{"id":153550,"date":"2025-08-11T07:00:00","date_gmt":"2025-08-11T05:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=153550"},"modified":"2025-08-22T07:54:43","modified_gmt":"2025-08-22T05:54:43","slug":"snowflake-stellt-snowpark-connect-fuer-apache-spark-in-der-oeffentlichen-vorschau-vor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/snowflake-stellt-snowpark-connect-fuer-apache-spark-in-der-oeffentlichen-vorschau-vor\/","title":{"rendered":"Snowflake stellt Snowpark Connect f\u00fcr Apache Spark in der \u00f6ffentlichen Vorschau vor"},"content":{"rendered":"\n

Anwender, die Spark nutzen, k\u00f6nnen die Leistung der Snowflake-Engine direkt mit ihrem bestehenden Spark-Code nutzen. Snowpark Connect f\u00fcr Apache Spark basiert auf einer entkoppelten Client-Server-Architektur, die es erm\u00f6glicht, den Benutzercode vom Spark-Cluster zu trennen, auf dem die Verarbeitung ausgef\u00fchrt wird. Diese neue Architektur erm\u00f6glicht es nun, Spark-Jobs von Snowflake auszuf\u00fchren, und wurde von der Apache Spark-Community in Version 3.4 vorgestellt.<\/p>\n\n\n\n

Mit Snowpark Connect k\u00f6nnen Kunden die vektorisierte Engine von Snowflake f\u00fcr ihren Spark-Code nutzen und so die Komplexit\u00e4t der Wartung oder Anpassung separater Spark-Umgebungen vermeiden, einschlie\u00dflich der Verwaltung von Abh\u00e4ngigkeiten, Versionskompatibilit\u00e4t und Updates. Mit Snowpark Connect kann der gesamte moderne Code von Spark DataFrame, Spark SQL und benutzerdefinierten Funktionen (UDF) mit Snowflake ausgef\u00fchrt werden.<\/p>

\"\"<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Snowflake k\u00fcmmert sich automatisch um die gesamte Leistungsoptimierung und Skalierung, sodass Entwickler sich nicht mehr um den Betrieb von Spark k\u00fcmmern m\u00fcssen. Durch die Verlagerung der Datenverarbeitung auf Snowflake wird au\u00dferdem von Anfang an ein einheitliches und robustes Governance-Framework eingerichtet, das die Konsistenz und Sicherheit der Daten w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus gew\u00e4hrleistet, ohne dass doppelte Arbeit anf\u00e4llt.<\/p>\n\n\n\n

Entwickelt auf Spark Connect und der Snowflake-Architektur<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n

Snowpark Connect f\u00fcr Spark nutzt die entkoppelte Architektur von Spark Connect, die es Anwendungen erm\u00f6glicht, einen unaufgel\u00f6sten logischen Plan zur Verarbeitung an einen entfernten Spark-Cluster zu senden. Diese Philosophie der Trennung von Client und Server war von Anfang an ein wesentlicher Bestandteil des Designs von Snowpark. Derzeit unterst\u00fctzt Snowpark Connect die Spark-Versionen 3.5.x und stellt damit die Kompatibilit\u00e4t mit den neuesten Funktionen und Verbesserungen dieser Versionen sicher.<\/p>\n\n\n\n

Durch diese Innovation entf\u00e4llt die Notwendigkeit, Daten zwischen Spark und Snowflake zu verschieben \u2013 ein Prozess, der in der Vergangenheit zus\u00e4tzliche Kosten, Latenz und Komplexit\u00e4t bei der Governance verursacht hat. Jetzt k\u00f6nnen Unternehmen Spark DataFrame-, SQL- und UDF-Code in Snowflake \u00fcber Snowflake Notebooks, Jupyter-Notebooks, gespeicherte Snowflake-Prozeduren, VSCode, Airflow oder Snowpark Submit ausf\u00fchren, was eine nahtlose Integration in verschiedene Speicher in Snowflake, Iceberg (in Snowflake oder extern verwaltet) und Cloud-Speicheroptionen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

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