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Verwenden Sie diesen Artikel als Ausgangspunkt für die Migration Azure Synapse Spark-Workloads zu Microsoft Fabric. Es hilft Ihnen zu entscheiden, welche Anleitungen verwendet werden sollen, was direkt migriert werden kann und wo noch manuelle Umgestaltung oder Validierung erforderlich ist.
Fabric Data Engineering unterstützt lakehouse, notebook, environment, Spark Jobdefinition und pipeline-Elemente. Die meisten Synapse Spark-Migrationen umfassen eine Kombination aus Elementmigration, Datenzugriffsänderungen, Metadatenmigration, Codeumgestaltung und Überprüfung nach der Migration.
Bevor Sie migrieren
Bevor Sie beginnen, vergewissern Sie sich, dass Fabric Data Engineering das richtige Ziel für Ihre Arbeitsauslastung ist. Überprüfen Sie die Spark-Laufzeit, das Sicherheitsmodell, das Poolmodell, das Umgebungsmodell und datenzugriffsmuster, von denen Ihre aktuelle Synapse-Implementierung abhängt.
Beginnen Sie mit den folgenden Artikeln:
- Compare Fabric und Azure Synapse Spark: Wichtige Unterschiede
- Phase 1: Migrationsstrategie und -planung
Wenn Sie einen vorhandenen Synapse-Arbeitsbereich migrieren, sollten Sie einen vorhandenen Fabric-Arbeitsbereich als Migrationsziel erstellen oder verwenden. In diesem Artikel wird die vollständige Bereitstellung eines Arbeitsbereichs oder die Migration von Nicht-Spark-Workloads nicht behandelt.
Was können Sie migrieren?
Synapse-to-Fabric Migration umfasst in der Regel mehrere Arbeitsabläufe.
| Migrationsbereich | Typischer Bereich | Primäre Anleitung |
|---|---|---|
| Planung und Bewertung | Inventarisieren von Spark-Pools, Notizbüchern, Spark-Auftragsdefinitionen, Seedatenbanken, verknüpften Diensten und Blockern | Phase 1: Migrationsstrategie und -planung |
| Elemente, Codeumgestaltung, Pools, Konfigurationen und Bibliotheken | Notizbücher, Spark-Auftragsdefinitionen, Spark Pools, Seedatenbankzuordnungen, mssparkutilsverknüpfte Dienste, Dateipfade, Katalog-APIs, Connectorauthentifizierung, Umgebungen, benutzerdefinierte Pools, Spark-Eigenschaften, Bibliothekskompatibilität |
Phase 2: Spark workload migration |
| Hive Metastore- und Seemetadaten | Datenbanken, Tabellen, Partitionen, verwaltete und externe Tabellen | Phase 3: Hive-Metastore und Datenmigration |
| Datenzugriff und Pipelines | OneLake-Shortcuts, ADLS Gen2-Zugriff, Kopieraktivitäten, Pipeline-Migration | Migrieren von Daten und Pipelines |
| Sicherheit, Validierung und Umstellung | Rollen, Verbindungen, Governance, Verifizierung, Übernahmeplanung | Phase 4: Sicherheits- und Governancemigration |
Wählen Sie Ihren Migrationspfad aus.
Verwenden Sie den Pfad, der Ihrem Ziel entspricht.
- Sie benötigen einen End-to-End-Migrationsplan. Beginnen Sie mit der 4-Phasen-Serie der bewährten Methoden. Dies ist der beste Einstiegspunkt für die meisten Produktionsmigrationen.
- Sie möchten unterstützte Spark-Elemente schnell verschieben. Beginnen Sie mit dem Spark Migration Assistant und verwenden Sie dann die Umgestaltungs- und Validierungsartikel, um die Lücken zu schließen.
- Sie benötigen nur Hilfe in einem Bereich. Verwenden Sie die aufgabenspezifischen Artikel für Notizbücher, Spark Job Definitions, Pools, Bibliotheken, Hive Metastore-Metadaten oder Daten/Pipelinemigration.
Empfohlene Lesereihenfolge
Für die meisten Teams ist die schnellste Möglichkeit, eine Synapse Spark-Migration anzugehen:
- Überprüfen Sie Compare Fabric und Azure Synapse Spark: Wichtige Unterschiede.
- Lesen Sie Phase 1: Migrationsstrategie und -planung.
- Führen Sie das Spark Synapse zu Fabric Spark Migration Assistant aus, wo anwendbar.
- Umgestalten von Notizbüchern, Spark-Aufträgen, Pools und Bibliotheken mithilfe von Phase 2: Spark workload migration.
- Überprüfen Sie den Datenzugriff, Metadaten, Sicherheit und Übernahmebereitschaft mithilfe der verbleibenden Best Practices-Artikel.
Die Migration von Synapse Spark zu Fabric ist in der Regel ein Prozess des Kopierens und Anpassens anstelle eines direkten Verschiebens vor Ort. Sie können viele Ressourcen schnell migrieren, aber sie sollten dennoch davon ausgehen, das Laufzeitverhalten zu überprüfen, Synapse-spezifische Integrationen zu ersetzen und Sicherheits-, Metadaten- und Betriebsmuster mit Fabric auszurichten.
Reihe bewährter Methoden
Verwenden Sie die Best-Practice-Serien, um einen strukturierten End-to-End-Migrationspfad zu gewährleisten.
- Phase 1: Migrationsstrategie und -planung
- Phase 2: Spark-Arbeitslastmigration
- Phase 3: Hive Metastore und Datenmigration
- Phase 4: Sicherheits- und Governancemigration
Aufgabenspezifische Migrationsartikel
Wenn Sie gezielte Anleitungen für eine bestimmte Migrationsaufgabe benötigen, verwenden Sie die folgenden Artikel:
- Spark Synapse zu Fabric Spark Migrationsassistent
- Migrieren von Azure Synapse-Notizbüchern zu Fabric
- Migrate Spark Job Definitions from Azure Synapse to Fabric
- Migrieren von Spark Pools aus Azure Synapse nach Fabric
- Migrate Spark-Konfigurationen von Azure Synapse zu Fabric
- Migrate Spark Libraries von Azure Synapse zu Fabric
- Migrieren von Hive-Metastore-Metadaten
- Daten- und Pipeline-Migration
Zugehöriger Inhalt
- Compare Fabric und Azure Synapse Spark: Wichtige Unterschiede
- Phase 1: Migrationsstrategie und -planung
- Spark Synapse zu Fabric Spark Migration Assistant
- Weitere Informationen zu Migrationsoptionen für Spark-Pools, Konfigurationen, Bibliotheken, Notizbücher und Spark-Auftragsdefinition
- Migrieren von Daten und Pipelines
- Migrieren von Hive-Metastore-Metadaten