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Metadatos compartidos de Azure Synapse Analytics

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Azure Synapse Analytics permite que los diferentes motores de cálculo de áreas de trabajo compartan bases de datos y tablas entre grupos de Apache Spark y el grupo de SQL sin servidor.

El uso compartido es compatible con el llamado modelo de almacenamiento de datos moderno y proporciona a los motores de SQL del área de trabajo acceso a las bases de datos y las tablas creadas con Spark. También permite que los motores de SQL creen sus propios objetos que no se comparten con los demás motores.

Compatibilidad con el almacenamiento de datos moderno

El modelo de metadatos compartidos admite el moderno patrón de almacenamiento de datos de la siguiente manera:

  1. Los datos del lago de datos se preparan y estructuran de manera eficaz con Spark mediante el almacenamiento de los datos preparados en tablas respaldadas por Parquet (posiblemente particionadas) contenidas en posiblemente varias bases de datos.

  2. Las bases de datos creadas por Spark y todas sus tablas se vuelven visibles en cualquiera de las instancias del grupo de Spark del área de trabajo de Azure Synapse y se pueden usar desde cualquiera de los trabajos de Spark. Esta funcionalidad está sujeta a los permisos, dado que todos los grupos de Spark de un área de trabajo comparten el mismo almacén de metadatos del catálogo subyacente.

  3. Las bases de datos creadas por Spark y las tablas con formato Parquet o CSV se vuelven visibles en el grupo de SQL sin servidor del área de trabajo. Las bases de datos se crean automáticamente en los metadatos del grupo de SQL sin servidor y las tablas externas y administradas creadas mediante un trabajo de Spark se hacen accesibles como tablas externas en los metadatos del grupo de SQL sin servidor en el esquema dbo de la base de datos correspondiente.

La sincronización de objetos se produce de forma asincrónica. Los objetos tendrán un ligero retraso de unos segundos hasta que aparezcan en el contexto de SQL. Una vez que aparecen, los motores de SQL que tienen acceso a ellos pueden consultarlos, pero no actualizarlos ni cambiarlos.

Objetos de metadatos compartidos

Spark permite crear bases de datos, tablas externas, tablas administradas y vistas. Dado que las vistas de Spark requieren que un motor de Spark procese la instrucción SQL de Spark definitoria y que un motor SQL no las pueden procesar, las bases de datos y las tablas externas y administradas que contiene que usen el formato de almacenamiento de Parquet o CSV son las únicas que se comparten con el motor SQL del área de trabajo. Las vistas de Spark solo se comparten entre las instancias de grupo de Spark.

Modelo de seguridad de un vistazo

Tanto las bases de datos como las tablas de Spark, junto con sus representaciones sincronizadas en el motor de SQL, están protegidas en el nivel de almacenamiento subyacente. Cuando la tabla se consulta mediante alguno de los motores que el emisor de consultas tiene derecho a usar, la entidad de seguridad del emisor de consultas se pasa a los archivos subyacentes. Los permisos se comprueban en el nivel del sistema de archivos.

Para más información, consulte Base de datos compartida de Azure Synapse Analytics.

Cambio del mantenimiento

Si se elimina o cambia un objeto de metadatos con Spark, los cambios se recogen y propagan al grupo de SQL sin servidor. La sincronización es asincrónica y los cambios se reflejan en el motor SQL tras un breve retraso.

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