Azure Cosmos DB Apache Spark 2 OLTP Connector for API for NoSQL: Kibocsátási megjegyzések és erőforrások

A KÖVETKEZŐRE VONATKOZIK: NoSQL

A Big Data-elemzések felgyorsíthatók a NoSQL-hez készült Azure Cosmos DB Apache Spark 2 OLTP-összekötővel. A Spark-összekötővel Spark-feladatokat futtathat az Azure Cosmos DB-ben tárolt adatokon. A kötegelt és streamfeldolgozás támogatott.

Az összekötőt használhatja az Azure Databricks vagy az Azure HDInsight használatával, amelyek felügyelt Spark-fürtöket biztosítanak az Azure-ban. Az alábbi táblázat a támogatott verziókat mutatja be:

Összetevő Verzió
Apache Spark 2.4.x, 2.3. x, 2.2. x és 2.1. X
Scala 2,11
Azure Databricks (futtatókörnyezet verziója) 3,4-nél későbbi

Figyelmeztetés

Ez az összekötő támogatja az Azure Cosmos DB NoSQL-hez készült API-t. A MongoDB-hez készült Azure Cosmos DB-hez használja a Sparkhoz készült MongoDB-összekötőt. Az Apache Cassandra-hoz készült Azure Cosmos DB-hez használja a Cassandra Spark-összekötőt.

További források

Erőforrás Hivatkozás
SDK letöltése A legújabb .jar, Maven letöltése
API-dokumentáció Spark-összekötő referenciája
Közreműködés az SDK-hoz Azure Cosmos DB-összekötő az Apache Sparkhoz a GitHubon
Első lépések Big Data-elemzés felgyorsítása az Apache Spark és az Azure Cosmos DB-összekötő használatával
Az Apache Spark strukturált streamelésének használata az Apache Kafkával és az Azure Cosmos DB-vel

Kiadási előzmények

GYIK

Hogyan fogok értesülni az SDK kivezetéséről?

A Microsoft értesítést küld 12 hónappal a kivezetett SDK támogatásának vége előtt, megkönnyítve a zökkenőmentes áttérést egy támogatott SDK-ra. Az értesítéseket különböző kommunikációs csatornákon továbbítjuk: az Azure Portalon, Azure-frissítés útján, valamint a hozzárendelt szolgáltatásadminisztrátorok közvetlen értesítésével.

Létrehozhatok alkalmazásokat egy hamarosan kivezetendő Azure Cosmos DB SDK-val ebben a 12 hónapos időszakban?

Igen, a 12 hónapos értesítési időszakban is lehet alkalmazásokat létrehozni, üzembe helyezni és módosítani a hamarosan kivezetendő Azure Cosmos DB SDK-val. Javasoljuk, hogy a 12 hónap folyamán lehetőleg mielőbb térjen át az Azure Cosmos DB SDK újabb, támogatott verziójára.

A kivezetési dátum után mi lesz a már nem támogatott Azure Cosmos DB SDK-t használó alkalmazásokkal?

A kivezetési dátum után az Azure Cosmos DB nem biztosít több hibajavítást, új funkciót és támogatást a kivezetett SDK-verziókhoz. Ha nem frissíti az SDK-t, az Azure Cosmos DB szolgáltatás továbbra is kiszolgálja az SDK kivezetett verziói által küldött kéréseket.

Melyik SDK-verziók kapják meg a legújabb funkciókat és frissítéseket?

Az új funkciók és frissítések csak a legújabb támogatott fő SDK-verzió legújabb alverziójában lesznek hozzáadva. Javasoljuk, hogy mindig használja a legújabb verziót, hogy hozzájusson az új funkciókhoz, teljesítménybeli fejlesztésekhez és hibajavításokhoz. Ha egy régebbi, még nem kivezetett SDK-verziót használ, akkor az Azure Cosmos DB felé küldött kérései továbbra is működni fognak, de nem lesz hozzáférése az új lehetőségekhez.

Mit tegyek, ha nem tudom frissíteni az alkalmazásomat egy megszűnési dátum előtt?

Javasoljuk, hogy mindig a lehető leghamarabb frissítsen a legújabb SDK-verzióra. Miután egy SDK kivezetendő megjelölést kap, 12 hónap áll rendelkezésre az alkalmazás frissítésére. Ha nem tudja elvégezni a frissítést a kivezetési dátumig, az Azure Cosmos DB szolgáltatás továbbra is kiszolgálja az SDK kivezetett verziói által küldött kéréseket, így a futó alkalmazások továbbra is működni fognak. Azonban az Azure Cosmos DB nem biztosít több hibajavítást, új funkciót és támogatást a kivezetett SDK-verziókhoz.

Ha rendelkezik támogatási csomaggal és műszaki támogatásra van szüksége, lépjen kapcsolatba velünk egy támogatási jegy beküldésével.

Hogyan kérhetek szolgáltatásokat egy SDK-hoz vagy összekötőhöz?

Az új funkciók nem minden SDK-hoz vagy összekötőhöz kerülnek azonnal. Ha van olyan funkció, amelyet nem szeretne hozzáadni, kérjük, adjon visszajelzést a közösségi fórumunkhoz.

Következő lépések

További információ az Azure Cosmos DB-ről.

További tudnivalók az Apache Sparkról.