Bu kılavuzda Azure Synapse Analytics için en sık sorulan soruları bulacaksınız.
Genel
Çalışma alanımın güvenliğini sağlamak için RBAC rollerini nasıl kullanabilirim?
Azure Synapse, çalışma alanınızın güvenliğini kolaylaştıracak bir dizi atanabilecek rol ve kapsam sunar.
Synapse RBAC roller:
- Synapse Yöneticisi
- Synapse SQL Yöneticisi
- Synapse Spark Yöneticisi
- Synapse Contributor
- Synapse Artifact Publisher
- Synapse Artefakt Kullanıcısı
- Synapse Compute Operator
- Synapse kimlik bilgileri kullanıcısı
- Synapse Bağlı Veri Yöneticisi
- Synapse Kullanıcısı
Synapse çalışma alanınızın güvenliğini sağlamak için RBAC Rollerini şu RBAC kapsamlarına atayın:
- Çalışma Alanları
- Spark havuzları
- Entegrasyon çalışma zamanları
- Bağlı hizmetler
- Kimlik bilgileri
Ayrıca, ayrılmış SQL havuzları ile bildiğiniz ve sevdiğiniz tüm güvenlik özelliklerine sahip olursunuz.
Ayrılmış SQL havuzlarını, sunucusuz SQL havuzlarını ve sunucusuz Spark havuzlarını nasıl denetlerim?
Başlangıç noktası olarak Azure Synapse, Azure abonelik düzeyinde sağlanan yerleşik maliyet analizi ve maliyet uyarıları ile çalışır.
Ayrılmış SQL havuzları - ayrılmış SQL havuzlarının boyutlarını oluşturup belirttiğiniz için maliyet konusunda doğrudan görünürlük ve maliyet üzerinde denetim elde edersiniz. Azure RBAC rolleri ile sizin hangi kullanıcıların ayrılmış SQL havuzları oluşturabileceğini veya ölçeklendirebileceğini daha fazla denetleyebilirsiniz.
Sunucusuz SQL havuzları: Günlük, haftalık ve aylık düzeyde harcamaları üst sınırlayan izleme ve maliyet yönetimi denetimleriniz vardır. Daha fazla bilgi için Sunucusuz SQL havuzu için Maliyet yönetimi'ne bakın
Sunucusuz Spark havuzları - Synapse RBAC rolleri ile Spark havuzları oluşturabilecek kişileri kısıtlayabilirsiniz.
Synapse çalışma alanı, GA'da nesnelerin klasörler halinde düzenlenmesini ve ayrıntılandırma düzeyini destekleyecek mi?
Synapse çalışma alanları, kullanıcı tanımlı klasörleri destekler.
Birden fazla Power BI çalışma alanını tek bir Azure Synapse Çalışma Alanına bağlayabilir miyim?
Evet, 10 Haziran 2021 itibarıyla Synapse Studio artık tek bir Azure Synapse Çalışma Alanına birden fazla Power BI çalışma alanı eklemenize olanak tanır.
Azure Cosmos DB'ye Azure Synapse Link genel kullanıma sunuldu mu?
Önemli
Cosmos DB için Synapse Link artık yeni projeler için desteklenmemektedir. Bu özelliği kullanmayın.
Microsoft Fabric için artık Genel Kullanılabilirlikte olan Azure Cosmos DB Yansıtmayı kullanın. Yansıtma aynı sıfır ETL avantajlarını sağlar ve Microsoft Fabric ile tamamen tümleşiktir. Cosmos DB Yansıtmaya Genel Bakış sayfasında daha fazla bilgi edinin.
SQL için Azure Synapse Link genel kullanıma sunuldu mu?
SQL için Azure Synapse Link, hem SQL Server 2022 hem de Azure SQL Veritabanı için genel kullanıma sunulmuştur. Daha fazla bilgi için bkz. SQL için Azure Synapse Link nedir?
Azure Synapse çalışma alanı CI/CD'yi destekliyor mu?
