Oharra
Orrialde honetara sartzeak baimena behar du. Saioa hasteko edo direktorioak aldatzen saia zaitezke.
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Apache Spark proporciona numerosas configuraciones que se pueden personalizar para mejorar la experiencia en varios escenarios. En Azure Synapse Spark e Ingeniería de datos de Fabric, tiene la flexibilidad de incorporar estas configuraciones o propiedades para adaptar su experiencia. En Fabric, puede agregar configuraciones de Spark a un entorno y usar propiedades de Spark insertadas directamente dentro de los trabajos de Spark. Para mover las configuraciones del grupo de Spark de Azure Synapse a Fabric, use un entorno.
Para conocer las consideraciones de configuración de Spark, consulte diferencias entre Azure Synapse Spark y Fabric.
Requisitos previos
- Si aún no tiene una, cree un área de trabajo de Fabric en el inquilino.
- Si aún no tiene uno, cree un Entorno en el área de trabajo.
Opción 1: Agregar configuraciones de Spark al entorno personalizado
Dentro de un entorno, puede establecer las propiedades de Spark y esas configuraciones se aplican al grupo de entornos seleccionado.
- Abra Synapse Studio: Inicie sesión en Azure. Vaya al área de trabajo de Azure Synapse y abra el Synapse Studio.
-
Buscar configuraciones de Spark:
- Vaya a Administrar área y seleccione en Grupos de Apache Spark.
- Busque el grupo de Apache Spark, seleccione Configuración de Apache Spark y busque el nombre de configuración de Spark para el grupo.
- Obtener configuraciones de Spark: puede obtener esas propiedades seleccionando Ver configuraciones o exportando la configuración (formato.txt/.conf/.json) en Configuraciones y bibliotecas>Configuraciones de Apache Spark.
- Una vez que tenga configuraciones de Spark, agregue propiedades personalizadas de Spark al Entorno en Fabric:
- En el Entorno, vaya a Spark Compute>Propiedades de Spark.
- Agregue configuraciones de Spark. Puede agregar cada una manualmente o importar desde .yml.
- Haga clic en Guardar y Publicar cambios.
Obtenga más información sobre cómo agregar configuraciones de Spark a un Entorno.