Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Başlangıç havuzları, Fabric üzerinde hızlı Spark oturumu başlatma imkanı tanır. Her çalıştırmada tam küme sağlamayı beklemek yerine Spark çalışmasını hızlı bir şekilde başlatabilirsiniz.
Başlangıç havuzları Orta düğümleri kullanır ve iş yükü talebine göre otomatik ölçeklendirmeyi destekler. Varsayılan ve maksimum sınırlar, Fabric kapasitesi SKU'suna bağlıdır.
Important
Başlangıç havuzları, önceden ısıtılmış kapasiteyi kullanarak Spark’ın başlatma süresini azaltan, Microsoft tarafından yönetilen ve en iyi çaba esasına dayalı bir iyileştirmedir. Başlangıç havuzu kapasitesi her çalıştırma için garanti değildir. Önceden ısıtılmış kapasite kullanılabilir olduğunda, oturumlar genellikle saniyeler içinde başlayabilir. Böyle olmadığında Fabric, oturumu standart, isteğe bağlı kapasite kullanarak başlatır; bu daha uzun sürebilir.
Tavsiye
Zamanlanmış Spark iş tanımları veya gecikmeye duyarlı diğer işler gibi tahmin edilebilir, tutarlı oturum başlatması gereken iş yükleri için özel bir canlı havuz kullanın. Özel canlı havuzlar, denetlediğiniz bir zamanlamaya göre (etkin pencere) ayrılmış kümeleri sıcak tutar, bu nedenle oturumlar bu pencere sırasında yaklaşık 5 saniye içinde tutarlı bir şekilde başlar. Kümeler önceden sulandığından, ortam kitaplıklarınız kümeye önceden yüklenmiş olarak gelir ve bu da oturum başına kitaplık kişiselleştirme süresini kaldırır.
Önkoşullar
Başlangıç havuzunu özelleştirmek için çalışma alanında Yönetici rolüne sahip olmanız gerekir.
Başlangıç havuzu ayarlarını anlama
Çalışma alanı ayarlarında şu başlangıç havuzu denetimlerini yapılandırabilirsiniz:
- Otomatik ölçeklendirme: Etkinleştirilirse Apache Spark havuzunuzun ölçeği etkinlik temelinde otomatik olarak artırılır ve azaltılır.
- Yürütücüleri dinamik olarak ayırma: Etkinleştirilirse Spark, iş yükü talebine göre yürütücüleri ayırır ve serbest bırakır.
Her iki seçenek de varsayılan olarak etkindir. İş yükünüz için yapılandırılan sınırları artırmak veya azaltmak için kaydırıcıları kullanın.
Başlangıç havuzu ayarlarını yapılandırma
Çalışma alanınızla ilişkili başlangıç havuzunu yönetmek için:
Çalışma alanınıza gidin ve Çalışma alanı ayarları'nı seçin.
Sol bölmede Veri Mühendisliği/Bilim'i genişletin ve Spark ayarları'nı seçin.
StarterPool ayarlarına genel bir bakış görüntülemek için Çalışma alanı için varsayılan havuz açılır listesinden seçin.
Başlangıç havuzunun ayarlarını düzenlemek için Havuz ayrıntıları bölümündeki kalem simgesini seçin.
Düzenleme görünümünde Otomatik Ölçeklendirme'yi yapılandırın ve yürütücüleri dinamik olarak ayırın.
İş yükü gereksinimlerinize göre her ayarı artırmak veya azaltmak için kaydırıcıları kullanın.
Daha küçük iş yükleri için varsayılan değerleri tutabilir veya sınırları azaltabilirsiniz. Ayrıca, SKU'nuz için izin verilen maksimum değere kadar da değerleri artırabilirsiniz.
Değişikliklerinizi yaptıktan sonra başlangıç havuzu için yeni ayarları uygulamak için Kaydet'i veya değişiklikleri silmek için Vazgeç'i seçin. Aksi takdirde, değişiklikleri kaydetmeden veya silmeden çıkmak için geri oku tıklayabilirsiniz.
Aşağıdaki tabloda SKU'ya göre varsayılan ve en yüksek başlangıç havuzu düğümü sınırları gösterilmektedir.
| SKU adı | Kapasite birimleri | Spark Sanal Çekirdekleri | Düğüm boyutu | Varsayılan maksimum düğüm sayısı | En fazla düğüm sayısı |
|---|---|---|---|---|---|
| F2 | 2 | 4 | Orta | 1 | 1 |
| F4 | 4 | 8 | Orta | 1 | 1 |
| F8 | 8 | 16 | Orta | 2 | 2 |
| F16 | 16 | 32 | Orta | 3 | 4 |
| F32 | 32 | 64 | Orta | 8 | 8 |
| F64 | 64 | 128 | Orta | 10 | 16 |
| (Deneme Kapasitesi) | 64 | 128 | Orta | 10 | 16 |
| F128 | 128 | Kategori: 256 | Orta | 10 | 32 |
| F256 | Kategori: 256 | 512 | Orta | 10 | 64 |
| F512 | 512 | 1024 | Orta | 10 | 128 |
| F1024 | 1024 | 2048 | Orta | 10 | 200 |
| F2048 | 2048 | 4096 | Orta | 10 | 200 |
| F4096 | 4096 | 8192 | Orta | 10 | 200 |
| F8192 | 8192 | 16384 | Orta | 10 | 200 |
İlgili içerik
- Apache Spark kamu belgelerinden daha fazla bilgi edinin.
- Fabric'te Spark çalışma alanı yönetimi ayarlarıyla başlayın.