Evet! Tüm Pipeline artefaktları, not defterleri, SQL betikleri ve Spark iş tanımları Git'te bulunur. Tüm havuz tanımları Git'te Azure Resource Manager (ARM) şablonları olarak depolanır. Ayrılmış SQL havuzu nesneleri (şemalar, tablolar, görünümler vb.) CI/CD desteğine sahip veritabanı projeleriyle yönetilir. Daha fazla bilgi için bu CI ve CD Kılavuzu'na göz atın.
Ayrılmış SQL havuzları ile sunucusuz havuzlar arasındaki işlevsel farklar nelerdir?
Yetenekler ve gereksinimler iki havuz türü arasında farklıdır. Farklar; veritabanı nesneleri, sorgu dili özellikleri, güvenlik, araçlar, veri erişimi ve veri biçimini içerir. SQL havuzlarının ve sunucusuz havuzların ayrıntılı karşılaştırması için lütfen Havuz Karşılaştırması bölümünü ziyaret edin. Her iki havuz türünü kullanırken en iyi yöntemler için lütfen Ayrılmış SQL Havuzu için En İyi Yöntemler ve Sunucusuz SQL Havuzu için En İyi Yöntemler başlıklarına bakın.
Delta tabloları nelerdir ve bunları neden kullanmalıyım?
Lakehouse, Apache Parquet gibi açık doğrudan erişimli veri biçimlerini temel alır. Makine öğrenmesi ve veri bilimi için birinci sınıf desteğe sahiptir. Delta tablosu, Apache Spark DataFrame okuma ve yazma API'leri tarafından sağlanan çoğu seçeneği destekleyen bir Delta Lake'te bulunan verilerin görünümüdür. Lakehouse'lar, veri eskimesi, güvenilirlik, toplam sahip olma maliyeti ve veri kilitlenmesi gibi veri ambarlarındaki başlıca zorlukların çözümüne yardımcı olabilir. Delta tablolarında otomatik sıkıştırma ve uyarlamalı sorgu planları gibi iyileştirmeler sağlanır. Delta Lake ile ilgili ayrıntılı bir kılavuz için lütfen Delta Lake Kılavuzu'nu ziyaret edin.
Otomatik Sıkıştırma nedir?
Otomatik Sıkıştırma, Delta tabloları için Otomatik İyileştirme'nin iki tamamlayıcı özelliğinden biridir. Bir tabloya yazma işlemi başarılı olduktan sonra, Otomatik Sıkıştırma en fazla sayıda küçük dosyaya sahip partisyonlar için dosyaları daha da sıkıştırabilir. Birkaç dakikalık ek gecikmenin kabul edilebilir olduğu ve tablonuzda düzenli OPTIMIZE çağrıları olmadığında akış kullanım örnekleri için Otomatik Sıkıştırma'ya katılmanız önerilir. Auto Optimize ve Otomatik Sıkıştırma hakkında daha fazla bilgi için bu Auto Optimize Kılavuzu'na göz atın.
İşlem Hatları
Bir işlem hattısını çalıştırmak için hangi kimlik bilgisinin kullanıldığını nasıl doğrularım?
Synapse Pipeline içindeki her etkinlik, bağlı hizmet içinde belirtilen kimlik bilgisi kullanılarak yürütülür.
Synapse Tümleştirmesi'nde SSIS IR'leri destekleniyor mu?
Şu anda hayır.
Azure Data Factory işlem ardışık düzenleri ile Azure Synapse işlem ardışık düzenleri arasındaki fark nedir?
Bazı farklılıklara örnek olarak genel parametrelerin desteklenmesi, Veri Akışı için Spark İşleri'nin izlenmesi ve Integration Runtime paylaşımı verilebilir. Daha fazla bilgi için Veri Entegrasyonu - Synapse ve ADF belgesine göz atın.
Mevcut işlem hatlarını Azure Data Factory'den Azure Synapse çalışma alanına nasıl geçirebilirim?
Şu anda JSON'ı özgün işlem hattından dışarı aktarıp Synapse çalışma alanınıza aktararak Azure Data Factory işlem hatlarınızı ve ilgili yapılarınızı el ile yeniden oluşturmanız gerekir.
Apache Spark İş Tanımı nasıl kullanılır?
Bu Hızlı Başlangıç Kılavuzu'na göz atın.
