Esecuzione del mirroring di Azure Databricks Unity Catalog

Molte organizzazioni registrano oggi i dati in Unity Catalog all'interno di Azure Databricks. Un Unity Catalog replicato in Fabric consente ai clienti di leggere i dati gestiti da Unity Catalog a partire dai workload di Fabric. Azure Databricks e Fabric sono migliori insieme.

Per un'esercitazione sulla configurazione dell'area di lavoro di Azure Databricks per il mirroring del catalogo Unity in Fabric, vedere Esercitazione: Configurare i database con mirroring di Microsoft Fabric da Azure Databricks.

Utilizzando il Mirroring in Fabric, puoi godere di un prodotto altamente integrato, end-to-end e facile da usare che semplifica le tue esigenze di analisi ed è progettato per l'apertura e la collaborazione tra Microsoft Fabric e Azure Databricks.

Quando si utilizza Fabric per leggere i dati registrati in Unity Catalog, non si verifica alcuno spostamento né alcuna replica dei dati. Solo la struttura del catalogo in Azure Databricks viene replicata in Fabric e i dati del catalogo sottostante sono accessibili tramite scelte rapide. Le modifiche apportate ai dati sottostanti potrebbero non essere visualizzate immediatamente in Fabric. La propagazione può richiedere da pochi secondi a diversi minuti, come descritto nella documentazione sulle prestazioni degli endpoint di analisi SQL.

Quali esperienze di analisi sono integrate

I cataloghi con mirroring sono un elemento di Fabric Data Warehousing distinto da Warehouse e dall'endpoint di analisi SQL.

Quando si esegue il mirroring di un catalogo Unity di Azure Databricks, Fabric crea questi elementi:

Puoi accedere ai tuoi dati speculari del Catalogo Unity di Azure Databricks in diversi modi:

  • Ogni elemento di Azure Databricks sottoposto a mirroring dispone di un endpoint SQL di analisi generato automaticamente che offre un'esperienza analitica completa generata dal processo di mirroring. Usare i comandi T-SQL per definire ed eseguire query sugli oggetti dati dall'endpoint di analisi SQL di sola lettura.
  • Usare Power BI con la modalità Direct Lake per creare report sull'elemento di Azure Databricks.

Sincronizzazione dei metadati

Quando crei un nuovo mirror da Azure Databricks in Fabric, l'opzione Sincronizzare automaticamente le modifiche future del catalogo per lo schema selezionato è abilitata di default. Se abiliti la sincronizzazione automatica, le seguenti modifiche ai metadati vengono riflesse dal tuo workspace Azure Databricks a Fabric:

  • Aggiunta di schemi a un catalogo.
  • Eliminazione di schemi da un catalogo.
  • Aggiunta di tabelle a uno schema.
  • Eliminazione di tabelle da uno schema.

Selezione schema/tabella:

  • Per impostazione predefinita, l'intero catalogo viene selezionato quando l'utente aggiunge il catalogo.
  • L'utente può escludere determinate tabelle all'interno dello schema.
  • Se si deseleziona uno schema, tutte le tabelle all'interno dello schema vengono deselezionate.
  • Se l'utente torna indietro e seleziona lo schema, tutte le tabelle all'interno dello schema vengono nuovamente selezionate.
  • Lo stesso comportamento di selezione si applica agli schemi all'interno di un catalogo.

Esistono altre condizioni di filtraggio applicate a cataloghi/schemi/tabelle:

  • Le viste materializzate e le tabelle di streaming non verranno visualizzate.
  • Le tabelle esterne che non supportano il formato Delta non verranno visualizzate.

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