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Führen Sie die Tabellenwartung für Delta-Tabellen aus, um sie im Laufe der Zeit fehlerfrei zu halten, indem Sie kleine Dateien komprimieren, Leseoptimierungen anwenden und veraltete Dateien entfernen, auf die nicht mehr verwiesen wird.
Sie können die Wartung entweder als Ad-hoc-Operation im Fabric-Portal (lakehouse-Tabelle Maintenance-Aktion) oder als geplanten und orchestrierten Prozess über Notebooks, Pipelines oder die REST-API durchführen. Fabric Data Factory-Pipelines enthalten eine dedizierte Lakehouse-Wartungsaktivität (Vorschau), die OPTIMIZE (mit optionaler V-Order) und VACUUM auf Lakehouse Delta-Tabellen als Teil der geplanten Pipeline-Workflows ausführen kann. Dieser Artikel konzentriert sich auf den Ad-hoc-Portalworkflow.
Anleitungen zur arbeitsübergreifenden Wartung, einschließlich Empfehlungen für SQL-Analyseendpunkt, Power BI Direct Lake und Data Warehouse Verbraucher, finden Sie unter Cross-Workload-Tabellenwartung und -optimierung. Für Code-First-Wartungsmuster siehe Delta Lake Table Optimization und V-order und Manage the lakehouse with Fabric REST API.
Wartung von Lauftischen aus dem Seehaus
Die Tischpflege im Lakehouse gilt nur für Delta-Tische. Ältere Hive-Tabellen, die Formate wie Parquet, ORC, AVRO oder CSV verwenden, werden nicht unterstützt.
Wählen Sie im Dialogfeld "Wartungsbefehle ausführen " Optionen basierend auf Ihrem Ziel aus.
Führen Sie in der Regel Wartungsarbeiten nach größeren Datenimporten oder Aktualisierungsaktivitäten durch, oder wenn Sie viele kleine Dateien und verlangsamte Lesevorgänge beobachten.
Hinweis
Orchestrieren mit Pipelines: Verwenden Sie für wiederkehrende Wartungsaufträge die Lakehouse-Wartungsaktivität (Vorschau) in Fabric Data Factory-Pipelines. Es stellt dieselben Optionen bereit (OPTIMIZE mit optionaler V-Order, VACUUM) und integriert sich mit anderen Pipeline-Schritten durch Abhängigkeiten, Trigger und Parameter – sodass Sie Wartung mit Datenlasten ketten und mit einer Refresh SQL Endpoint-Aktivität in derselben Pipeline nachverfolgen können.
Von deinem Fabric-Konto aus navigiere du zum gewünschten Seehaus.
Im Lakehouse-Explorer klicke unter Tabellen mit der rechten Maustaste auf die Zieltabelle (oder benutze die Ellipse).
Wählen Sie den Menüeintrag „Wartung“ aus.
Wählen Sie im Dialogfeld "Wartungsbefehle ausführen " die Wartungsoptionen aus:
Wählen Sie die Option Ein, um kleine Parquet-Dateien in größere Dateien zusammenzufassen, für effizientere Lesevorgänge.
Wenn On ausgewählt ist, kannst du auch das Kästchen V-Order anwenden aktivieren. Wenn du diese Option auswählst, wendet Fabric V-Order (optimierte Sortierung, Codierung und Kompression) als Teil der Optimierung an.
Hinweis
V-Ordnung hat etwa 15% Einfluss auf die durchschnittlichen Schreibzeiten. Sie kann auch bis zu 50% mehr Komprimierung bereitstellen.
Wählen Sie die Option "Ein " aus, um den Befehl "Delta Lake
VACUUM" auszuführen und nicht referenzierte Dateien zu entfernen, die älter als Ihr Aufbewahrungsschwellenwert sind. Informationen zu Aufbewahrungsverhalten und Sicherheitsdetails finden Sie unter Vakuumaufbewahrungseinstellungen.Wählen Sie die Option „Ein“, um Transaktionen in Parquet-Dateien zusammenzuführen und die zusätzlichen Löschvektordateien zu entfernen, Speicher freizugeben und Tabellenlesevorgänge zu optimieren.
Wählen Sie Jetzt ausführen aus, um den Tabellenwartungsauftrag auszuführen.
Nachverfolgen der Auftragsausführung an einer der folgenden Stellen:
- Benachrichtigungsbereich (Glockensymbol im Fabric-Portalheader) für sofortigen Ausführungsstatus.
-
Überwachungshub (wählen Sie im linken Navigationsbereich Monitor) aus, um vollständige Auftragsdetails anzuzeigen. Suchen Sie nach Aktivitäten, deren Name
TableMaintenanceenthält, für vom Portal initiierte Ausführungen. Um die Fabric Data Factory-Pipelines zu warten, suchen Sie den Pipeline-Lauf in der Ansicht Monitoring hub > Pipelines und filtern Sie nach dem Namen der Lakehouse-Maintenance-Aktivität.
Nachdem Sie die Wartung ausgeführt haben, wird der Erfolg als abgeschlossene Tabellenwartungsaktivität in Benachrichtigungen und als erfolgreicher TableMaintenance Eintrag im Monitoring Hub angezeigt.
Weitere Informationen zur Überwachung von Hubnavigation und -filtern finden Sie unter Verwenden des Monitoring Hubs.
Vakuumhaltungeinstellungen
Mit dem VACUUM Befehl werden Dateien entfernt, auf die nicht mehr vom Delta-Protokoll verwiesen wird und die älter als Der Aufbewahrungsschwellenwert sind. Der Standardmäßige Aufbewahrungsschwellenwert beträgt sieben Tage.
Die Verwendung eines kürzeren Aufbewahrungsintervalls kann den Delta-Zeitreiseverlauf reduzieren und sich auf gleichzeitige Leser oder Autoren auswirken. Fabric-Portal- und API-Wartungsanforderungen schlagen standardmäßig für Aufbewahrungsintervalle unter sieben Tagen fehl.
Wenn Sie ein Aufbewahrungsintervall von weniger als sieben Tagen verwenden müssen, setzen Sie spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled auf false in den Spark-Eigenschaften der Fabric-Umgebung, die von den Spark-Workloads Ihres Arbeitsbereichs genutzt wird. Informationen zum Konfigurieren und Anfügen von Umgebungen finden Sie unter Erstellen, Konfigurieren und Verwenden einer Umgebung in Fabric - und Spark-Computekonfigurationseinstellungen in Fabric-Umgebungen.