Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Important
Den här funktionen finns i Beta. Kontakta ditt Databricks-kontoteam för att aktivera den här funktionen i ditt konto.
Lakehouse//RT är i aktiv utveckling. Prestandaegenskaper och den funktionsuppsättning som stöds ändras före allmän tillgänglighet.
Lakehouse Real-Time (Lakehouse//RT) är en serverlös beräkning som skapats för användningsfall med låg latens och hög samtidighet, till exempel att hantera analysdata till anpassade program, köra driftanalys eller driva BI-instrumentpaneler som kräver svar under sekunden för hundratals till tusentals samtidiga användare.
Lakehouse//RT erbjuder svarstid under sekunden för SQL-läsfrågor mot dina Unity Catalog-tabeller som använder Delta Lake- eller Apache Iceberg-format i molnlagring. Du skapar och hanterar Lakehouse//RT ungefär som du gör med andra SQL-lager. En arbetsyteadministratör eller privilegierad användare skapar en eller flera per arbetsyta och tilldelar behörigheter till användare.
Kravspecifikation
Om du vill använda Lakehouse//RT måste du:
- Vara i en region som stöds.
- Låt Lakehouse//RT Beta vara aktiverat på din arbetsyta.
Aktivera Lakehouse//RT på din arbetsyta
Arbetsyteadministratörer kan aktivera Lakehouse//RT Beta på din arbetsyta:
- I arbetsytans meny (övre högra hörnet) går du till Förhandsgranskningar.
- Sök efter Lakehouse RT.
- Aktivera förhandsversionen.
När du har aktiverat förhandsversionen blir lagertypen Realtid tillgänglig i skapandeflödet för SQL-lager för din arbetsyta.
Skapa ett Lakehouse//RT-lager
Så här skapar du ett Lakehouse//RT-lager:
- Gå till Compute>SQL Warehouses>Skapa SQL Warehouse.
- Välj Realtid.
- Välj en storlek: Liten, Medel, Stor eller X-Stor, beroende på vilken prestanda dina frågor kräver.
- Ange ett namn på lagret.
- Klicka på Skapa.
Tilldela behörigheter genom att bevilja Kan använda, Kan övervaka eller Kan hantera till användare och grupper, samma som ett SQL-lager.
Note
Du kan för närvarande inte uppgradera ett befintligt SQL-lager till Lakehouse//RT eller nedgradera ett befintligt Lakehouse//RT-lager till en annan lagertyp.
Övervaka Lakehouse//RT-aktivitet
Du kan övervaka Lakehouse//RT-frågor på samma sätt som alla frågor som körs på ett SQL-lager:
- Frågehistorik: Lakehouse//RT-frågor visas i användargränssnittet för frågehistorik och systemtabellen för frågehistorik.
- Frågeprofiler: Öppna en Lakehouse//RT-fråga i användargränssnittet för frågehistorik för att visa dess frågeprofil.
- Övervakningssida: Övervaka frågedataflöde, köade frågor och frågehistorik på övervakningssidan för varje Lakehouse//RT-lager.
-
Fakturering: Lakehouse//RT-användning visas i faktureringssystemets tabeller med
sku_nameLakehouse_Serverless.
Metodtips
Förbered dina arbetsbelastningar innan du flyttar över dem för att få bästa resultat från Lakehouse//RT:
- Verifiera på serverlös SQL först. Kör dina frågor på ett serverlöst SQL-lager och bekräfta att de körs om några sekunder.
- Använd hanterade Unity Catalog-tabeller. Hanterade tabeller med förutsägande optimering och flytande klustring säkerställer att dina data är väl klustrade för dina arbetsbelastningsmönster.
- Kontrollera att frågorna är selektiva. För svarstid under sekund kontrollerar du att dina frågor söker igenom mindre mängder data. Filtrera tidigt med
WHERE-satser, välj bara de kolumner du behöver och luta dig mot aggregeringar. Anslutning mellan tabeller stöds, men om du tycker att frågan blir komplex eller långsam kan du överväga att använda materialiserade vyer som föraggregerar dina data för snabbare svarstider. - Kontrollera SQL-täckningen. Lakehouse//RT stöder endast ANSI-kompatibla skrivfrågor. Bekräfta att dina arbetsbelastningar är ANSI-kompatibla och undvik de instruktioner, funktioner och datatyper som inte stöds som anges under Begränsningar.
Funktioner som stöds
Verktyg och gränssnitt
Du kan välja Lakehouse//RT från beräkningsväljaren i någon av följande Azure Databricks funktioner:
- SQL-redigerare
- SQL-notebook-filer
- AI/BI-översikter
- Katalogutforskaren
- Alerts
Tabelltyper
Lakehouse//RT frågar endast Unity Catalog-data. För bästa prestanda använder du hanterade Unity Catalog-tabeller, som ger motorn den datalayout som behövs för låg svarstid.
