessão da ferramenta

• CellId: O identificador da célula do notebook onde o elemento foi encontrado (nulo para arquivos que não são de notebook)

• ExecutionId: Um identificador exclusivo para cada execução de ferramenta

Inventário de pacotes¶

O arquivo packagesInventory.csv contém

• Nome do pacote: O nome do pacote que está sendo analisado.

• Nome do projeto: O nome do projeto, que corresponde ao diretório raiz onde a ferramenta foi executada.

• Localização do arquivo: O caminho do arquivo onde o pacote foi encontrado, mostrado como um caminho relativo.

• Contagem de ocorrências: O número de vezes que esse pacote aparece em uma única linha de código.

Resumo da execução da ferramenta¶

O arquivo tool_execution.csv contém informações essenciais sobre a execução atual da ferramenta Snowpark Migration Accelerator (SMA).

• ExecutionId: Um identificador exclusivo atribuído a cada vez que a ferramenta é executada.

• ToolName: O nome da ferramenta que está sendo usada. Pode ser PythonSnowConvert ou SparkSnowConvert (para Scala).

• Tool_Version: O número da versão do software.

• AssemblyName: O nome completo do processador de código (uma versão mais detalhada de ToolName).

• LogFile: Indica se um arquivo de registro foi gerado quando ocorreu um erro ou falha.

• FinalResult: Indica em que ponto a ferramenta parou se ocorreu um erro ou falha.

• ExceptionReport: Indica se foi gerado um relatório de erro quando ocorreu uma falha.

• StartTime: A data e a hora em que a ferramenta começou a ser executada.

• EndTime: A data e a hora em que a ferramenta terminou de ser executada.

• SystemName: O número de série da máquina onde a ferramenta foi executada (usado apenas para solução de problemas e verificação de licenças).