Aracılığıyla paylaş

Delta Lake tablo biçimi birlikte çalışabilirliği

Microsoft Fabric'te Delta Lake tablo biçimi analiz standardıdır. Delta Lake, ACID (Bölünmezlik, Tutarlılık, Yalıtım, Dayanıklılık) işlemlerini büyük veri ve analiz iş yüklerine getiren açık kaynaklı bir depolama katmanıdır.

Tüm Doku deneyimleri, Delta Lake tablolarını yerel olarak oluşturup tüketerek birleşik bir ürün deneyimi sunar. Doku Veri Ambarı veya Synapse Spark gibi tek bir işlem altyapısı tarafından üretilen Delta Lake tabloları, Power BI gibi diğer altyapılar tarafından kullanılabilir. Doku'ya veri aldığınızda, Doku bunları varsayılan olarak Delta tabloları olarak depolar. OneLake kısayollarını kullanarak Delta Lake tablolarını içeren dış verileri kolayca tümleştirebilirsiniz.

Delta Lake özellikleri ve Fabric deneyimleri

Birlikte çalışabilirlik elde etmek için tüm Fabric deneyimleri Delta Lake işlevleri ve Fabric yetenekleriyle hizalanır. Bazı deneyimler yalnızca Delta Lake tablolarına yazabilirken, diğerleri bu tablolardan okuyabilir.

  • Yazıcılar: Veri ambarları, olay akışları ve Power BI'nin anlamsal modelleri OneLake'e aktarıldı.
  • Okuyucular: SQL analytics uç noktası ve Power BI Direct Lake semantik modelleri
  • Yazarlar ve Okuyucular: Fabric Spark çalışma zamanı, veri akışları, veri işlem hatları ve Kusto Sorgu Dili (KQL) veritabanları

Aşağıdaki matriste Delta Lake'in önemli özellikleri ve Fabric'in her bir deneyiminde kullanılabilirliği gösterilmektedir.

Kumaş kapasitesi Sütun eşlemeleri Silme vektörleri V sıralaması yazma Tablo iyileştirme ve bakım Bölmeler Sıvı Kümeleme TIMESTAMP_NTZ Delta okuyucu/yazıcı sürümü ve varsayılan tablo özellikleri
Delta Lake veri ambarının dışa aktarımı Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Evet Evet Evet Okuma: Yok (uygulanamaz)
Yaz: Hayır		 Hayır Hayır Okuyucu: 3
Yazar: 7
Silme Vektörleri,
Sütun Eşlemeleri (ad)
SQL analiz uç noktası Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Evet Yok (uygulanamaz) Yok (uygulanamaz) Okuma: Evet
Yazma: Yok (uygulanamaz)		 Evet Hayır Yok (uygulanamaz)
Lakehouse gezgini ve önizleme Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Evet Yok (uygulanamaz) Evet Okuma: Evet
Yazma: Yok (geçerli değil)		 Evet Evet Yok (uygulanamaz)
Fabric Spark Çalışma Zamanı 1.3 Ad: Evet
Kimlik: Evet		 Evet Evet Evet Okuma: Evet
Yazma: Evet		 Evet Evet Okuyucu: 1
Yazar: 2
Fabric Spark Çalışma Zamanı 1.2 Ad: Evet
Kimlik: Evet		 Evet Evet Evet Okuma: Evet
Yazma: Evet		 Evet, yalnızca okunur Evet Okuyucu: 1
Yazar: 2
Fabric Spark Çalışma Zamanı 1.1 Ad: Evet
Kimlik: Evet		 Hayır Evet Evet Okuma: Evet
Yazma: Evet		 Evet, yalnızca okunur Hayır Okuyucu: 1
Yazar: 2
Veri Akışları 2. Nesil Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Evet Evet Hayır Okuma: Evet
Yazma: Evet		 Evet, yalnızca okunur Hayır Okuyucu: 1
Yazar: 2
Veri işlem hatları Ad: Hayır
Kimlik: Hayır		 Hayır Evet Hayır Okuma: Evet
Yazma: Evet, yalnızca üzerine yaz		 Evet, yalnızca okunur Hayır Okuyucu: 1
Yazar: 2
Power BI Direct Lake semantik modelleri Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Evet Yok (uygulanamaz) Yok (uygulanamaz) Okuma: Evet
Yazma: Yok (uygulanamaz)		 Evet Hayır Yok (uygulanamaz)
Power BI anlam modellerini OneLake'e aktarma Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Yok (uygulanamaz) Evet Hayır Okuma: Yok (uygulanamaz)
Yaz: Hayır		 Hayır Hayır Okuyucu: 2
Yazar: 5
Sütun Eşlemeleri (ad)
KQL veritabanları Ad: Evet
Kimlik: Hayır		 Evet Hayır * yok Okuma: Evet
Yazma: Evet		 Hayır Hayır Okuyucu: 1
Yazar: 1
Olay Akışları Ad: Hayır
Kimlik: Hayır		 Hayır Hayır Hayır Okuma: Yok (uygulanamaz)
Yazma: Evet		 Hayır Hayır Okuyucu: 1
Yazar: 2

