Snowflake平台：数据科学与安全的创新解决方案

### Snowflake平台：数据科学与安全的创新解决方案 #### 1. Snowflake平台概述 Snowflake平台允许用户构建大规模数据应用，无需承担运营负担。新的Snowflake原生应用框架更是将连接应用提升到新高度，提供商可通过Snowflake市场轻松构建、销售和部署数据云中的应用。该框架还包含遥测工具，便于提供商监控和支持其应用，原生应用部署模型与连接和托管应用部署模型相辅相成。 #### 2. 数据科学在Snowflake平台的应用 Snowflake的数据工程、数据仓库和数据湖工作负载为强大的数据科学工作负载奠定了基础，其安全数据共享工作负载的独特功能进一步增强了数据科学工作负载。Snowflake的数据云可加速数据科学工作负载中内部和第三方数据的收集与处理。 Snowflake拥有众多数据科学合作伙伴，如Alteryx、Amazon（SageMaker）、Anaconda、Dataiku、DataRobot、H20.ai和Microsoft（Azure ML）等，其官网提供了完整的技术合作伙伴列表。此外，Snowflake还有两个新特性：Snowpark和Streamlit。 ##### 2.1 Snowpark Snowpark是一个开发框架，通过扩展Snowflake的功能为数据云带来新的数据可编程性。Snowflake API使开发人员、数据科学家和数据工程师能够以无服务器方式使用他们选择的语言部署代码，目前支持Java、Scala和Python。未来还将推出Python工作表，允许在Snowflake UI中编写和运行Python代码，目前该功能处于私有预览阶段。 Snowpark具有以下优势： - **简化数据管道创建**：数据工程师和数据科学家可以创建复杂的数据管道，无需将数据移动到应用代码所在的系统，而是将应用代码处理直接带到数据所在的位置。 - **高效编码能力**：提供单一的数据访问层，并支持DataFrame API，尤其适用于大型数据集，提高编码效率。 - **实时计算**：利用Snowflake现成的虚拟仓库，访问资源无时间延迟，可近乎实时地提供机器学习模型或Web会话分析的统计和计算结果。 - **无需管理分区**：作为Snowflake的原生功能，无需处理基于文件的数据湖常见的分区管理难题。 - **支持用户定义函数（UDFs）**：可以在代码中创建UDFs，并推送到服务器直接对数据进行操作。Snowflake支持Java、JavaScript和Python的UDFs以及外部函数。 Snowpark库通过Maven以JAR文件形式分发，可在多种环境中开发应用，如Jupyter笔记本、IntelliJ IDEA和Visual Studio等。使用Snowpark库时，需先设置开发环境，然后与Snowflake数据库创建会话，并在使用完毕后关闭会话。 Snowpark的工作流程如下： 1. **创建会话**：在开发环境中与Snowflake数据库建立会话。 2. **编排转换和触发操作**：在开发环境中编排转换操作（如SELECT、JOIN、FILTER和PIVOT），并触发操作（如WRITE、FIRST和COUNT）。 3. **延迟评估**：将Snowflake表读取为DataFrame，对其进行转换操作，但这些转换仅在执行操作时才会处理。 4. **生成SQL查询**：执行操作时，Snowpark库会汇总所有提交的转换，生成等效的SQL查询语句。 5. **执行查询**：将SQL语句传递给Snowflake计算资源进行执行。 需要注意的是，调用某些操作（如COLLECT和TAKE）会将数据下载到运行的客户端或驱动应用程序的内存中，可能导致内存不足错误。此外，Snowpark的UDFs最多可接受10个参数作为DataFrame列，但某些数据类型（如数组）不被原生支持，可使用Snowflake变体数据类型进行变通处理。若UDFs无法处理复杂编码，还可引入外部函数。 以下是一个简单的Snowpark操作示例： ```sql -- 创建会话后，读取表为DataFrame -- 假设已经创建了Snowpark会话 -- 读取表 data_frame = session.table('your_table_name') -- 进行转换操作 transformed_df = data_frame.select('column1', 'column2').filter(data_frame['column1'] > 10) -- 执行操作 first_row = transformed_df.first() ``` ##### 2.2 Streamlit Snowflake于2022年3月收购了Streamlit。Streamlit在机器学习和数据科学领域有众多用例，可用于构建复杂和动态的应用。例如，用户可以使用Python代码在Streamlit框架内创建丰富的交互式可视化。其优点包括结构清晰、简单易用。与Python工作表结合使用时，Streamlit应用可以直接在Snowflake用户界面中渲染。一旦作为原生应用部署在Snowflake上，用户可以通过基于角色的身份验证将这些应用提供给其他Snowflake用户。 #### 3. 网络安全：使用Snowflake作为安全数据湖 网络安全是企业高管的首要任务，安全漏洞会带来巨大成本，如收入损失