本文包含此服务的所有监视参考信息。
请参阅监视 Azure Synapse Analytics，详细了解可为 Azure Synapse Analytics 收集的数据以及如何使用这些数据。
指标
本部分列出了为此服务自动收集的所有平台指标。 这些指标也是 Azure Monitor 中支持的所有平台指标的全局列表的一部分。
有关指标保留的信息，请参阅 Azure Monitor 指标概述。
Microsoft.Synapse/workspaces 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces 资源类型的指标。
表标题
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- Rest API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值、最小值、最大值、总计、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
类别：内置 SQL 池
| 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 已处理的数据（字节） 查询处理的数据量 |
BuiltinSqlPoolDataProcessedBytes |
字节 | 总计（总和） | <无> | PT1M | 否 |
| 登录尝试数 成功或失败的登录尝试计数 |
BuiltinSqlPoolLoginAttempts |
计数 | 平均值、最小值、最大值、总计（求和） | Result |
PT1M | 否 |
| 已结束的请求数 成功、失败或取消的请求计数 |
BuiltinSqlPoolRequestsEnded |
计数 | 平均值、最小值、最大值、总计（求和） | Result |
PT1M | 否 |
类别：集成
| 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 已结束活动运行数 成功、失败或取消的集成活动计数 |
IntegrationActivityRunsEnded |
计数 | 计数、总计（求和） |
Result、FailureType、Activity、ActivityType、Pipeline |
PT1M、PT1H | 否 |
| 链接连接事件数 Synapse Link 连接事件（包括启动、停止和失败）的数量。 |
IntegrationLinkConnectionEvents |
计数 | 总计（总和） |
EventType、LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 链接已处理行数 Synapse Link 处理的已更改行计数。 |
IntegrationLinkProcessedChangedRows |
计数 | 总计（总和） |
TableName、LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 链接已处理的数据量（字节） Synapse Link 处理的数据量（以字节为单位）。 |
IntegrationLinkProcessedDataVolume |
字节 | 总计（总和） |
TableName、LinkTableStatus、LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 链接延迟（秒） Synapse Link 数据处理延迟（以秒为单位）。 |
IntegrationLinkProcessingLatencyInSeconds |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 链接表格事件 Synapse Link 表事件（包括快照、删除和失败）的数量。 |
IntegrationLinkTableEvents |
计数 | 总计（总和） |
TableName、EventType、LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 已结束管道运行数 成功、失败或取消的集成管道运行计数 |
IntegrationPipelineRunsEnded |
计数 | 计数、总计（求和） |
Result、FailureType、Pipeline |
PT1M、PT1H | 否 |
| 已结束触发器运行数 成功、失败或取消的集成触发器计数 |
IntegrationTriggerRunsEnded |
计数 | 计数、总计（求和） |
Result、FailureType、Trigger |
PT1M、PT1H | 否 |
类别：流式处理作业
| 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 积压的输入事件数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 积压的输入事件源的数量。 |
SQLStreamingBackloggedInputEventSources |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 数据转换错误数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 无法转换为预期输出架构的输出事件的数量。 可以将错误策略更改为“删除”，以删除遇到此情况的事件。 |
SQLStreamingConversionErrors |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 输入反序列化错误数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 不可反序列化的输入事件数。 |
SQLStreamingDeserializationError |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 早期输入事件数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 根据提前到达策略，应用程序时间被视为早于到达时间的输入事件数。 |
SQLStreamingEarlyInputEvents |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 输入事件数（字节）（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 流式处理作业收到的数据量（以字节为单位）。 这可以用于验证正在发送到输入源的事件。 |
SQLStreamingInputEventBytes |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 输入事件数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 输入事件数。 |
SQLStreamingInputEvents |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 收到的输入源数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 每秒输入事件源的数量。 |
SQLStreamingInputEventsSourcesPerSecond |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 延迟输入事件数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 根据延迟到达策略，应用程序时间被视为晚于到达时间的输入事件数。 |
SQLStreamingLateInputEvents |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 无序事件数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 事件中心输入适配器收到的无序事件中心事件（序列化消息）的数目，系统根据事件排序策略来删除这些事件，或者为其提供一个经过调整的时间戳。 |
SQLStreamingOutOfOrderEvents |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 输出事件数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 输出事件数。 |
