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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 Spark Notebooks e definições de trabalhos Spark (SJDs) no Fabric. Você deve estar familiarizado com os conceitos básicos de engenharia de dados no Fabric. Se você é novo no Fabric, consulte a documentação de engenharia de dados do Fabric.
Artigos desta série
- Capacidade de faísca de malha e planejamento de cluster: diretrizes para dimensionamento
- Segurança Fabric Spark
- Desenvolvimento e Monitorização
- Noções básicas do Spark
Sugestão
Se você é novo no Spark, comece com o artigo Noções básicas do Spark .
Acrónimos
Aqui está uma lista de acrônimos comuns usados em todos os artigos de práticas recomendadas do Fabric Spark:
| Acrónimo | Meaning |
|---|---|
| AKV | Azure Key Vault |
| AQE | Execução adaptável de consultas |
| CDC | Captura de Alterações em Dados |
| CU | Unidade de Capacidade |
| DAG | Gráfico Acíclico Dirigido |
| HC | Alta concorrência |
| JVM | máquina virtual de Java |
| MLV | Vista do Lago Materializado |
| MPE | Ponto de extremidade privado gerenciado |
| NEE | Mecanismo de execução nativo |
| OOM | Sem memória |
| PL | Private Link |
| ORC | Coluna de linha otimizada |
| RDD | Conjunto de dados distribuído resiliente |
| SJDs | Definições de trabalho do Spark |
| SPN | Nome Principal de Serviço |
| SRE | Engenheiro de Confiabilidade de Site |
| UDF | Função definida pelo usuário |
| IU | Interface do usuário |
| VM | Máquina Virtual |
| VNet | Rede Virtual |
| WS OAP | Proteção de acesso de saída do espaço de trabalho |