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Important
Cette fonctionnalité est en version bêta. Contactez votre équipe de compte Databricks pour activer cette fonctionnalité dans votre compte.
Lakehouse//RT est en développement actif. Les caractéristiques de performances et le jeu de fonctionnalités pris en charge changent avant la disponibilité générale.
Lakehouse Real-Time (Lakehouse//RT) est un calcul serverless conçu pour des cas d’usage à faible latence et à haute concurrence, tels que le service de données analytiques aux applications personnalisées, l’exécution d’analyses opérationnelles ou l’alimentation des tableaux de bord BI qui nécessitent des réponses de sous-seconde pour des centaines à des milliers d’utilisateurs simultanés.
Lakehouse//RT offre une latence inférieure à seconde sur les requêtes de lecture SQL sur vos tables de catalogue Unity qui utilisent des formats Delta Lake ou Apache Iceberg dans le stockage cloud. Vous créez et gérez Lakehouse/RT de la même façon que d’autres entrepôts SQL. Un administrateur d’espace de travail ou un utilisateur privilégié crée un ou plusieurs par espace de travail et affecte des autorisations aux utilisateurs.
Requirements
Pour utiliser Lakehouse//RT, vous devez :
- Être dans une région prise en charge.
- Activez Lakehouse//RT Beta dans votre espace de travail.
Activer Lakehouse//RT dans votre espace de travail
Les administrateurs d’espace de travail peuvent activer la version bêta de Lakehouse//RT dans votre espace de travail :
- Dans le menu de votre espace de travail (en haut à droite), accédez aux aperçus.
- Recherchez Lakehouse RT.
- Activez l’aperçu.
Après avoir activé la préversion, le type d’entrepôt en temps réel devient disponible dans le flux de création de l’entrepôt SQL pour votre espace de travail.
Créer un entrepôt Lakehouse//RT
Pour créer un entrepôt Lakehouse//RT :
- Accédez à Compute>SQL Warehouses>.
- Sélectionnez Temps réel.
- Sélectionnez une taille : Petite, Moyenne, Grande ouX-Large, en fonction des performances requises par vos requêtes.
- Entrez un nom pour l’entrepôt.
- Cliquez sur Créer.
Pour attribuer des autorisations, accordez Peut utiliser, Peut surveiller ou Peut gérer aux utilisateurs et aux groupes, comme pour un entrepôt SQL.
Note
Vous ne pouvez pas actuellement mettre à niveau un entrepôt SQL existant vers Lakehouse//RT ou rétrograder un entrepôt Lakehouse//RT existant vers un autre type d’entrepôt.
Surveiller l’activité Lakehouse//RT
Vous pouvez surveiller les requêtes Lakehouse//RT identiques à celles exécutées sur un entrepôt SQL :
- Historique des requêtes : Les requêtes Lakehouse//RT apparaissent dans l’interface utilisateur de l’historique des requêtes et la table système de l’historique des requêtes.
- Profils de requête : Ouvrez une requête Lakehouse//RT dans l’interface utilisateur de l’historique des requêtes pour afficher son profil de requête.
- Page Surveillance : Surveillez le débit des requêtes, les requêtes mises en file d’attente et l’historique des requêtes sur la page de surveillance de chaque entrepôt Lakehouse//RT.
-
Facturation : L’utilisation de Lakehouse//RT apparaît dans les tables du système de facturation avec un
sku_namedeLakehouse_Serverless.
Bonnes pratiques
Pour obtenir les meilleurs résultats de Lakehouse//RT, préparez vos charges de travail avant de les déplacer :
- Validez d’abord sur SQL serverless. Exécutez vos requêtes sur un entrepôt SQL serverless et vérifiez qu’elles s’exécutent en quelques secondes.
- Utilisez des tables gérées par le catalogue Unity. Les tables managées avec optimisation prédictive et clustering liquide garantissent que vos données sont bien regroupées pour vos modèles de charge de travail.
- Vérifiez que les requêtes sont sélectives. Pour une latence inférieure à la seconde, vérifiez que vos requêtes analysent moins de quantités de données. Filtrez en amont avec des clauses
WHERE, sélectionnez uniquement les colonnes dont vous avez besoin et privilégiez les agrégations. La jonction entre les tables est prise en charge, mais si vous trouvez que votre requête devient complexe ou lente, envisagez d’utiliser des vues matérialisées qui pré-agrègent vos données pour accélérer les latences. - Vérifiez la couverture SQL. Lakehouse//RT prend uniquement en charge les requêtes de lecture compatibles ANSI. Vérifiez que vos charges de travail sont conformes à ANSI et évitez les instructions, fonctions et types de données non pris en charge répertoriés sous Limitations.
Fonctionnalités prises en charge
Outils et interfaces
Vous pouvez sélectionner Lakehouse//RT dans le sélecteur de calcul dans l’une des fonctionnalités de Azure Databricks suivantes :
- Éditeur SQL
- Notebooks SQL
- Tableaux de bord IA/BI
- Explorateur de catalogues
- Alerts
Types de tables
Lakehouse//RT interroge uniquement les données du catalogue Unity. Pour des performances optimales, utilisez des tables gérées par le catalogue Unity, qui fournissent au moteur la disposition des données dont elle a besoin pour une faible latence.
