Snowflake Snowpark Connect: Spark-Analysen in der Cloud
Snowflake erweitert seine Funktionen durch die Einführung von Snowpark Connect für Apache Spark, einem neuen Angebot, das es Unternehmen ermöglicht, ihre Apache Spark-Analyse-Workloads direkt in der Snowflake Data Cloud auszuführen. Diese Entwicklung zielt darauf ab, Datenoperationen zu optimieren, Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern, indem die Notwendigkeit separater Spark-Instanzen und der damit verbundenen Datenübertragungsverzögerungen entfällt.
Historisch gesehen verließen sich Organisationen, die Snowflake mit Spark nutzten, oft auf den Snowflake Connector für Spark. Dieser Konnektor fungiert als Brücke und ermöglicht die Datenübertragung zwischen Spark-Clustern und Snowflake. Dieser Ansatz konnte jedoch aufgrund der Datenbewegung zwischen Systemen Latenz und zusätzliche Kosten verursachen. Snowpark Connect für Apache Spark, derzeit in der öffentlichen Vorschau und kompatibel mit Spark 3.5.x, stellt eine bedeutende Veränderung dar. Es nutzt Spark Connect, eine in Apache Spark 3.4 eingeführte Funktion, die den Benutzercode vom Spark-Cluster entkoppelt. Das bedeutet, dass Anwendungen wie Python-Skripte oder Daten-Notebooks logische Pläne an einen entfernten Spark-Cluster senden können, wobei die Hauptarbeit und die Ergebnisverarbeitung vom Cluster selbst übernommen werden.
Snowflakes Implementierung von Spark Connect ermöglicht es, Spark-Code direkt auf Snowflakes vektorisiertem Engine innerhalb der Data Cloud auszuführen. Dies bietet Snowflake-Kunden die Vertrautheit der Spark-APIs, während sie Snowflakes optimierten Engine und die serverlose Architektur nutzen. Sanjeev Mohan, Chefanalyst bei SanjMo, betont, dass diese neue Funktion die Übertragung von Spark-Code zu Snowpark vereinfachen und eine Kombination aus Sparks Benutzerfreundlichkeit und Snowflakes inhärenter Einfachheit bieten wird. Darüber hinaus wird erwartet, dass sie die Gesamtbetriebskosten für Unternehmen senkt, indem Entwickler Snowflakes serverlosen Engine nutzen und die Komplexität der Spark-Abstimmung vermeiden können.
Neben Kosteneinsparungen verspricht Snowpark Connect für Apache Spark aufgrund von Snowflakes vektorisiertem Engine eine schnellere Verarbeitung. Es adressiert auch Herausforderungen wie die Schwierigkeit, Personal mit spezialisiertem Spark-Fachwissen zu finden, da ein Großteil des Betriebsaufwands von Snowflake verwaltet wird. Shubham Yadav, Senior Analyst bei der Everest Group, sieht diesen Start angesichts der zunehmenden Einführung von KI und ML und des entsprechenden Bedarfs an vereinfachter Infrastruktur und reduzierten Kosten als zeitgemäß an.
Für Unternehmen ist es entscheidend, zwischen dem neuen Snowpark Connect für Apache Spark und dem bestehenden Snowflake Connector für Spark zu unterscheiden. Während der Konnektor die Datenübertragung zwischen Spark und Snowflake erleichtert, „verlagert“ Snowpark Connect die Spark-Verarbeitung effektiv in Snowflake, wodurch die Datenbewegung und die damit verbundene Latenz und Kosten minimiert werden. Die Migration vom älteren Konnektor zu Snowpark Connect für Apache Spark ist nahtlos gestaltet und erfordert keine Code-Konvertierung.
Dieser Schritt von Snowflake positioniert es direkter gegenüber Konkurrenten wie Databricks, die ähnliche Funktionen durch ihr Databricks Connect-Angebot bieten. Während Snowflake traditionell als Data Warehouse für strukturierte Daten und SQL-First-Workflows optimiert wurde, hat sich Databricks, das auf einer Lakehouse-Architektur basiert, im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten hervorgetan, insbesondere für komplexe Machine-Learning- und Streaming-Jobs. Beide Plattformen entwickeln sich jedoch kontinuierlich weiter, mit zunehmenden Überschneidungen in ihren Funktionalitäten. Snowflakes Snowpark mit seinen DataFrame-APIs und der Unterstützung für verschiedene Sprachen wie Python, Java und Scala ist auf die In-Database-Verarbeitung ausgerichtet und bietet erhebliche Leistungssteigerungen und Kosteneinsparungen gegenüber verwalteten Spark-Umgebungen. Dies ermöglicht Entwicklern den direkten Aufbau von Datenpipelines und Anwendungen innerhalb von Snowflake, wodurch die Datenübertragung reduziert und die Governance vereinfacht wird.