Spegling av Azure Databricks Unity Catalog (förhandsversion)
Många organisationer registrerar idag sina data i Unity Catalog i Azure Databricks. Med en speglad Unity-katalog i Fabric kan kunden läsa data som hanteras av Unity Catalog från Infrastrukturarbetsbelastningar. Azure Databricks och Fabric är bättre tillsammans.
En självstudiekurs om hur du konfigurerar Din Azure Databricks-arbetsyta för spegling av Unity-katalogen till Infrastruktur finns i Självstudie: Konfigurera Microsoft Fabric-speglade databaser från Azure Databricks (förhandsversion).
Speglade databaser i Fabric gör det möjligt för användare att njuta av en mycket integrerad produkt från slutpunkt till slutpunkt och lätt att använda som är utformad för att förenkla dina analysbehov. Du kan njuta av en lätthanterad produkt som är utformad för att förenkla dina analysbehov och skapa öppenhet och samarbete mellan Microsoft Fabric och Azure Databricks.
När du använder Fabric för att läsa data som är registrerade i Unity Catalog finns det ingen dataflytt eller datareplikering. Endast Azure Databricks-katalogstrukturen speglas i Infrastrukturresurser och underliggande katalogdata nås via genvägar. Därför återspeglas alla ändringar i data omedelbart i Infrastrukturresurser.
Vilka analysupplevelser som är inbyggda
Speglade kataloger är ett objekt i Infrastrukturresurser Datalagring skiljer sig från slutpunkten för lager- och SQL-analys.
När du speglar en Azure Databricks Unity-katalog skapar Fabric tre objekt:
- Speglat Azure Databricks-objekt
- En SQL-analysslutpunkt på en Lakehouse
- En standardsemantisk modell
Du kan komma åt dina speglade Azure Databricks-data på flera olika sätt:
- Varje speglat Azure Databricks-objekt har en autogenererad SQL-analysslutpunkt som ger en omfattande analysupplevelse som skapats av speglingsprocessen. Använd T-SQL-kommandon för att definiera och fråga efter dataobjekt från den skrivskyddade SQL-analysslutpunkten.
- Använd Power BI med Direct Lake-läge för att skapa rapporter mot Azure Databricks-objektet.
Metadatasynkronisering
När du skapar en ny speglad databas från Azure Databricks i Fabric aktiveras som standard automatiskt framtida katalogändringar för det valda schemat . Följande metadataändringar återspeglas från din Azure Databricks-arbetsyta till Infrastruktur om automatisk synkronisering är aktiverad:
- Tillägg av scheman i en katalog.
- Borttagning av scheman från en katalog.
- Tillägg av tabeller till ett schema.
- Borttagning av tabeller från ett schema.
Schema/tabellval:
- Som standard väljs hela katalogen när användaren lägger till katalogen.
- Användaren kan undanta vissa tabeller i schemat.
- Om du avmarkerar ett schema avmarkeras alla tabeller i schemat.
- Om användaren går tillbaka och väljer schemat markeras alla tabeller i schemat igen.
- Samma markeringsbeteende gäller för scheman i en katalog.
Det finns andra filtreringsvillkor som tillämpas på kataloger/scheman/tabeller:
- Materialiserade vyer och strömmande tabeller visas inte.
- Externa tabeller som inte stöder Delta-format visas inte.