2024 年 9 月 18 日至 20 日 – 8.35 版本说明¶

RANGE BETWEEN 支持 FIRST_VALUE 和 LAST_VALUE 函数¶

在此版本中，我们很高兴地宣布，推出具有两个以上函数的显式偏移的 RANGE BETWEEN 窗口框架：FIRST_VALUE 和 LAST_VALUE。

有关更多信息，请参阅 窗口函数的语法和用法 和 基于范围的窗口框架与基于行的窗口框架。

暂时禁用了从 Snowflake 笔记本单元格向事件表发送遥测数据的功能¶

从此版本开始，Snowflake 笔记本单元格不能再将日志、span 或 span 事件发送到事件表。此集成仅为暂时禁用，将在未来版本中重新启用。从笔记本调用的其他对象（如存储过程和 UDFs）发出的任何日志或跟踪将继续将遥测数据发送到账户的事件表中。要再次允许笔记本单元格向您的事件表发送遥测，请联系 Snowflake 支持或您的客户团队。

如果您的 Snowflake 账户以前曾向事件表发送日志或跟踪，则为了防止中断，不会为您的 Snowflake 账户禁用集成。但应该注意以下已知问题：

• 如果对于您的笔记本（或者笔记本所在的账户、数据库或架构），日志级别是 DEBUG，则笔记本将不会启动。将日志级别设置为 INFO 或更高。

• 在执行 SQL 单元格时，您可能会在 snowflake-snowpark-python 库中看到额外的意外 span，具体来说就是 DataFrame.collect 和 DataFrame.count。这些是从执行 SQL 语句的笔记本内部发出的。您可以通过将 TRACE_LEVEL 参数设置为 ON_EVENT 或 OFF 来删除它们。

Pandas on Snowflake – 正式发布¶

在此版本中，我们很高兴地宣布 Pandas on Snowflake 正式发布，Pandas on Snowflake 允许您直接针对 Snowflake 中的数据，以分布的方式运行 Pandas 代码。只需更改 import 语句和几行代码，您就可以获得熟悉的 Pandas 体验，并享受 Snowflake 的可扩展性和安全性优势。借助 Pandas on Snowflake，您就可以处理更大的数据集，并避免将 Pandas 管道移植到其他大数据框架或配置大型昂贵机器所需的时间和费用。它通过转译到 SQL 在 Snowflake 中本地运行工作负载，使其能够利用并行化优势以及 Snowflake 的数据治理和安全性优势。Pandas on Snowflake 通过 Snowpark Pandas API 交付，是 Snowpark Python 库的一部分，可在 Snowflake 平台内对 Python 代码进行可扩展的数据处理。

有关更多信息，请参阅 pandas on Snowflake

Apache Iceberg™ 表：自动刷新 – 预览¶

在此版本中，我们很高兴地宣布，为使用外部目录的 Apache Iceberg™ 表推出自动元数据刷新支持，此功能目前处于预览阶段。通过自动刷新，Snowflake 以连续和无服务器形式轮询您的外部 Iceberg 目录，以将元数据与最新的远程变更同步。

有关更多信息，请参阅 自动刷新 Apache Iceberg™ 表。