* KQL veritabanları, veri saklamagibi belirli tablo bakım özellikleri sağlar. Veriler, saklama süresinin sonunda OneLake'ten kaldırılır. Daha fazla bilgi için bkz. One Logical copy.

Not

  • Fabric, belirtilenler dışında sütun eşlemelerini varsayılan olarak yazmaz. Varsayılan Doku deneyimi, hizmet genelinde uyumlu tablolar oluşturur. Üçüncü taraf hizmetler tarafından üretilen Delta Lake tabloları uyumsuz tablo özelliklerine sahip olabilir.
  • Bazı Fabric deneyimleri, bin sıkıştırma, V-sırası, silme vektörü birleştirme (PURGE) ve başvurulmayan eski dosyaların temizlenmesi (VACUUM) gibi tablo iyileştirme ve bakım özelliklerini sunmaz. Delta Lake tablolarını analizler için en uygun durumda tutmak için, Fabric'de tablo bakım özelliğini kullanarak delta tablolarını yönetme makalesindeki teknikleri, bu deneyimler kullanılarak alınan tablolar için izleyin.

Geçerli sınırlamalar

Şu anda Fabric, bu Delta Lake özelliklerini desteklememektedir:

  • V2 Denetim Noktaları tüm deneyimlerde tekdüzen olarak kullanılamaz. V2 Denetim Noktaları ile yalnızca Spark not defterleri ve Spark görevleri tablolara okuyabilir ve yazabilir. Lakehouse ve SQL Analytics, klasördeki __delta_log V2 Checkpoint dosyalarını içeren tabloları doğru şekilde listelemez.
  • Delta Lake 3.x Standart. Bu özellik yalnızca Veri Mühendisliği Spark-işlemde (Not Defterleri, Spark İşleri) desteklenir.
  • Kimlik sütunları yazma (özel Databricks özelliği)
  • Delta Live Tables (özel Databricks özelliği)
  • Delta Lake 4.x özellikleri: Tür genişletme, karşılaştırmalar, değişken türü, eşgüdümlü taahhütler.

Tablo adlarında özel karakterler

Microsoft Fabric, tablo adlarının bir parçası olarak özel karakterleri destekler. Bu özellik, Microsoft Fabric deneyimlerinde tablo adları oluşturmak için unicode karakterlerin kullanımına olanak tanır.

Aşağıdaki özel karakterler ayrılmıştır veya Microsoft Fabric teknolojilerinden en az biriyle uyumlu değildir ve tablo adının parçası olarak kullanılmamalıdır: " (çift tırnak), ' (tek tırnak), #, %, +, :, ?, ' (backtick).

İlgili içerik