Azure Databricks Unity Catalog spiegelen (preview)
Veel organisaties registreren tegenwoordig hun gegevens in Unity Catalog in Azure Databricks. Met een gespiegelde Unity-catalogus in Fabric kan de klant gegevens lezen die worden beheerd door Unity Catalog vanuit Fabric-workloads. Azure Databricks en Fabric zijn beter samen.
Zie zelfstudie: Gespiegelde Databases van Microsoft Fabric configureren vanuit Azure Databricks (preview) voor een zelfstudie over het configureren van uw Azure Databricks-werkruimte voor het spiegelen van de Unity-catalogus in Fabric.
Met gespiegelde databases in Fabric kunnen gebruikers genieten van een zeer geïntegreerd, end-to-end en gebruiksvriendelijk product dat is ontworpen om uw analysebehoeften te vereenvoudigen. U kunt genieten van een gebruiksvriendelijk product dat is ontworpen om uw analysebehoeften te vereenvoudigen en gebouwd voor openheid en samenwerking tussen Microsoft Fabric en Azure Databricks.
Wanneer u Fabric gebruikt om gegevens te lezen die zijn geregistreerd in Unity Catalog, is er geen gegevensverplaatsing of gegevensreplicatie. Alleen de Structuur van de Azure Databricks-catalogus wordt gespiegeld naar Fabric en de onderliggende catalogusgegevens worden geopend via snelkoppelingen. Daarom worden eventuele wijzigingen in gegevens onmiddellijk doorgevoerd in Fabric.
Welke analyse-ervaringen zijn ingebouwd
Gespiegelde catalogi zijn een item in Fabric Databeheersysteem verschillen van het eindpunt warehouse en SQL-analyse.
Wanneer u een Azure Databricks Unity Catalog spiegelt, maakt Fabric drie items:
- Gespiegeld Azure Databricks-item
- Een SQL-analyse-eindpunt op een Lakehouse
- Een standaard semantisch model
U hebt op meerdere manieren toegang tot uw gespiegelde Azure Databricks-gegevens:
- Elk gespiegeld Azure Databricks-item heeft een automatisch gegenereerd SQL-analyse-eindpunt dat een uitgebreide analytische ervaring biedt die is gemaakt door het spiegelingsproces. Gebruik T-SQL-opdrachten om gegevensobjecten te definiëren en op te vragen vanuit het alleen-lezen SQL-analyse-eindpunt.
- Gebruik Power BI met de Direct Lake-modus om rapporten te maken voor het Azure Databricks-item.
Synchronisatie van metagegevens
Wanneer u een nieuwe gespiegelde database maakt vanuit Azure Databricks in Fabric, wordt de wijzigingen in de catalogus automatisch gesynchroniseerd voor het geselecteerde schema . De volgende wijzigingen in metagegevens worden doorgevoerd vanuit uw Azure Databricks-werkruimte naar Fabric als automatische synchronisatie is ingeschakeld:
- Toevoeging van schema's aan een catalogus.
- Het verwijderen van schema's uit een catalogus.
- Toevoeging van tabellen aan een schema.
- Het verwijderen van tabellen uit een schema.
Schema/tabelselectie:
- Standaard wordt de hele catalogus geselecteerd wanneer de gebruiker de catalogus toevoegt.
- De gebruiker kan bepaalde tabellen in het schema uitsluiten.
- Als u de selectie van een schema opheffen, worden alle tabellen in het schema uitgeschakeld.
- Als de gebruiker teruggaat en het schema selecteert, worden alle tabellen in het schema opnieuw geselecteerd.
- Hetzelfde selectiegedrag is van toepassing op schema's in een catalogus.
Er zijn andere filtratievoorwaarden die worden toegepast op catalogi/schema's/tabellen:
- Gerealiseerde weergaven en streamingtabellen worden niet weergegeven.
- Externe tabellen die geen ondersteuning bieden voor Delta-indeling, worden niet weergegeven.