Ressources de calcul de notebook

Cet article décrit les options pour les ressources de calcul de notebook. Vous pouvez exécuter un notebook sur une ressource de calcul polyvalente, un calcul sans serveur ou, pour les commandes SQL, utiliser un entrepôt SQL, un type de calcul optimisé pour l’analytique SQL. Pour plus d’informations sur les types de calcul, consultez Calcul.

Calcul serverless pour les notebooks

Le calcul serverless vous permet de vous connecter rapidement votre notebook à des ressources informatiques à la demande.

Pour effectuer un attachement au calcul serverless, cliquez sur le menu déroulant Se connecter dans le notebook, puis sélectionnez Serverless.

Pour plus d’informations, consultez Calcul serverless pour les notebooks.

Attacher un notebook à une ressource de calcul à usage général

Pour attacher un notebook à une ressource de calcul à usage unique, vous avez besoin de l’autorisation CAN ATTACH TO sur la ressource de calcul.

Important

Tant qu’un bloc-notes est attaché à une ressource de calcul, tout utilisateur disposant de l’autorisation CAN RUN sur le notebook dispose d’une autorisation implicite pour accéder à la ressource de calcul.

Pour attacher un bloc-notes à une ressource de calcul, cliquez sur le sélecteur de calcul dans la barre d’outils du bloc-notes et sélectionnez la ressource dans le menu déroulant.

Le menu affiche une sélection de calcul à usage unique et d’entrepôts SQL que vous avez utilisés récemment ou qui sont en cours d’exécution.

Pour sélectionner parmi toutes les ressources de calcul disponibles, cliquez sur Plus.... Sélectionnez parmi les entrepôts de calcul généraux ou SQL disponibles.

Vous pouvez également créer une ressource de calcul à usage entier en sélectionnant Créer une ressource... dans le menu déroulant.

Important

Les variables Apache Spark suivantes sont définies pour un notebook attaché.

Classe	Nom de la variable
SparkContext	sc
SQLContext/HiveContext	sqlContext
SparkSession (Spark 2.x)	spark

Ne créez pas de SparkSession, SparkContext ou SQLContext. Cela entraînera un comportement incohérent.

Utiliser un notebook avec un entrepôt SQL

Lorsqu’un notebook est attaché à un entrepôt SQL, vous pouvez exécuter des cellules SQL et Markdown. L’exécution d’une cellule dans n’importe quel autre langage (comme Python ou R) génère une erreur. Les cellules SQL exécutées sur un entrepôt SQL apparaissent dans l’historique des requêtes de l’entrepôt SQL. L’utilisateur qui a exécuté une requête peut afficher le profil de requête à partir du notebook en cliquant sur la durée écoulée en bas de la sortie.

L’exécution d’un notebook nécessite un entrepôt SQL professionnel ou Serverless. Vous devez avoir accès à l’espace de travail et à l’entrepôt SQL.

Pour attacher un notebook à un entrepôt SQL, procédez comme suit :

1. Cliquez sur le sélecteur de calcul dans la barre d’outils du notebook. Le menu déroulant affiche les ressources de calcul en cours d’exécution ou que vous avez utilisées récemment. Les entrepôts SQL sont marqués de l’.

2. Dans le menu, sélectionnez un entrepôt SQL.

   Pour afficher tous les entrepôts SQL disponibles, sélectionnez Plus... dans le menu déroulant. Une boîte de dialogue indique les ressources de calcul disponibles pour le notebook. Sélectionnez Entrepôt SQL, choisissez l’entrepôt que vous souhaitez utiliser, puis cliquez sur Joindre.

   

Vous pouvez également sélectionner un entrepôt SQL comme ressource de calcul, pour un notebook SQL, à la création d’un workflow ou d’un travail planifié.

Limitations de SQL Warehouse

Pour plus d’informations, consultez limitations connues des notebooks Databricks.

Détacher un notebook

Pour détacher un bloc-notes d’une ressource de calcul, cliquez sur le sélecteur de calcul dans la barre d’outils du bloc-notes et pointez sur le calcul attaché dans la liste pour afficher un menu latéral. Depuis le menu latéral, sélectionnez Détacher.

Vous pouvez également détacher des blocs-notes d’une ressource de calcul à usage unique à l’aide de l’onglet Notebooks de la page de détails du calcul.

Conseil

Azure Databricks vous recommande de détacher les notebooks inutilisés de l'environnement de calcul. Cela libère de l’espace mémoire sur le pilote.