Spiegelung des Azure Databricks Unity-Katalogs

Viele Organisationen registrieren ihre Daten heute im Unity-Katalog in Azure Databricks. Mit einer gespiegelten Unity Catalog-Instanz in Fabric können Kunden Daten, die von Unity Catalog verwaltet werden, aus Fabric-Workloads lesen. Azure Databricks und Fabric sind besser zusammen.

Ein Lernprogramm zum Konfigurieren Ihres Azure Databricks-Arbeitsbereichs für die Spiegelung des Unity-Katalogs in Fabric finden Sie im Lernprogramm: Konfigurieren von gespiegelten Microsoft Fabric-Datenbanken aus Azure Databricks.

Durch die Nutzung von Mirroring in Fabric profitieren Sie von einem hochintegrierten, durchgängigen und benutzerfreundlichen Produkt, das Ihre Analysebedürfnisse vereinfacht und auf Offenheit und Zusammenarbeit zwischen Microsoft Fabric und Azure Databricks ausgelegt ist.

Wenn Sie Fabric zum Lesen von Daten verwenden, die im Unity-Katalog registriert sind, gibt es keine Datenverschiebung oder Datenreplikation. Nur die Azure Databricks-Katalogstruktur wird in Fabric gespiegelt und auf die zugrunde liegenden Katalogdaten wird über Shortcuts zugegriffen. Änderungen an den zugrunde liegenden Daten werden möglicherweise nicht sofort in Fabric angezeigt. Die Verteilung kann von ein paar Sekunden bis zu mehreren Minuten dauern, wie in der SQL Analytics-Endpunktleistungsdokumentation beschrieben.

Welche Analyseerfahrungen integriert sind

Gespiegelte Kataloge sind ein Element in Fabric Data Warehouse, das sich vom Warehouse- und SQL-Analyseendpunkt unterscheidet.

Wenn Sie einen Azure Databricks Unity-Katalog spiegeln, erstellt Fabric die folgenden Elemente:

Sie können auf Ihre gespiegelten Azure Databricks Unity Catalog-Daten auf verschiedene Arten zugreifen:

  • Jedes gespiegelte Azure Databricks-Element verfügt über einen automatisch generierten SQL-Analyseendpunkt, der eine umfassende Analyseerfahrung bietet, die vom Spiegelungsprozess erstellt wird. Verwenden Sie T-SQL-Befehle, um Datenobjekte vom schreibgeschützten SQL-Analyseendpunkt zu definieren und abzufragen.
  • Verwenden Sie Power BI mit direct Lake-Modus, um Berichte für das Azure Databricks-Element zu erstellen.

Metadatensynchronisierung

Wenn Sie in Fabric eine neue Spiegelung aus Azure Databricks erstellen, ist die Option „Zukünftige Katalogänderungen für das ausgewählte Schema automatisch synchronisieren“ standardmäßig aktiviert. Wenn Sie die automatische Synchronisierung aktivieren, werden die folgenden Metadatenänderungen von Ihrem Azure Databricks-Arbeitsbereich zu Fabric übernommen:

  • Hinzufügen von Schemas zu einem Katalog.
  • Löschen von Schemas aus einem Katalog.
  • Hinzufügen von Tabellen zu einem Schema.
  • Löschen von Tabellen aus einem Schema.

Schema-/Tabellenauswahl:

  • Standardmäßig wird der gesamte Katalog ausgewählt, wenn der Benutzer den Katalog hinzufügt.
  • Der Benutzer kann bestimmte Tabellen innerhalb des Schemas ausschließen.
  • Wenn Sie die Auswahl eines Schemas aufheben, werden alle Tabellen im Schema deaktiviert.
  • Wenn der Benutzer zurückgeht und das Schema erneut auswählt, werden alle Tabellen im Schema erneut ausgewählt.
  • Das gleiche Auswahlverhalten gilt für Schemas innerhalb eines Katalogs.

Es gibt weitere Filterbedingungen, die auf Kataloge/Schemas/Tabellen angewendet werden:

  • Materialisierte Ansichten und Streamingtabellen werden nicht angezeigt.
  • Externe Tabellen, die das Delta-Format nicht unterstützen, werden nicht angezeigt.

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