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Diese Artikelreihe stellt Best Practices zur Optimierung von Leistung, Sicherheit und Kosten von Spark-Jobs bei der Ausführung von Spark Notebooks und Spark-Job-Definitionen (SJDs) auf Fabric vor. Sie sollten mit grundlegenden Datentechnikkonzepten in Fabric vertraut sein. Wenn Sie noch nicht mit Fabric arbeiten, lesen Sie die Dokumentation zur Fabric-Datentechnik.
Artikel in dieser Reihe
- Fabric Spark Kapazitäts- und Clusterplanung: Richtlinien für die Dimensionierung
- Fabric Spark Sicherheit
- Entwicklung und Überwachung
- Spark Basics
Tipp
Wenn Sie noch nicht mit Spark vertraut sind, beginnen Sie mit dem Artikel "Spark Basics ".
Akronyme
Im Folgenden finden Sie eine Liste der gängigen Akronyme, die in den Bewährten Methoden von Fabric Spark verwendet werden:
| Akronym | Bedeutung |
|---|---|
| AKV | Azure Key Vault (ein Dienst zur sicheren Verwaltung kryptografischer Schlüssel) |
| AQE | Ausführung adaptiver Abfragen |
| CDC | Ändern der Datenerfassung |
| CU | Kapazitätseinheit |
| DAG | Gerichtetes Azyklisches Diagramm |
| HC | Hohe Gleichzeitigkeit |
| JVM (Java Virtual Machine) | Virtueller Java-Computer |
| MLV | Materialisierter Seeblick |
| MPE | Verwalteter privater Endpunkt |
| GEBORENE | Native Ausführungsengine |
| OOM | Nicht genügend Arbeitsspeicher |
| PL | Private Link |
| ORC | Optimiertes Zeilen-Spalten-Format |
| RDD | Robustes verteiltes Dataset |
| SJDs | Spark-Auftragsdefinitionen |
| SPN | Dienstprinzipalname |
| SRE | Standortsicherheitstechniker |
| UDF | Benutzerdefinierte Funktion |
| Benutzeroberfläche | Benutzeroberfläche |
| VM | Virtueller Computer |
| VNet | Virtual Network |
| WS OAP | Schutz für ausgehenden Zugriff im Arbeitsbereich |