Persyaratan untuk alur mandiri

Membuat dan menyegarkan tampilan terwujud mandiri dan tabel streaming memerlukan ruang kerja yang mendukung Unity Catalog tanpa server, dan gudang SQL atau buku catatan pada komputasi umum tanpa server.

Anda dapat membuat dan memuat ulang tampilan termaterialisasi mandiri dan tabel streaming menggunakan gudang data SQL. Untuk mengirimkan pernyataan CREATE dan REFRESH, gunakan editor SQL di UI Azure Databricks, Databricks SQL CLI, atau Databricks SQL API.

Anda juga dapat membuat dan memuat ulang tampilan termaterialisasi independen dan tabel streaming dari notebook yang berjalan pada komputasi umum nirserver (Beta, ketersediaan terbatas di wilayah tertentu). Lihat Notebook.

Persyaratan umum

Persyaratan berikut berlaku untuk semua pipeline mandiri.

Anda harus memiliki:

Izin untuk membuat atau memperbarui

Pemilik (pengguna yang membuat tabel) harus memiliki izin berikut:

  • SELECT hak akses atas tabel dasar.
  • USE CATALOG dan USE SCHEMA izin atas katalog dan skema yang berisi tabel sumber.
  • USE CATALOG dan USE SCHEMA hak istimewa pada katalog dan skema target.
  • CREATE MATERIALIZED VIEW hak istimewa pada skema yang berisi tampilan materialisasi.
  • CREATE TABLE hak istimewa pada skema yang berisi tabel streaming. Pipeline yang menggunakan mode publikasi lama juga memerlukan hak istimewa CREATE TABLE untuk tampilan terwujud.

Untuk memuat ulang tampilan terwujud mandiri atau tabel streaming:

  • Anda harus berada di ruang kerja tempat item tersebut dibuat.
  • Anda harus memiliki REFRESH hak istimewa di atas meja. Pemilik memiliki hak istimewa ini secara implisit.

Persyaratan tabel sumber

Untuk refresh bertahap tampilan materialisasi dari tabel Delta, tabel sumber harus mengaktifkan pelacakan baris.

Gudang SQL

Untuk membuat atau memperbarui materialized view mandiri dan tabel streaming menggunakan SQL warehouse, Anda harus memiliki SQL warehouse pro atau serverless yang mendukung Unity Catalog.

  • Ruang kerja Anda harus berada di wilayah yang mendukung gudang SQL tanpa server.

Notebooks

Anda dapat membuat dan memperbarui tampilan terwujud mandiri serta tabel streaming dari notebook dengan komputasi umum nirserver.

Komputasi umum tanpa server

Important

Membuat dan menyegarkan tampilan terwujud mandiri dan tabel streaming dari buku catatan pada komputasi umum tanpa server ada di Beta. Fitur ini hanya tersedia di wilayah tertentu. Lihat Ketersediaan regional.

Anda dapat membuat dan memuat ulang tampilan termaterialisasi independen serta tabel streaming dari notebook yang terhubung ke komputasi umum nirserver. Opsi ini berguna saat Anda ingin menentukan dan menjalankan tampilan materialisasi atau tabel streaming bersama alur kerja berbasis buku catatan lainnya tanpa menyediakan gudang SQL.

Untuk membuat dan merefresh tampilan terwujud mandiri dan tabel streaming dengan Python di buku catatan, lihat Menggunakan Python dengan alur mandiri.

Persyaratan komputasi umum tanpa server

  • Notebook yang terhubung ke komputasi umum nirserver.
  • Databricks Runtime 18.1 atau lebih tinggi. Notebook interaktif memenuhi persyaratan ini secara otomatis; pekerjaan yang disematkan ke versi yang lebih lama tidak.
  • Ruang kerja Anda harus berada di wilayah yang didukung.

Keterbatasan

  • Hanya pemilik tabel yang dapat menyegarkan tabel. Untuk mengizinkan pengguna lain memuat ulang, ubah pemilik. Lihat Mengubah pemilik tabel streaming dan Mengubah pemilik tampilan materialisasi.
  • Refresh asinkron tidak didukung. Gunakan refresh sinkron sebagai gantinya.
  • Saluran pratinjau tidak didukung. Tabel yang dibuat pada komputasi umum tanpa server menggunakan current saluran.
  • Tabel hanya dapat di-refresh menggunakan jenis komputasi yang dibuat dengannya. Tabel yang dibuat di gudang SQL harus disegarkan pada gudang SQL, dan tabel yang dibuat pada komputasi umum tanpa server harus di-refresh pada komputasi umum tanpa server. Untuk memeriksa jenis komputasi, lihat tabel di Catalog Explorer.
  • Atribusi dan pengendalian biaya tidak tersedia. Gunakan gudang SQL jika Anda memerlukan atribusi biaya per tabel.
  • Penskalaan otomatis vertikal untuk error kehabisan memori tidak tersedia.
  • Pencobaan ulang untuk upgrade skema tidak tersedia.
  • Pilihan mode performa pada refresh tidak tersedia. Lihat Memilih mode performa untuk refresh terjadwal.

Note

spark.sql didukung saat menjalankan refresh di notebook pada komputasi umum tanpa server.

Persyaratan kueri

Untuk menjalankan kueri pada tampilan termaterialisasi mandiri atau tabel streaming, Anda harus menjadi pemiliknya, atau Anda harus memiliki SELECT pada tabel tersebut, serta USE CATALOG dan USE SCHEMA pada tabel induknya.

Anda harus menggunakan salah satu sumber daya komputasi berikut:

  • Gudang SQL
  • Antarmuka alur Lakeflow
  • Mode standar akses komputasi (sebelumnya mode akses bersama)
  • Komputasi dengan mode akses khusus (yang sebelumnya bernama mode akses pengguna tunggal) pada Databricks Runtime 15.4 atau yang lebih baru, jika ruang kerja diaktifkan untuk komputasi nirserver. Lihat Kontrol akses halus pada komputasi khusus. Jika Anda adalah pemiliknya, Anda dapat menggunakan komputasi mode akses khusus yang menjalankan Databricks Runtime 14.3 atau lebih tinggi.

Untuk tabel streaming pada Databricks Runtime 15.3 ke bawah, Anda dapat menggunakan komputasi khusus untuk mengkueri tabel streaming hanya jika Anda memilikinya. Databricks Runtime 15.4 LTS ke atas mendukung kueri tabel yang dihasilkan alur pada komputasi khusus bahkan jika Anda bukan pemiliknya. Anda mungkin dikenakan biaya untuk sumber daya komputasi tanpa server saat menggunakan komputasi khusus untuk menjalankan operasi pemfilteran data. Lihat Kontrol akses halus pada komputasi khusus.

Ketersediaan regional

Tabel yang dibuat dan disegarkan menggunakan gudang Databricks SQL tersedia di semua wilayah yang mendukung gudang Databricks SQL tanpa server.

Pembuatan dan penyegaran tampilan termaterialisasi yang berdiri sendiri serta tabel streaming pada komputasi umum nirserver hanya tersedia di wilayah tertentu.

Untuk daftar wilayah yang didukung untuk kedua opsi komputasi, lihat Ketersediaan tanpa server.

  • Last updated on