Lakehouse//RT prend en charge les types de tables suivants :
- Tables managées (tables Delta Lake et Apache Iceberg)
- Vues matérialisées et tables de diffusion en continu
- Affichage des métriques
Connectivity
Lakehouse//RT accepte uniquement les connexions qui utilisent l’API d’exécution d’instruction. Il ne prend pas en charge le protocole Thrift hérité. Par conséquent, un pilote qui se connecte sans utiliser explicitement l’API d’exécution d’instruction reçoit une 501 erreur.
Vous pouvez vous connecter à un entrepôt Lakehouse//RT de la manière suivante :
- API d’exécution d’instruction : Appelez l’API directement à partir d’applications externes. Consultez l’API d’exécution des instructions : Exécuter SQL sur les entrepôts.
-
Pilotes Databricks SQL : Les pilotes suivants peuvent se connecter lorsque vous les configurez pour utiliser l’API d’exécution d’instruction. Pointez le chemin HTTP du pilote sur votre entrepôt Lakehouse//RT, puis définissez l’option suivante :
-
Connecteur DATAbricks SQL pour Python : définir
use_kernel=True. -
Databricks SQL Driver pour Node.js: Définir
useKernel: true. -
JDBC : Défini
UseThriftClient=0dans l’URL de connexion.
-
Connecteur DATAbricks SQL pour Python : définir
Pricing
Pour plus d’informations sur la tarification, consultez la page de tarification de Lakehouse Real-Time .
Limitations
Lorsqu’une requête utilise une fonctionnalité non prise en charge, Lakehouse//RT retourne une erreur nommant la fonctionnalité. Pour exécuter correctement la requête, utilisez plutôt un entrepôt SQL serverless.
Outils et fonctionnalités
Lakehouse//RT ne prend pas encore en charge les fonctionnalités suivantes :
- Génie
- Agents génie
- Tâches de travail
Types de tables
Les types de tableau suivants ne sont pas encore pris en charge :
- Tables du système
- Tables Delta Sharing
- Tables dans le stockage par défaut du catalogue Unity
- Tables externes dans le catalogue Unity
Lakehouse//RT ne prend pas en charge les types de tableau suivants :
- Tables de metastore Hive (gérées ou externes)
- Tables externes et fédération de requêtes (Lakehouse Federation)
- Tables temporaires
- Tables qui utilisent d’autres formats de données (CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC et texte)
Pilotes et connecteurs
Lakehouse//RT ne prend pas en charge les pilotes et connecteurs suivants :
- ADBC
- ODBC
- Go
Langage SQL
Lakehouse//RT exécute uniquement des requêtes de lecture SQL en mode ANSI . Il évalue toutes les contraintes de type implicite et les casts en fonction de règles ANSI SQL strictes, et ce comportement ne peut pas être désactivé. Sous la sémantique ANSI, les requêtes qui s’appuyaient sur un comportement non ANSI peuvent :
- Générez une erreur d’exécution au lieu de produire silencieusement
NULL. Par exemple, la conversion d’une chaîne non numérique en nombre. - Déclencher une erreur lors de l’analyse lorsqu’il n’existe aucun type commun sûr. Par exemple,
COALESCE, ,CASEouINdéfinissez des opérations entre des types incompatibles. - Renvoie un type de résultat différent de celui du mode hérité, car la promotion des chaînes ANSI et l’élargissement des types numériques sélectionnent des types sûrs, sans perte.
Pour obtenir des résultats prévisibles, utilisez des expressions explicites CAST lorsque les conversions implicites en mode ANSI ne produisent pas le comportement attendu.
Lakehouse//RT ne prend pas en charge les éléments suivants :
-
Types de données : Les types de données
GEOGRAPHYetGEOMETRY. - Fonctions : Fonctions IA, Python fonctions UDF, fonctions SQL spatiales et fonctions XPath et XML.
- Gouvernance: Contrôle d’accès basé sur les attributs (ABAC), y compris la sécurité au niveau des lignes et le masquage des colonnes.
Lakehouse//RT est destiné uniquement aux requêtes en lecture (SELECT). Les commandes d’écriture et ETL ne sont pas prises en charge, notamment :
-
Opérations d’écriture :
INSERT, ,UPDATE,DELETEMERGEetCREATE TABLE AS SELECT(CTAS). -
DDL :
CREATE,ALTER,DROPet d’autres instructions qui créent ou modifient des objets. -
Instructions de sécurité :
GRANTetREVOKE. - Scripts, procédures stockées, tables temporaires et transactions à plusieurs instructions.
-
Maintenance de Delta Lake :
OPTIMIZE,ANALYZE,VACUUM, etREFRESH.
Sécurité du réseau
Lakehouse//RT ne prend pas encore en charge les configurations réseau suivantes :
Compliance
Les profils de sécurité de conformité ne sont actuellement pas pris en charge.