Merk
Tilgang til denne siden krever autorisasjon. Du kan prøve å logge på eller endre kataloger.
Tilgang til denne siden krever autorisasjon. Du kan prøve å endre kataloger.
Denne artikkelserien beskriver beste praksis for å optimalisere ytelse, sikkerhet og kostnad for Spark-jobber når man kjører Spark-notatbøker og Spark-jobbdefinisjoner (SJD-er) på Fabric. Du bør være kjent med grunnleggende datatekniske konsepter i Fabric. Hvis du ikke har brukt Fabric før, kan du se dokumentasjonen for datateknikk for Fabric.
Artikler i denne serien
- Fabric Spark-kapasitet og klyngeplanlegging: Retningslinjer for størrelse
- Stoff Spark-sikkerhet
- Utvikling og overvåking
- Grunnleggende om Spark
Tips
Hvis du ikke har brukt Spark før, kan du begynne med Spark Basics-artikkelen.
Akronymer
Her er en liste over vanlige akronymer som brukes i artiklene om anbefalte fremgangsmåter for Fabric Spark:
| Akronym | Betydning |
|---|---|
| AKV | Azure Key Vault |
| AQE | Adaptiv spørringskjøring |
| CDC | Endre datainnsamling |
| CU | Kapasitet enhet |
| DAG | Rettet asyklisk graf |
| HC | Høy samtidighet |
| JVM | Java Virtual Machine |
| MLV | Materialisert utsikt over innsjøen |
| OED | Administrert privat endepunkt |
| NEE | Opprinnelig kjøringsmotor |
| OOM | Ute av minne |
| PL | Private Link |
| ORC | Optimalisert radkolonne |
| RDD | Fleksibelt distribuert datasett |
| SJD-er | Definisjoner av Spark-jobber |
| SPN | Navn på tjenestehovedmann |
| SRE | Ingeniør for pålitelighet på stedet |
| UDF | Brukerdefinert funksjon |
| brukergrensesnitt | Brukergrensesnitt |
| VM | Virtuell maskin |
| VNet | virtuelt nettverk |
| WS OAP | Beskyttelse mot utgående tilgang til arbeidsområdet |