Snowpark库为在Snowflake中以规模查询和处理数据提供了直观的library。使用这个library中的任意一种语言，你可以构建在Snowflake中处理数据的应用程序，而无需将数据移动到应用程序代码运行的系统，并作为弹性和无服务器Snowflake引擎的一部分进行规模处理。
目前，Snowflake为三种语言提供Snowpark库：Java、Python和Scala。
Snowpark VS Snowflake Spark Connector
与使用Snowflake Connector for Spark相比，使用Snowpark进行开发具有以下优势：
- 支持使用专为不同语言而构建的库和模式与Snowflake内部的数据进行交互，而不会牺牲性能或功能。
- 支持使用本地工具（如Jupyter、VS Code或IntelliJ）编写Snowpark代码。
- 支持对所有操作（包括Snowflake UDFs）进行下推。这意味着Snowpark将所有数据转换和繁重的工作下推到Snowflake cloud，使您能够高效处理任何大小的数据。
- 无需在Snowflake之外使用单独的集群进行计算。所有计算都在Snowflake内部完成。规模和计算管理由Snowflake处理。
减少数据传输
Snowpark操作在服务器上以惰性方式执行，这意味着您可以使用该库延迟运行数据转换，尽可能晚地在流水线中运行，同时将许多操作批量合并为单个操作。这减少了客户端与Snowflake数据库之间传输的数据量，同时提高了性能。
Snowpark中的核心抽象是DataFrame，它表示一组数据并提供操作这些数据的方法。在客户端代码中，您构建一个DataFrame对象，并设置它来检索您想要使用的数据（例如，包含数据的列，要应用的行过滤器等）。
在构建DataFrame对象时，并不会立即检索数据。相反，当您准备好检索数据时，可以执行一个操作来评估DataFrame对象并将相应的SQL语句发送到Snowflake数据库进行执行。
>>> # Create a DataFrame with the "id" and "name" columns from the "sample_product_data" table.
>>> # This does not execute the query.
>>> df = session.table("sample_product_data").select(col("id"), col("name"))
>>> # Send the query to the server for execution and
>>> # return a list of Rows containing the results.
>>> results = df.collect()
创建内联UDF的能力
您可以在Snowpark应用程序中内联创建用户定义函数（UDF）。Snowpark可以将您的代码推送到服务器上，在服务器上对数据进行大规模操作。这在循环或批处理功能中非常有用，通过创建为UDF，Snowflake可以在其内部以大规模并行化和应用代码逻辑。
您可以使用与编写客户端代码相同的语言编写函数（例如，在Scala中使用匿名函数，在Python中使用lambda函数）。要在Snowflake数据库中使用这些函数来处理数据，您可以在自定义代码中定义和调用用户定义的函数（UDFs）。
Snowpark会自动将自定义UDF的代码推送到Snowflake数据库。当您在客户端代码中调用UDF时，您的自定义代码将在服务器上（即数据所在的地方）执行。您不需要将数据传输到客户端以执行函数。