SQLStreamingOutputEvents |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 水印延迟（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 输出水印延迟（秒）。 |
SQLStreamingOutputWatermarkDelaySeconds |
计数 | 最大值、最小值、平均值 |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 以百分比表示的资源利用率（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 以百分比表示的资源利用率。 高利用率指示作业使用的资源数接近分配的最大资源数。 |
SQLStreamingResourceUtilization |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 运行时错误数（预览） 这是中国北部和中国北部提供的预览指标。 与查询处理相关的错误总数（不包括引入事件或输出结果时发现的错误）。 |
SQLStreamingRuntimeErrors |
计数 | 总计（总和） |
SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
Azure Synapse Link 指标
Azure Synapse Link 向 Azure Monitor 发出以下指标：
| 指标 | 聚合类型 | 说明 |
|---|---|---|
| Link 连接事件 | Sum | Synapse Link 连接事件（包括启动、停止和失败）的数量 |
| Link 延迟（以秒为单位） | 最大值、最小值、平均值 | Synapse Link 数据处理延迟（以秒为单位） |
| Link 已处理的数据量（字节） | Sum | Synapse Link 处理的数据量（以字节为单位） |
| Link 已处理的行 | Sum | Synapse Link 处理的行计数 |
| Link 表事件 | Sum | Synapse Link 表事件（包括快照、删除和失败）的数量 |
Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools 资源类型的指标。
表标题
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- Rest API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值、最小值、最大值、总计、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
类别：Apache Spark 集群
| 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 分配的 vCore 数 为 Apache Spark 池分配的 Vcore 数 |
BigDataPoolAllocatedCores |
计数 | 最大值、最小值、平均值、总计（求和） | SubmitterId |
PT1M | 否 |
| 分配的内存 (GB) 为 Apach Spark 池分配的内存 (GB) |
BigDataPoolAllocatedMemory |
计数 | 最大值、最小值、平均值、总计（求和） | SubmitterId |
PT1M | 否 |
| 活动的 Apache Spark 应用程序数 活动 Apache Spark 池应用程序总计 |
BigDataPoolApplicationsActive |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | JobState |
PT1M | 否 |
| 已结束的 Apache Spark 应用程序数 已结束的 Apache Spark 池应用程序的计数 |
BigDataPoolApplicationsEnded |
计数 | 总计（总和） |
JobType、JobResult |
PT1M | 否 |
Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools 资源类型的指标。
表标题
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- Rest API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值、最小值、最大值、总计、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
类别：SQL 专用池
| 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
活动查询数 活动查询数。 如果使用此指标时不进行筛选和拆分，会显示系统上运行的所有活动查询 |
ActiveQueries |
计数 | 总计（总和） | IsUserDefined |
PT1M | 否 |
| 自适应缓存命中百分比 度量工作负荷使用自适应缓存的效果。 将此指标与缓存命中百分比指标一起使用，以确定是要扩展以增加容量还是重新运行工作负荷以生成缓存 |
AdaptiveCacheHitPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| 自适应缓存使用百分比 度量工作负荷使用自适应缓存的效果。 将此指标与缓存已用百分比指标一起使用，以确定是要扩展以增加容量还是重新运行工作负荷以生成缓存 |
AdaptiveCacheUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
|
连接 SQL 池的总登录数 |
Connections |
计数 | 总计（总和） | Result |
PT1M | 是 |
| 防火墙阻止的连接数 防火墙规则阻止的连接计数。 重新访问 SQL 池的访问控制策略，并在计数较高时监视这些连接 |
ConnectionsBlockedByFirewall |
计数 | 总计（总和） | <无> | PT1M | 否 |
| CPU 使用百分比 SQL 池中所有节点的 CPU 使用率 |
CPUPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
|
DWU 限制 SQL 池的服务级别目标 |
DWULimit |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
|
已用的 DWU 整个 SQL 池中使用情况的高级表示形式。 按“DWU 限制”*“DWU 百分比”来度量 |
DWUUsed |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| DWU 使用百分比 整个 SQL 池中使用情况的高级表示形式。 通过选择 CPU 百分比与数据 IO 百分比这二者中的最大值来度量 |
DWUUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| 本地 tempdb 已用百分比 所有计算节点上的本地 tempdb 利用率 - 每五分钟发出一次值 |
LocalTempDBUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| 已用内存百分比 SQL 池中所有节点的内存使用率 |
MemoryUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
|
排队的查询数 达到最大并发限制后排队请求的累计计数 |
QueuedQueries |
计数 | 总计（总和） | IsUserDefined |
PT1M | 否 |
类别：SQL 专用池 - 工作负荷管理
| 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
工作负荷组活动查询 工作负荷组中的活动查询。 如果使用此指标时不进行筛选和拆分，会显示系统上运行的所有活动查询 |
WLGActiveQueries |
计数 | 总计（总和） |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
|
工作负荷组查询超时 已超时的工作负荷组查询。只有在查询开始执行查询后，此指标才报告查询超时（不包括由于锁定或资源等待而导致的等待时间） |
WLGActiveQueriesTimeouts |