ADF işlem hatlarından not defterlerini çağırabilir miyim?
Bu kullanım örneği için iki seçenek vardır. Seçeneklerden biri işlem hatlarını ADF'de tutmak ve bunları bir web etkinliği içinde sarmalamaktır. Bu seçenek hakkında daha fazla bilgi için lütfen bu Web Etkinliği Kılavuzu'nu görüntüleyin. Diğer seçenek, ardışık düzenleri Synapse'e geçirmektir. İkinci seçenek hakkında daha fazla bilgi için bu Geçiş Kodu Örneğine göz atın.
Apache Spark
Synapse için Apache Spark ile Apache Spark arasındaki fark nedir?
Synapse için Apache Spark, diğer hizmetlerle (Microsoft Entra ID, AzureML vb.) ve ek kitaplıklarla (mssparkutils, Hummingbird) ve önceden ayarlanmış performans yapılandırmalarıyla tümleştirme desteği sunan Apache Spark'tır.
Apache Spark üzerinde çalışmakta olan tüm iş yükleri değişiklik olmadan Azure Synapse için Apache Spark üzerinde çalışır.
Hangi Spark sürümleri kullanılabilir?
Eylül 2023 itibarıyla Azure Synapse Apache Spark, Spark 3.3'i tam olarak destekler. Temel bileşenlerin ve şu anda desteklenen sürümlerin tam listesi için bkz. Apache Spark sürüm desteği.
Azure Synapse Spark'ta DButil'lerin eşdeğeri var mı?
Evet, Azure Synapse Apache Spark mssparkutils kitaplığını sağlar. Yardımcı programın tam belgeleri için bkz . Microsoft Spark yardımcı programlarına giriş.
Apache Spark'ta oturum parametrelerini nasıl ayarlarım?
Oturum parametrelerini ayarlamak için %%configure magic available komutunu kullanın. Parametrelerin etkili olması için oturumun yeniden başlatılması gerekir.
Sunucusuz Spark havuzunda küme düzeyi parametreleri nasıl ayarlarım?
Küme düzeyi parametrelerini ayarlamak için Spark havuzu için bir spark.conf dosyası sağlayabilirsiniz. Bu havuz daha sonra yapılandırma dosyasında geçmiş olan parametreleri kabul eder.
Azure Synapse Analytics'te çok kullanıcılı spark kümesi çalıştırabilir miyim?
Azure Synapse, belirli kullanım senaryoları için amaca yönelik motorlar sağlar. Synapse için Apache Spark, küme modeli olarak değil iş hizmeti olarak tasarlanmıştır. İnsanların çok kullanıcılı bir küme modeli istediği iki senaryo vardır.
Senaryo 1: BI amaçları için veri sunmak üzere bir kümeye erişen birçok kullanıcı.
Bu görevi gerçekleştirmenin en kolay yolu, verileri Spark ile işlemek ve ardından Synapse SQL'in sunma özelliklerinden yararlanıp Power BI'ın bu veri kümelerine bağlanabilmesini sağlamaktır.
Senaryo 2: Tasarruf etmek için tek bir kümede birden çok geliştiricinin olması.
Bu senaryoyu karşılamak için her geliştiriciye az sayıda Spark kaynağı kullanacak şekilde ayarlanmış sunucusuz bir Spark havuzu vermelisiniz. Sunucusuz Spark havuzları yalnızca etkin olarak kullanıldıklarında maliyet oluşturduğundan, birden çok geliştirici olduğunda maliyet en aza iner. Havuzlar, birbirleriyle kolayca çalışabilmeleri için meta verileri (Spark tabloları) paylaşır.
Kütüphaneleri nasıl ekler, yönetir ve yüklersiniz?
Spark havuzunu oluştururken, synapse çalışma alanından veya Azure portalından dış paketleri bir requirements.txt dosyası aracılığıyla yükleyebilirsiniz. Bkz. Apache Spark için kitaplıkları Azure Synapse Analytics'te yönetme.
Synapse Spark'ta hangi araçlar kullanılabilir?
