Azure Databricks Unity カタログのミラーリング (プレビュー)
多くの組織は現在、Azure Databricks 内の Unity カタログにデータを登録しています。 Fabric のミラーリングされた Unity カタログを使用すると、お客様は、Unity カタログによって管理されるデータ をFabric ワークロードから読み取ることができます。 Azure Databricks と Fabric の組み合わせる方がより優れています。
Unity カタログを Fabric にミラーリングするための Azure Databricks ワークスペースの構成に関するチュートリアルについては、「チュートリアル: Azure Databricks から Microsoft Fabric のミラーリングされたデータベースを構成する (プレビュー)」を参照してください。
Fabric のミラーリングされたデータベースにより、ユーザーは分析のニーズを簡素化するように設計された、高度に統合されたエンドツーエンドで使いやすい製品をご利用いただけます。 分析ニーズを簡素化し、Microsoft Fabric と Azure Databricks の間のオープン性とコラボレーションのために構築された、使いやすい製品をお楽しみいただけます。
Fabric を使用して Unity Catalog に登録されているデータを読み取る場合、データ移動やデータ レプリケーションは発生しません。 Azure Databricks カタログ構造のみが Fabric にミラーリングされ、基になるカタログ データはショートカットを使用してアクセスされます。 そのため、データの変更は Fabric に直ちに反映されます。
どのような分析エクスペリエンスが組み込まれているか
ミラーリングされたカタログは、Fabric データ ウェアハウスの項目であり、ウェアハウス および SQL 分析エンドポイント項目とは異なります。
Azure Databricks Unity カタログをミラーリングすると、Fabric によって次の 3 つの項目が作成されます。
- ミラーリングされた Azure Databricks 項目
- Lakehouse 上の SQL 分析エンドポイント
- 既定のセマンティック モデル
ミラーリングされた Azure Databricks データには、複数の方法でアクセスできます。
- ミラーリングされた各 Azure Databricks 項目には、自動生成された SQL 分析エンドポイントがあり、ミラーリング プロセスによって作成された豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 読み取り専用 SQL 分析エンドポイントからデータ オブジェクトを定義および照会するには、T-SQL コマンドを使用します。
- Azure Databricks 項目に対するレポートを作成するには、Power BI を Direct Lake モードで使用します。
メタデータの同期
Fabric で Azure Databricks から新しくミラーリングされたデータベースを作成すると、既定では、[選択したスキーマについて将来のカタログ変更を自動的に同期] が有効になります。 自動同期が有効になっている場合、次のメタデータの変更が Azure Databricks ワークスペースから Fabric に反映されます。
- カタログへのスキーマの追加。
- カタログからのスキーマの削除。
- スキーマへのテーブルの追加。
- スキーマからのテーブルの削除。
スキーマ/テーブルの選択については次のとおりです。
- 既定では、ユーザーがカタログを追加すると、カタログ全体が選択されます。
- ユーザーは、スキーマ内の特定のテーブルを除外できます。
- スキーマの選択を解除すると、スキーマ内のすべてのテーブルが選択解除されます。
- ユーザーが元に戻ってスキーマを選択すると、スキーマ内のすべてのテーブルが再び選択されます。
- カタログ内のスキーマにも同じ選択動作が適用されます。
カタログ/スキーマ/テーブルに適用されるその他のフィルター条件があります。
- 具体化されたビューとストリーミング テーブルは表示されません。
- Delta 形式をサポートしていない外部テーブルは表示されません。