Muistiinpano
Tämän sivun käyttö edellyttää valtuutusta. Voit yrittää kirjautua sisään tai vaihtaa hakemistoa.
Tämän sivun käyttö edellyttää valtuutusta. Voit yrittää vaihtaa hakemistoa.
Käytä räätälöityjä Spark-pooleja räätälöidäksesi laskentaa työkuormillesi Fabricissa. Voit valita solmun koon, konfiguroida automaattisen skaalauksen ja ottaa käyttöön dynaamisen suorittajan allokoinnin (dynaaminen executor-allokointi).
Mukautetut poolit auttavat tasapainottamaan suorituskyvyn ja kustannusten asettamalla skaalausrajat, jotka vastaavat työkuorman kysyntää.
Muistio
Mukautetut Spark-poolit voivat saavuttaa noin 5 sekunnin istuntoaloituksen, kun ne on konfiguroitu mukautetuksi live-pooliksi , jossa ympäristö käyttää Täysi-tilaa kirjastojulkaisuun. Ilman live-allaskonfiguraatiota räätälöidyt Spark-altaat käynnistyvät noin kolmessa minuutissa.
Jos käytät jo aloituspooleja, mukautetut poolit täydentävät vaihtoehtoa, kun tarvitset enemmän hallintaa koon ja skaalauskäyttäytymisen suhteen tietyissä työkuormissa. Käytä aloituspooleja nopeaan käynnistykseen ja oletusasetuksiin, ja siirry mukautettuihin pooleihin, kun tarvitset työkuormakohtaista laskentaviritystä. Lisätietoja aloituspooleista löydät kohdasta Määritä aloituspoolit Fabricissa.
Ennakkovaatimukset
Oman Spark-poolin luomiseksi:
- Tarvitset ylläpitäjän roolin työtilassa.
- Kapasiteetin ylläpitäjän on otettava käyttöön Mukautetut työtilapoolitSpark Compute -asetuksissa kapasiteetille.
Lisätietoja löytyy kohdasta Fabric-kapasiteetin data-insinööri- ja data-analytiikan asetusten konfigurointi ja hallinta.
Mukautettujen Spark-uima-altaan luominen
Työtilaasi liittyvän Spark-varannon luominen tai hallinta:
Mene työtilaasi ja valitse Työtilan asetukset.
Laajenna valikko valitsemalla Tietotekniikka/tiede -vaihtoehto ja valitse sitten Spark-asetukset.
Valitse New PoolDefault pool for workspace -pudotusvalikosta luodaksesi uuden mukautetun Spark-poolin. Voit luoda useita omia pooleita ja valita minkä tahansa niistä oletuspooliksi työtilallesi.
Luo uusi allas -sivulle syötä altaan nimi. Valitse solmuperhe (esim. muistioptimoitu) ja solmukoko työkuorman vaatimusten mukaan. Lisätietoja solmujen koosta löytyy alla olevasta solmukokovaihtoehdoista .
Vihje
Solmun koko määräytyy kapasiteettiyksiköiden (CU) mukaan, jotka edustavat kullekin solmulle osoitettua laskentakapasiteettia.
Muokkausnäkymässä konfiguroi automaattinen skaalaus ja varaa suorittajat dynaamisesti.
Käytä liukusäätimiä lisätäksesi tai vähentääksesi jokaista asetusta työkuorman tarpeidesi mukaan.
Jos Autoscale on käytössä, pooli skaalautuu määritettyjen minimi- ja maksimisolmuarvojen välillä aktiivisuuden perusteella.
Jos Dynamically allocation executors on käytössä, Fabric säätää suorittajien allokaatiota työkuorman tarpeen mukaan konfiguroitujen rajojen sisällä.
Valitse Luo.
Vihje
Kun olet luonut oman Spark-poolin, kirjaston käyttöönoton ajoitus riippuu julkaisutilasta liitetyssä ympäristössä. Pikatila julkaisee noin 5 sekunnissa ja asentaa kirjastot istunnon alussa. Täysi tila julkaisee 3–6 minuuttia ja ottaa kirjastot käyttöön istunnon käynnistyksen yhteydessä (1–3 minuuttia). Nopeimman kokemuksen saavuttamiseksi konfiguroi pooli mukautetuksi live-pooliksi Full mode -tilassa, jolloin saat noin 5 sekunnin session alun.
Mukautetuissa pooleissa automaattinen taukoaika on oletuksena 2 minuuttia passiivisen käytön jälkeen. Kun automaattinen tauko saavutetaan, istunto päättyy ja klusteri vapautuu. Laskutus koskee vain silloin, kun laskentaa käytetään aktiivisesti. Microsoft Fabric -mukautetut Spark-poolit tukevat tällä hetkellä enintään 200 solmurajaa, joten varmista, että minimi- ja maksimiautomaattiskaalausarvot pysyvät tämän rajan sisällä.
Solmun kokoasetukset
Kun määrität mukautetun Spark-varannin, voit valita seuraavista solmukokoista:
| Solmun koko | vCores | Muisti (Gt) | Kuvaus |
|---|---|---|---|
| Pieni | 4 | 32 | Kevyisiin kehitys- ja testaustöihin. |
| Keskitaso | 8 | 64 | Yleisiin työkuormiin ja tyypillisiin toimintoihin. |
| Suuri | 16 | 128 | Paljon muistia vaativiin tehtäviin tai suuriin tietojenkäsittelytöihin. |
| X-Large | 32 | 256 | Vaativimpiin Spark-kuormituksiin, jotka vaativat merkittäviä resursseja. |
| XX-Suuri | 64 | 512 | Suurimmat Spark-työkuormat, jotka vaativat eniten laskentatehoa ja muistia solmua kohden. |
Aiheeseen liittyvä sisältö
- Lue lisää Apache Sparkin julkisesta dokumentaatiosta.
- Aloita Spark työtilan hallinta-asetuksista Microsoft Fabric.
- Hallinnoi kirjastoja Fabric-ympäristöissä