Lakehouse//RT stöder följande tabelltyper:
- Hanterade tabeller (Delta Lake- och Apache Iceberg-tabeller)
- Materialiserade vyer och strömmande tabeller
- Måttvyer
Connectivity
Lakehouse//RT accepterar endast anslutningar som använder API:et för instruktionskörning. Det stöder inte det äldre Thrift-protokollet, så en drivrutin som ansluter utan att uttryckligen använda Statement Execution API får felet 501.
Du kan ansluta till ett Lakehouse//RT-lager på följande sätt:
- API för instruktionskörning: Anropa API:et direkt från externa program. Se Statement Execution API: Kör SQL på datamagasiner.
-
SQL-drivrutiner för Databricks: Följande drivrutiner kan ansluta när du konfigurerar dem att använda API för satskörning. Peka drivrutinens HTTP-sökväg mot ditt Lakehouse//RT-datalager och ange sedan följande alternativ:
-
Databricks SQL Connector för Python: Ange
use_kernel=True. -
Databricks SQL-drivrutin för Node.js: Ange
useKernel: true. -
JDBC: Ange
UseThriftClient=0i anslutnings-URL:en.
-
Databricks SQL Connector för Python: Ange
Pricing
Information om priser finns på sidan Lakehouse Real-Time Prissättning.
Limitations
När en fråga använder en funktion som inte stöds returnerar Lakehouse//RT ett fel när funktionen namnges. För att kunna köra frågan använder du i stället ett serverlöst SQL-datalager.
Verktyg och funktioner
Lakehouse//RT har ännu inte stöd för följande funktioner:
- Genie
- Genie-agenter
- Jobbuppgifter
Tabelltyper
Följande tabelltyper stöds inte ännu:
- Systemtabeller
- Delta Sharing-tabeller
- Tabeller i Standardlagring i Unity Catalog
- Externa tabeller i Unity Catalog
Lakehouse//RT stöder inte följande tabelltyper:
- Hive-metaarkivtabeller (hanterade eller externa)
- Utländska tabeller och frågefederation (Lakehouse Federation)
- Temporära tabeller
- Tabeller som använder andra dataformat (CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC och text)
Drivrutiner och anslutningar
Lakehouse//RT stöder inte följande drivrutiner och anslutningsappar:
- ADBC
- ODBC
- Gå
SQL-språk
Lakehouse//RT kör endast SQL-läsfrågor i ANSI-läge . Den utvärderar alla implicita typtvång och gjutningar enligt strikta ANSI SQL-regler, och det här beteendet kan inte inaktiveras. Under ANSI-semantik kan frågor som förlitade sig på icke-ANSI-beteende:
- Utlös ett körningsfel i stället för att tyst producera
NULL. Till exempel att konvertera en icke-numerisk sträng till ett tal. - Generera ett fel vid analystid när det inte finns någon säker gemensam typ. Till exempel ,
COALESCE,CASEIN, eller ange åtgärder mellan inkompatibla typer. - Returnera en annan resultattyp än äldre läge eftersom ANSI-stränghöjning och numerisk breddning väljer säkra, förlustfria typer.
För att få förutsägbara resultat använder du explicita CAST uttryck när implicita konverteringar i ANSI-läge inte ger det beteende du förväntar dig.
Lakehouse//RT stöder inte följande:
-
Datatyper: Datatyperna
GEOGRAPHYochGEOMETRY. - Funktioner: AI-funktioner, Python UDF:er, rumsliga SQL-funktioner och XPath- och XML-funktioner.
- Styrelseformer: Attributbaserad åtkomstkontroll (ABAC), inklusive säkerhet på radnivå och kolumnmaskering.
Lakehouse//RT är endast för läsfrågor (SELECT). Skriv- och ETL-kommandon stöds inte, inklusive:
-
Skrivåtgärder:
INSERT,UPDATE,DELETE,MERGEochCREATE TABLE AS SELECT(CTAS). -
DDL:
CREATE,ALTER,DROPoch andra instruktioner som skapar eller ändrar objekt. -
Säkerhetsinstruktioner:
GRANTochREVOKE. - Skript, lagrade procedurer, temporära tabeller och transaktioner med flera instruktioner.
-
Delta Lake-underhåll:
OPTIMIZE,ANALYZE,VACUUMochREFRESH.
Nätverkssäkerhet
Lakehouse//RT har ännu inte stöd för följande nätverkskonfigurationer:
Compliance
Säkerhetsprofiler för efterlevnad stöds inte för närvarande.