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Synapse 成功实施方法：评估 Spark 池设计

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注意

本文是“按设计成功实施 Azure Synapse”系列文章的一部分。 有关系列概述，请参阅按设计成功实施 Azure Synapse。

应评估 Apache Spark 池设计，以识别问题并验证该设计是否符合准则和要求。 通过在开始开发解决方案之前评估设计，可以避免阻碍和意外的设计更改。 这可以保护项目的时间表和预算。

Synapse 中的 Apache Spark 将 Apache Spark 并行数据处理引入了 Azure Synapse Analytics。 此项评估提供有关当 Azure Synapse 中的 Apache Spark 适合或者不适合你的工作负载时可遵循的指导。 其中描述了在评估整合了 Spark 池的解决方案设计元素时要考虑的要点。

适应差距分析

计划使用 Azure Synapse 实施 Spark 池时，首先请确保这些池最适合你的工作负载。

考虑以下几点。

  • 工作负载是否需要数据工程/数据准备？
    • Apache Spark 最适合需要以下内容的工作负载：
      • 数据清理。
      • 将半结构化数据（例如 XML）转换为关系数据。
      • 复杂的自由文本转换，例如模糊匹配或自然语言处理 (NLP)。
      • 机器学习 (ML) 的数据准备。
  • 数据工程/数据准备工作负载涉及的是复杂还是简单的转换？ 此外，你是否寻求低代码/无代码方法？
    • 如果涉及简单转换（例如删除列、更改列数据类型或联接数据集），请考虑使用数据流活动创建 Azure Synapse 管道。
    • 数据流活动提供低代码/无代码方法来准备数据。
  • 工作负载是否需要对大数据进行 ML？
    • Apache Spark 非常适合处理 ML 使用的大型数据集。 如果使用小型数据集，请考虑使用 Azure 机器学习作为计算服务。
  • 你是否打算对大数据执行数据探索或临时查询分析？
    • Azure Synapse 中的 Apache Spark 提供基于 Python/Scala/SQL/.NET 的数据探索。 但是，如果需要完整的 Transact-SQL (T-SQL) 体验，请考虑使用无服务器 SQL 池。
  • 当前是否有 Spark/Hadoop 工作负载，是否需要统一的大数据平台？
    • Azure Synapse 提供一个用于处理大数据的统一分析平台。 有 Spark 和 SQL 无服务器池可用于临时查询，有专用 SQL 池可用于报告和提供数据。
    • 从本地（或其他云环境）的 Spark/Hadoop 工作负载迁移可能涉及一些重构工作，应将此考虑在内。
    • 如果你正在寻求一种将 Apache 大数据环境从本地直接迁移到云的方法，并且需要满足严格的数据工程服务级别协议 (SLA) 要求，请考虑使用 Azure HDInsight。

体系结构注意事项

为确保 Apache Spark 池满足卓越运营、性能、可靠性和安全性的要求，需要在体系结构中验证一些关键方面。

卓越运营

为实现卓越运营，请评估以下要点。

性能效率

对于性能效率，请评估以下要点。

  • 文件大小和文件类型：文件大小和文件数量会影响性能。 设计体系结构，以确保文件类型有利于 Apache Spark 的本机引入。 此外，尽量使用少量的大文件，而不是大量的小文件。
  • 分区：确定是否为工作负载实现文件夹和/或文件级别的分区。 文件夹分区可以限制要搜索和读取的数据量。 文件分区可以减少要在文件中搜索的数据量 – 但仅适用于在初始体系结构中应考虑的特定文件格式。

可靠性

对于可靠性，请评估以下几点。

  • 可用性：Spark 池的启动时间为三到四分钟。 如果要安装许多库，则启动可能需要更长时间。 在设计批处理与流式处理工作负载时，请从评估信息中确定执行作业的 SLA，并确定哪种体系结构最符合需求。 此外，请考虑到每次作业执行都会创建一个新的 Spark 池群集。
  • 检查点：Apache Spark 流式处理具有内置的检查点机制。 如果池中的某个节点出现故障，可以使用检查点从最后处理的条目中恢复流。

安全性

对于安全性，请评估以下几点。

  • 数据访问：必须考虑附加到 Synapse 工作区的 Azure Data Lake Storage (ADLS) 帐户的数据访问。 此外，确定访问不在 Azure Synapse 环境中的任何数据时所需的安全级别。 参考在评估阶段收集的信息。
  • 网络：评审在评估期间收集的网络信息和要求。 如果设计涉及到使用 Azure Synapse 的托管虚拟网络，请考虑此项要求对 Azure Synapse 中的 Apache Spark 造成的影响。 一种影响是在访问数据时无法使用 Spark SQL。

后续步骤

在“按设计成功实施 Azure Synapse”系列教程的下一篇文章中，了解如何在项目开始之前评估新式数据仓库项目计划。

有关最佳做法的详细信息，请参阅 Apache Spark for Azure Synapse 指南。