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Azure Synapse Analytics 中 Apache Spark 池的并发和 API 速率限制
以下部分列出了用于管理 Azure Synapse Analytics 中作业的 Spark 池和 API 的各种数字限制。
资源限制
下表显示了单个工作区和 Spark 池的作业和核心的最大限制。
重要
为 Spark 池指定的限制不考虑其节点大小、vCore 和内存配置，并适用于 Spark 池的所有创建实例，而不考虑用户，除非另有说明。
| 资源 | 指标 | 限制 | 范围 | 区域 | 注释 |
|---|---|---|---|---|---|
| 作业 | 同时运行 | 50 | SPARK 池 | 全部 | 限制适用于 Spark 池定义的所有用户。 例如，如果两个用户针对同一 Spark 池提交作业，则为两个用户运行的累计作业数不能超过 50。 |
| 作业 | 已排队 | 200 | SPARK 池 | 全部 | 限制适用于 Spark 池定义的所有用户。 |
| 作业 | 最大活动作业数 | 250 | SPARK 池 | 全部 | 限制适用于 Spark 池定义的所有用户。 |
| 作业 | 最大活动作业数 | 1000 | 工作区 | 全部 | |
| 核心数 | 每个用户的核心数限制 | 基于池定义 | SPARK 池 | 全部 | 例如，如果将 Spark 池定义为 50 核池，则每个用户最多可以使用特定 Spark 池中的 50 个核心，因为每个用户都获取其自己的池实例。 |
| 核心数 | 所有用户的核心限制 | 基于工作区定义 | 工作区 | 全部 | 例如，如果工作区的内核数限制为 200 个，则工作区中所有池中的所有用户不能使用超过 200 个核心。 |
| Livy | Livy 请求的最大有效负载大小 | 100kBytes | Livy | 全部 |
注意
- 最大活动作业数是提交的作业总数，包括
Jobs Running Simultaneously和Jobs Queued，即Max Active Jobs = Jobs Running Simultaneously + Jobs Queued
速率限制
下表显示了 Spark 作业和会话管理 API 的限制。
| 资源 | 指标 | 限制每秒 (查询数) | 范围 | 区域 |
|---|---|---|---|---|
| 作业 API | 获取 Spark 会话 | 200 | Spark 会话 | 全部 |
| 作业 API | 获取 Spark 会话 | 200 | SPARK 池 | 全部 |
| 作业 API | 获取 Spark 语句 | 200 | Spark 会话 | 全部 |
| 作业 API | 获取多个 Spark 语句 | 200 | Spark 会话 | 全部 |
| 作业 API | 创建会话 | 2 | 工作区 | EastUS、EastUS2、WestUS、WestUS2、CentralUS、EastUS2EUAP、西欧 |
| 作业 API | 创建会话 | 2 | 工作区 | 所有其他区域 |
| 作业 API | 创建批处理作业 | 2 | 工作区 | 全部 |
| 作业 API | 获取 Spark Batch 作业 | 200 | 工作区 | 全部 |
| 作业 API | 获取多个 Spark Batch 作业 | 200 | 工作区 | 全部 |
注意
所有资源和操作的最大请求限制是所有区域的每秒 200 个查询。
提示
如果收到错误消息或 HTTP 429 响应，该响应读取
Your request has hit layered throttling rate-limit of 200 requests per 1 second(s) for requests on resource(s) identified by pattern {subscriptionId}. {workspaceName}. {HTTP-Verb}. {operationName} - You are currently hitting at a rate of 282 requests per 1 second(s). Please retry after 1 second(s)
或
Your request has hit layered throttling rate-limit of 2 requests per 1 second(s) for requests on resource(s) identified by {subscriptionId}. {workspaceName}. {HTTP-Verb}. {operationName} - You are currently hitting at a rate of 24 requests per 1 second(s). Please retry after 1 second(s)
用户应使用“重试后”HTTP 响应标头中提供的时间段值，在执行重试时等待该时间间隔。在高流量方案中，对重试使用随机、固定或指数时间间隔仍会导致 HTTP 429 失败，并且会导致大量重试，从而增加服务接受请求所需的总时间。
相反，通过使用Retry-After值提供的服务，用户在提交作业时会体验到更高的成功率，因为以秒为单位的值基于时间点流量来计算，以优化重试次数和服务器接受客户端请求所花费的时间