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Lakeflow Spark Declarative Pipelines è il modo più comune per usare i dati nelle pipeline. È anche possibile definire viste materializzate autonome e tabelle di streaming all'esterno delle pipeline dichiarative di Lakeflow Spark usando una sintassi di query semplice e Azure Databricks gestisce automaticamente le pipeline sottostanti. È possibile creare e aggiornare tabelle autonome da un databricks SQL warehouse o da un notebook in esecuzione in un ambiente di calcolo generale serverless.
Note
Questa sezione era precedentemente denominata "Pipeline per Databricks SQL". È stata rinominata "Pipeline autonome" per riflettere il nuovo supporto per creare viste materializzate autonome e tabelle di flusso da un notebook in esecuzione su calcolo generico serverless, oltre che da un warehouse SQL di Databricks.
Questa sezione illustra l'uso di pipeline autonome, inclusi gli argomenti seguenti.
| Argomento | Description |
|---|---|
| Requisiti per le pipeline autonome | Informazioni sulle opzioni di calcolo per le viste materializzate autonome e le tabelle di streaming, tra cui il supporto delle funzionalità e la disponibilità a livello di area. |
| Usare tabelle di streaming autonome | Creare, aggiornare, configurare e monitorare le tabelle di streaming. |
| Usare viste materializzate autonome | Creare, aggiornare ed eseguire query sulle viste materializzate. |