Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Бессерверный пул SQL может автоматически синхронизировать метаданные из Apache Spark. База данных бессерверного пула SQL будет создана для каждой базы данных, существующей в бессерверных пулах Apache Spark.
Для каждой внешней таблицы Spark на основе Parquet или CSV и расположенной в службе хранилища Azure внешняя таблица создается в бессерверной базе данных пула SQL. Таким образом, вы можете завершить работу пулов Spark и по-прежнему запрашивать внешние таблицы Spark из бессерверного пула SQL.
Если таблица секционирована в Spark, файлы в хранилище упорядочены по папкам. Бессерверный пул SQL будет использовать метаданные разделов и нацеливаться только на соответствующие папки и файлы для вашего запроса.
Синхронизация метаданных автоматически настраивается для каждого бессерверного пула Apache Spark, подготовленного в рабочей области Azure Synapse. Вы можете мгновенно запросить внешние таблицы Spark.
Каждая внешняя таблица Spark Parquet или CSV, расположенная в службе хранилища Azure, представлена внешней таблицей в схеме dbo, соответствующей бессерверной базе данных пула SQL.
Для выполнения запросов к внешней таблице Spark используйте запрос, направленный на внешнюю [spark_table]. Перед выполнением следующего примера убедитесь, что у вас есть правильный доступ к учетной записи хранения , в которой находятся файлы.
SELECT * FROM [db].dbo.[spark_table]
Сопоставление типов данных Apache Spark с типами данных SQL
Дополнительные сведения о сопоставлении типов данных Apache Spark с типами данных SQL см. в таблицах общих метаданных Azure Synapse Analytics.
Дальнейшие действия
Перейдите к статье "Управление доступом к хранилищу ", чтобы узнать больше об управлении доступом к хранилищу.