Synapse Spark'ta MSSparkUtils, deneyiminizi geliştirmek ve diğer araç ve hizmetlerle tümleştirmeyi kolaylaştırmak için çeşitli yardımcı programlar sunar. Dosya sistemleriyle çalışın, ortam değişkenlerini alın, not defterlerini birbirine zincirleyin ve el ile en az adımla gizli bilgilerle çalışın. Tüm belgeler için lütfen Microsoft Spark Utilities sayfasını ziyaret edin.
Adanmış SQL Havuzları
Ayrılmış SQL havuzları (SQL DW) ile Azure Synapse çalışma alanlarındaki ayrılmış SQL havuzları arasındaki fark nedir?
Adanmış SQL havuzları (eski adıyla SQL DW), Azure Hizmet Olarak Platform (PaaS) kurumsal veri ambarı platformudur. Mevcut ayrılmış SQL havuzlarını (eski adı SQL DW) sorgulayabilir ve ayrıca Azure Synapse çalışma alanınızda yeni ayrılmış SQL havuzları oluşturabilirsiniz. Azure Synapse çalışma alanlarındaki ayrılmış SQL havuzunun tüm özellikleri tek başına ayrılmış SQL havuzuna (eski adı SQL DW) uygulanmaz ve tam tersi de geçerlidir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Synapse ayrılmış SQL havuzları (eski adıyla SQL DW) ile Azure Synapse Analytics çalışma alanında ayrılmış SQL havuzları arasındaki fark nedir? Mevcut bir ayrılmış SQL havuzu (eski adı SQL DW) için Azure Synapse çalışma alanı özelliklerini etkinleştirmek üzere, ayrılmış SQL havuzunuz (eski adı SQL DW) için bir çalışma alanının nasıl etkinleştirileceği konusuna bakın.
Ayrılmış SQL havuzları ile sunucusuz havuzlar arasındaki işlevsel farklar nelerdir?
Synapse SQL'deki T-SQL özellik farklılıkları içinde tam farkların listesini bulabilirsiniz.
Artık Azure Synapse GA olduğuna göre, daha önce tek başına olan ayrılmış SQL havuzlarımı Azure Synapse'e nasıl taşıyabilirim?
"Taşıma" veya "geçiş" gerekli değildir. Mevcut havuzlarınızda yeni çalışma alanı özelliklerini etkinleştirmeyi seçebilirsiniz. Bunu yaparsanız geriye dönük uyumluluğu bozan hiçbir değişiklik yoktur; bunun yerine Synapse Studio, Spark ve sunucusuz SQL havuzları gibi yeni özellikleri kullanabilirsiniz. Azure Synapse çalışma alanlarındaki ayrılmış SQL havuzunun tüm özellikleri, ayrılmış SQL havuzu (eski adıyla SQL DW) için geçerli değildir ve bunun tersi de geçerlidir. Var olan bir ayrılmış SQL havuzu (eski adı SQL DW) için çalışma alanı özelliklerini etkinleştirmek üzere Ayrılmış SQL havuzunuz (eski adı SQL DW) için çalışma alanını etkinleştirme bölümüne bakın.
Ayrılmış SQL havuzlarının varsayılan dağıtımı nedir?
Varsayılan olarak, tüm yeni ayrılmış SQL havuzları bir çalışma alanına dağıtılır; ancak, yine de tek başına form faktöründe ayrılmış bir SQL havuzu (eski adı SQL DW) oluşturabilirsiniz.
Ağ güvenliği
Azure Synapse çalışma alanıma erişimi nasıl güvene alırım?
Yönetilen bir sanal ağ ile veya olmadan, genel ağlardan çalışma alanınıza bağlanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Bağlantı Ayarları. Genel ağlardan erişim, genel ağ erişim özelliği veya çalışma alanı güvenlik duvarı etkinleştirilerek denetlenebilir. Alternatif olarak, yönetilen bir özel uç nokta ve Özel Bağlantı kullanarak çalışma alanınıza bağlanabilirsiniz. Azure Synapse Analytics Yönetilen Sanal Ağ olmayan Synapse çalışma alanlarının yönetilen özel uç noktalar aracılığıyla bağlanma özelliği yoktur.