GUIDE
Snowpark MigrationAccelerator
Déplacez vos charges de travail Spark vers Snowpark et profitez de tout ce que le Data Cloud a à offrir.
Compréhension du code
Le Snowpark Migration Accelerator crée un modèle sémantique fonctionnel complet de votre base de code sans chercher de mots‑clés.
Guide pas-à-pas
Dans un premier temps, cet outil génère une évaluation, puis, lorsque vous êtes prêt, passe à la conversion, en vous aidant à comprendre ce dont vous disposez et en vous guidant vers l’étape suivante du processus.
Évolution constante
Le SMA a été utilisé sur des millions de lignes de code dans de multiples pipelines et cas d’usage. L’outil est continuellement mis à jour afin de s’améliorer au fur et à mesure de l’analyse de chaque charge de travail, et ainsi accroître l’efficacité des résultats.
UTILISER LE SNOWPARK MIGRATION ACCELERATOR
Le Snowpark Migration Accelerator a été développé par Snowflake pour vous aider à comprendre votre code Spark et vous permettre d’être opérationnel dans Snowpark plus rapidement et plus efficacement. L’outil comporte deux volets : l’évaluation et la conversion du code.
Dans un premier temps, il procède à une évaluation initiale basée sur les fichiers de code, les bibliothèques et les références Spark présents dans toute base de code écrite en Python ou Scala. Le résultat vous permet de comprendre ce dont vous disposez et ce qui peut être converti vers Snowpark. À partir de cette évaluation, l’accélérateur peut automatiquement convertir certaines références de l’API Spark à l’API Snowpark.
COMMENT ÇA FONCTIONNE ?
Le Snowpark Migration Accelerator est un outil gratuit que vous pouvez télécharger et exécuter sur une machine locale ou dans un conteneur. Cet outil reçoit des fichiers de code ou des notebooks comme entrée. (Remarque : il ne se connecte à aucune plateforme source et ne fait qu’analyser les fichiers). Les fichiers sont analysés et un rapport d’évaluation indiquant le niveau de préparation de votre charge de travail Spark pour Snowpark est créé localement.
Une fois l’évaluation créée, le Snowpark Migration Accelerator peut convertir certaines références de l’API Spark vers l’API Snowpark sur la base de l’équivalence fonctionnelle entre la source et la cible. Ce que l’outil ne peut pas convertir sera répertorié et étiqueté avec des commentaires dans le code produit pour indiquer les étapes suivantes.
Pour en savoir plus sur l’installation et l’utilisation de cet accélérateur, consultez la section « Premiers pas » de la documentation de Snowpark Migration Accelerator.
FAQ
Comment ça fonctionne ?
Le Snowpark Migration Accelerator crée un modèle de la fonctionnalité de la base de code source en créant un arbre de la syntaxe abstraite (ASA) et une table de symboles. Les transformations et les informations fournies sont basées sur ce modèle sémantique. Il ne s’agit pas d’un outil de recherche et de remplacement d’expression régulière.
Qui peut l’utiliser ?
Tout le monde ! Cet outil peut être téléchargé et utilisé par tout un chacun pour générer une évaluation et convertir des portions de la base de code source.
Cet outil se connecte‑t‑il à ma plateforme source ?
Non, il s’agit d’une application locale qui reçoit un répertoire de fichiers en entrée et qui n’est connectée à aucune plateforme source.
Cet outil se connecte‑t‑il à mon compte Snowflake ?
Non. Il s’agit d’une application locale qui produit divers rapports et fichiers de code dans un répertoire de sortie local que vous définissez dans l’application.
Quels sont les types de fichiers pris en charge par le Snowpark Migration Accelerator ?
L’accélérateur peut prendre n’importe quel type de fichier en entrée, mais seuls les fichiers de code et les notebooks avec certaines extensions seront analysés pour les références à l’API Spark. Si vous choisissez Python comme langage source, les fichiers avec les extensions suivantes seront analysés pour les références à l’API Spark : .py, .python, .ipynb et/ou .dbc. Si vous choisissez Scala comme langage source, les fichiers avec les extensions suivantes seront traités pour les références à l’API Spark : .scala, .ipynb et/ou .dbc.
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