多くの組織は現在、Azure Databricks 内の Unity カタログにデータを登録しています。 Fabric のミラーリングされた Unity カタログを使用すると、お客様は、Unity カタログによって管理されるデータ をFabric ワークロードから読み取ることができます。 Azure Databricks と Fabric の組み合わせの方が優れています。
Unity カタログを Fabric にミラーリングするための Azure Databricks ワークスペースの構成に関するチュートリアルについては、「 チュートリアル: Azure Databricks から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する」を参照してください。
Fabricでのミラーリングを活用することで、高度に統合されたエンドツーエンドで使いやすい製品を利用でき、分析ニーズを簡素化できるほか、Microsoft FabricとAzure Databricks間のオープン性とコラボレーションのために構築された製品です。
Fabric を使用して Unity カタログに登録されているデータを読み取る場合、データ移動やデータ レプリケーションはありません。 Azure Databricks カタログ構造のみが Fabric にミラーリングされ、基になるカタログ データにはショートカットを使用してアクセスされます。 基になるデータに対する変更が、ファブリックにすぐには表示されない場合があります。 SQL 分析エンドポイントのパフォーマンスに関するドキュメントで説明されているように、伝達には数秒から数分かかる場合があります。
どのような分析エクスペリエンスが組み込まれているか
ミラー化されたカタログは、ファブリック データ ウェアハウス内のアイテムであり、Warehouse および SQL 分析エンドポイントとは異なります。
Azure Databricks Unity カタログをミラーリングすると、Fabric によって次の項目が作成されます。
- ミラー化された Azure Databricks アイテム
- Lakehouse 上の SQL 分析エンドポイント
ミラーされたAzure Databricks Unity Catalogデータには、複数の方法でアクセスできます:
- ミラー化された各 Azure Databricks 項目には、自動生成された SQL 分析エンドポイントがあり、ミラーリング プロセスによって作成された豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 T-SQL コマンドを使用して、読み取り専用 SQL 分析エンドポイントからデータ オブジェクトを定義および照会します。
- Power BI と Direct Lake モードを使用して、Azure Databricks 項目に対するレポートを作成します。
メタデータの同期
FabricでAzure Databricksから新しいミラーを作成すると、選択したスキーマの将来のカタログ変更を自動的に同期するオプションがデフォルトで有効になります。 自動同期を有効にすると、以下のメタデータ変更がAzure DatabricksワークスペースからFabricに反映されます:
- カタログへのスキーマの追加。
- カタログからのスキーマの削除。
- スキーマへのテーブルの追加。
- スキーマからのテーブルの削除。
スキーマ/テーブルの選択:
- 既定では、ユーザーがカタログを追加すると、カタログ全体が選択されます。
- ユーザーは、スキーマ内の特定のテーブルを除外できます。
- スキーマの選択を解除すると、スキーマ内のすべてのテーブルが選択解除されます。
- ユーザーが戻ってスキーマを選択すると、スキーマ内のすべてのテーブルが再び選択されます。
- カタログ内のスキーマにも同じ選択動作が適用されます。
カタログ/スキーマ/テーブルに適用されるその他のフィルター条件があります。
- マテリアライズド ビューとストリーミング テーブルは表示されません。
- Delta 形式をサポートしていない外部テーブルは表示されません。