通过

将 Spark 池从 Azure Synapse Analytics 迁移到 Fabric

  • 项目

Azure Synapse 提供 Spark 池，而 Fabric 则提供入门池和自定义池。 如果你在 Azure Synapse 中使用一个没有自定义配置或库的池，并且中等节点大小满足你的要求，则入门池可能是个不错的选择。 但是，如果你希望在 Spark 池配置方面获得更好的灵活性，则我们建议使用自定义池。 这里有两个选项：

  • 选项 1：将 Spark 池移动到工作区的默认池。
  • 选项 2：将 Spark 池移动到 Fabric 中的自定义环境。

如果你有多个 Spark 池，并打算将其移动到同一个 Fabric 工作区，我们建议使用选项 2，并创建多个自定义环境和池。

有关 Spark 池注意事项，请参阅 Azure Synapse Spark 和 Fabric 之间的差异。

先决条件

在租户中创建一个 Fabric 工作区（如果没有）。

选项 1：从 Spark 池移动到工作区的默认池

可以从 Fabric 工作区创建自定义 Spark 池，并将其用作工作区中的默认池。 默认池由同一工作区中的所有笔记本和 Spark 作业定义使用。

若要将现有 Spark 池从 Azure Synapse 移动到工作区默认池，请执行以下操作：

  1. 访问 Azure Synapse 工作区：登录到 Azure。 导航到你的 Azure Synapse 工作区，转到“分析池”，然后选择“Apache Spark 池”。
  2. 找到 Spark 池：在“Apache Spark 池”中，找到要移动到 Fabric 的 Spark 池，然后检查该池的“属性”。
  3. 获取属性：获取 Spark 池属性，例如 Apache Spark 版本、节点大小系列、节点大小或自动缩放。 请参阅 Spark 池注意事项以了解任何差异。
  4. 在 Fabric 中创建自定义 Spark 池：
    • 转到你的 Fabric 工作区并选择“工作区设置”。
    • 转到“数据工程/科学”并选择“Spark 设置”。
    • 在“池”选项卡的“工作区默认池”部分，展开下拉菜单并选择“新建池”。
    • 使用相应的目标值创建自定义池。 填写名称、节点系列、节点大小、自动缩放和动态执行程序分配选项。
  5. 选择运行时版本：
    • 转到“环境”选项卡，然后选择所需的“运行时版本”。 在此处了解可用的运行时。
    • 禁用“设置默认环境”选项。

显示默认池的屏幕截图。

注意

此选项不支持池级库或配置。 但是，你可以调整单个项（如笔记本和 Spark 作业定义）的计算配置，并添加内联库。 如果需要向环境添加自定义库和配置，请考虑创建自定义环境。

选项 2：从 Spark 池移动到自定义环境

使用自定义环境可以设置自定义 Spark 属性和库。 若要创建自定义环境，请执行以下操作：

  1. 访问 Azure Synapse 工作区：登录到 Azure。 导航到你的 Azure Synapse 工作区，转到“分析池”，然后选择“Apache Spark 池”。
  2. 找到 Spark 池：在“Apache Spark 池”中，找到要移动到 Fabric 的 Spark 池，然后检查该池的“属性”。
  3. 获取属性：获取 Spark 池属性，例如 Apache Spark 版本、节点大小系列、节点大小或自动缩放。 请参阅 Spark 池注意事项以了解任何差异。
  4. 创建自定义 Spark 池：
    • 转到你的 Fabric 工作区并选择“工作区设置”。
    • 转到“数据工程/科学”并选择“Spark 设置”。
    • 在“池”选项卡的“工作区默认池”部分，展开下拉菜单并选择“新建池”。
    • 使用相应的目标值创建自定义池。 填写名称、节点系列、节点大小、自动缩放和动态执行程序分配选项。
  5. 创建一个环境项（如果没有）。
  6. 配置 Spark 计算：
    • 在“环境”中，转到“Spark 计算”>“计算”。
    • 为新环境选择新建的池。
    • 可以配置驱动程序和执行程序核心与内存。
  7. 为环境选择运行时版本。 在此处了解可用的运行时。
  8. 单击“保存”，然后单击“发布”以发布更改。

详细了解如何创建和使用环境。

显示自定义环境的屏幕截图。

相关内容