Snowflake Snowpark Connect: Spark en tu Nube de Datos
Snowflake está avanzando en sus capacidades al presentar Snowpark Connect para Apache Spark, una nueva oferta que permite a las empresas ejecutar sus cargas de trabajo de análisis de Apache Spark directamente dentro de la Nube de Datos de Snowflake. Este desarrollo tiene como objetivo optimizar las operaciones de datos, reducir costos y mejorar el rendimiento al eliminar la necesidad de instancias Spark separadas y los retrasos asociados con la transferencia de datos.
Históricamente, las organizaciones que utilizaban Snowflake con Spark a menudo dependían del Conector de Snowflake para Spark. Este conector actúa como un puente, permitiendo que los datos se muevan entre los clústeres de Spark y Snowflake. Sin embargo, este enfoque podría introducir latencia y costos adicionales debido al movimiento de datos entre sistemas. Snowpark Connect para Apache Spark, actualmente en vista previa pública y compatible con Spark 3.5.x, representa un cambio significativo. Aprovecha Spark Connect, una característica introducida en Apache Spark 3.4, que desacopla el código de usuario del clúster de Spark. Esto significa que las aplicaciones, como los scripts de Python o los cuadernos de datos, pueden enviar planes lógicos a un clúster de Spark remoto, con el trabajo pesado y el procesamiento de resultados manejados por el propio clúster.
La implementación de Spark Connect por parte de Snowflake permite que el código Spark se ejecute en el motor vectorizado de Snowflake directamente dentro de la Nube de Datos. Esto proporciona a los clientes de Snowflake la familiaridad de las API de Spark mientras aprovechan el motor optimizado y la arquitectura sin servidor de Snowflake. Sanjeev Mohan, analista jefe de SanjMo, destaca que esta nueva capacidad simplificará el movimiento del código Spark a Snowpark, ofreciendo una combinación de la facilidad de uso de Spark y la simplicidad inherente de Snowflake. Además, se espera que reduzca el costo total de propiedad para las empresas al permitir a los desarrolladores utilizar el motor sin servidor de Snowflake y evitar las complejidades del ajuste de Spark.
Más allá del ahorro de costos, Snowpark Connect para Apache Spark promete un procesamiento más rápido gracias al motor vectorizado de Snowflake. También aborda desafíos como la dificultad para encontrar personal con experiencia especializada en Spark, ya que gran parte de la sobrecarga operativa es gestionada por Snowflake. Shubham Yadav, analista senior de Everest Group, considera que este lanzamiento es oportuno, dada la creciente adopción de la IA y el ML y la correspondiente demanda de infraestructura simplificada y costos reducidos.
Es crucial que las empresas diferencien entre el nuevo Snowpark Connect para Apache Spark y el Conector de Snowflake para Spark existente. Si bien el Conector facilita la transferencia de datos entre Spark y Snowflake, Snowpark Connect "reubica" efectivamente el procesamiento de Spark dentro de Snowflake, minimizando el movimiento de datos y su latencia y costos asociados. La migración del Conector anterior a Snowpark Connect para Apache Spark está diseñada para ser fluida, sin requerir conversión de código.
Este movimiento de Snowflake lo posiciona más directamente contra rivales como Databricks, que ofrece capacidades similares a través de su oferta Databricks Connect. Si bien Snowflake ha sido tradicionalmente optimizado como un almacén de datos para datos estructurados y flujos de trabajo SQL-first, Databricks, construido sobre una arquitectura de lago de datos (lakehouse), ha sobresalido en el manejo de datos estructurados y no estructurados, particularmente para trabajos complejos de aprendizaje automático y streaming. Sin embargo, ambas plataformas están en continua evolución, con crecientes superposiciones en sus funcionalidades. Snowpark de Snowflake, con sus API de DataFrame y soporte para varios lenguajes como Python, Java y Scala, está orientado al procesamiento en la base de datos, ofreciendo ganancias significativas de rendimiento y ahorro de costos sobre los entornos Spark gestionados. Esto permite a los desarrolladores construir tuberías de datos y aplicaciones directamente dentro de Snowflake, reduciendo la transferencia de datos y simplificando la gobernanza.