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31 de mar., 23 - 2 de abr., 23
究極の Microsoft Fabric、Power BI、SQL、AI コミュニティ主導のイベント。 2025 年 3 月 31 日から 4 月 2 日。
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Este documento descreve os conceitos básicos do Azure Synapse Analytics.
Um workspace do Azure Synapse é um limite de colaboração protegível para fazer análises empresariais baseadas em nuvem no Azure. Um workspace é implantado em uma região específica e tem uma conta do ADLS Gen2 e um sistema de arquivos associados (para armazenar dados temporários). Um workspace está localizado em um grupo de recursos.
Um workspace permite que você execute análises com o SQL e o Apache Spark. Os recursos disponíveis para análises de SQL e do Spark são organizados em pools de SQL e do Spark.
Um workspace pode conter qualquer número de Serviço vinculado, essencialmente cadeias de conexão que definem as informações de conexão necessárias para que o workspace se conecte a recursos externos.
O SQL do Synapse é a capacidade de fazer análises baseadas em T-SQL no workspace do Azure Synapse. O SQL do Synapse tem dois modelos de consumo: dedicado e sem servidor. Para o modelo dedicado, use pools de SQL dedicados. Um workspace pode ter qualquer quantidade desses pools. Para usar o modelo sem servidor, use os pools de SQL sem servidor. Todo workspace tem um desses pools.
No Synapse Studio, você pode trabalhar com pools de SQL executando scripts de SQL.
Observação
Os pools de SQL dedicados no Azure Synapse são diferentes do pool de SQL dedicado (antigo SQL DW). Nem todos os recursos do pool de SQL dedicado nos workspaces do Azure Synapse se aplicam ao pool de SQL dedicado (antigo SQL DW) e vice-versa. Para habilitar recursos de workspace em um pool de SQL dedicado existente (antigo SQL DW), confira Como habilitar um workspace no seu pool de SQL dedicado (antigo SQL DW).
Para usar a análise do Spark, crie e use pools do Apache Spark sem servidor no seu workspace do Azure Synapse. Quando você começa a usar um Pool do Spark, os workspaces criam uma sessão do Spark para processar os recursos associados à sessão.
Há duas maneiras de usar o Spark no Azure Synapse:
O SynapseML (anteriormente conhecido como MMLSpark) é uma biblioteca de código aberto que simplifica a criação de pipelines de ML (aprendizado de máquina) massivamente escalonáveis. É um ecossistema de ferramentas usado para expandir a estrutura do Apache Spark em várias direções novas. O SynapseML unifica várias estruturas de aprendizado de máquina existentes e novos algoritmos da Microsoft em uma API única e escalonável que pode ser utilizada em Python, R, Scala, .NET e Java. Para saber mais, confira os principais recursos do SynapseML.
Os pipelines são como o Azure Synapse oferece a Integração de Dados – isso permite que você movimente dados entre serviços e orquestre atividades.
O Azure Synapse Data Explorer proporciona aos clientes uma experiência de consulta interativa para desbloquear insights dos dados telemétricos e de log.
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