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Esta série de artigos apresenta as melhores práticas para otimizar o desempenho, a segurança e o custo dos trabalhos Spark ao executar Notebooks Spark e definições de trabalhos Spark (SJDs) no Fabric. Você deve estar familiarizado com os conceitos básicos de engenharia de dados no Fabric. Se você for novo no Fabric, consulte a documentação de engenharia de dados do Fabric.
Artigos nesta série
- Capacidade e planejamento de cluster do Fabric Spark: diretrizes para dimensionamento
- Segurança do Fabric Spark
- Desenvolvimento e monitoramento
- Noções básicas do Spark
Dica
Se você for novo no Spark, comece com o artigo do Spark Basics .
Acrônimos
Aqui está uma lista de acrônimos comuns usados em todos os artigos de práticas recomendadas do Fabric Spark:
| Acrônimo | Significado |
|---|---|
| AKV | Azure Key Vault |
| AQE | Execução de consulta adaptável |
| CDA | Captura de dados de alterações |
| CU | Unidade de capacidade |
| DAG | Grafo Direcionado Acíclico |
| HC | Alta concorrência |
| JVM | Máquina Virtual Java |
| MLV | Vista materializada do lago |
| MPE | Endpoint privado gerenciado |
| NEE | Mecanismo de execução nativo |
| OOM | Memória insuficiente |
| PL | Link Privado |
| ORC | Coluna de linha otimizada |
| RDD | Conjunto de dados distribuído resiliente |
| SJDs | Definições de trabalho do Spark |
| SPN | Nome do Principal de Serviço |
| SRE | Engenheiro de Confiabilidade do Site |
| UDF | Função definida pelo usuário |
| interface do usuário | Interface do Usuário |
| VM | Máquina Virtual |
| VNet | Rede Virtual |
| WS OAP | Proteção de Acesso de Saída do Workspace |