计数 | 总计（总和） |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| 按最大资源百分比列出的工作负荷组分配 显示每个工作负荷组的相对于“有效上限资源百分比”的资源分配百分比。 此指标提供工作负荷组的有效利用率 |
WLGAllocationByEffectiveCapResourcePercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
|
按系统百分比列出的工作负荷组分配 相对于整个系统的资源分配百分比 |
WLGAllocationBySystemPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值、总计（求和） |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
|
有效上限资源百分比 工作负荷组的有效上限资源百分比。 如果存在其他 min_percentage_resource > 0 的工作负荷组，effective_cap_percentage_resource 按比例降低 |
WLGEffectiveCapResourcePercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
|
有效最小资源百分比 在考虑了服务级别和工作负荷组设置的情况下，允许的有效最小资源百分比设置。 在较低的服务级别可将有效 min_percentage_resource 调整为更高 |
WLGEffectiveMinResourcePercent |
百分比 | 最小值、最大值、平均值、总计（求和） |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
|
工作负荷组排队查询 达到最大并发限制后排队请求的累计计数 |
WLGQueuedQueries |
计数 | 总计（总和） |
IsUserDefined、WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
详细信息
专用 SQL 池衡量计算数据仓库单位 (DWU) 的性能。
MemoryUsedPercent和CPUPercent等指标不是显示各个节点的详细信息（例如每个节点的内存或每个节点的 CPU 数量），而是显示一段时间内的总体使用趋势。 这些趋势可帮助管理员了解专用 SQL 池实例的使用情况。 内存或 CPU 占用情况的变化可能会触发诸如纵向扩展或纵向缩减 DWU 或调查可能需要优化的查询等操作。DWUUsed仅表示 SQL 池中的大致使用情况，而不是综合利用率指标。 若要确定是要纵向扩展还是纵向缩减，请考虑 DWU 可能会影响的所有因素，例如并发性、内存、tempdb 大小和自适应缓存容量。 以不同的 DWU 设置运行工作负荷，以确定哪种设置最适合业务目标。即使数据仓库处于空闲状态，
MemoryUsedPercent也会反映利用率，而不会反映活动工作负荷内存消耗。 跟踪此指标以及 tempdb 大小和 Gen2 缓存，以确定是否需要缩放更多缓存容量以提高工作负荷性能。为特定数据仓库（而不是服务器本身）报告失败和成功的连接。
指标维度
有关指标维度定义的信息，请参阅多维指标。
此服务具有以下与其指标关联的维度。
Microsoft.Synapse/workspaces
Result、FailureType、Activity、ActivityType、Pipeline、Trigger、EventType、TableName、LinkTableStatus、LinkConnectionName、SQLPoolName、SQLDatabaseName、JobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance
使用 Result、IntegrationActivityRunsEnded、IntegrationPipelineRunsEnded 和 IntegrationTriggerRunsEnded 指标的 BuiltinSqlPoolDataRequestsEnded 维度按 Succeeded、Failed 或 Canceled 最终状态进行筛选。
Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools
SubmitterId、JobState、JobType、JobResult
Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools
IsUserDefined、Result
资源日志
本部分列出了可为此服务收集的资源日志类型。 本部分拉取自 Azure Monitor 支持的所有资源日志类别类型列表。
Microsoft.Synapse/workspaces 支持的指标
| 类别 | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
BuiltinSqlReqsEnded |
已结束的内置 Sql 池请求 |
SynapseBuiltinSqlPoolRequestsEnded 已结束的 Azure Synapse 内置无服务器 SQL 池请求数。 |
否 | 是 | 否 | |
GatewayApiRequests |
Synapse 网关 API 请求 |
SynapseGatewayApiRequests Azure Synapse 网关 API 请求。 |
否 | 是 | 否 | |
IntegrationActivityRuns |
集成活动运行 |
SynapseIntegrationActivityRuns Synapse 集成活动运行的日志数。 |
否 | 是 | 是 | |
IntegrationPipelineRuns |
集成管道运行 |
SynapseIntegrationPipelineRuns Synapse 集成管道运行的日志数。 |
否 | 是 | 是 | |
IntegrationTriggerRuns |
集成触发器运行 |
SynapseIntegrationTriggerRuns Synapse 集成触发器运行的日志数。 |
否 | 是 | 是 | |
SQLSecurityAuditEvents |
SQL 安全审核事件 |
SQLSecurityAuditEvents Azure Synapse SQL 审核日志。 |
否 | 是 | 否 | |
SynapseLinkEvent |
Synapse Link 事件 |
SynapseLinkEvent 有关 Synapse Link 的信息，包括链接状态和链接表状态。 |
否 | 否 | 查询 | 是 |
SynapseRbacOperations |
Synapse RBAC 操作 |
SynapseRbacOperations Azure Synapse 基于角色的访问控制 (SRBAC) 操作。 |
否 | 是 | 否 |
注意
SynapseBuiltinSqlPoolRequestsEnded 事件仅针对从存储读取数据的查询发出。 它不会针对仅处理元数据的查询发出。
Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools 支持的指标
| 类别 | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
BigDataPoolAppEvents |
大数据池应用程序执行指标 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolAppsEnded |
已结束的大数据池应用程序 |
SynapseBigDataPoolApplicationsEnded 已结束的 Apache Spark 应用程序的相关信息。 |
否 | 是 | 否 | |
BigDataPoolBlockManagerEvents |
大数据池块管理器事件 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolDriverLogs |
大数据池驱动程序日志 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolEnvironmentEvents |
大数据池环境事件 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolExecutorEvents |
大数据池执行程序事件 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolExecutorLogs |
大数据池执行程序日志 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolJobEvents |
大数据池作业事件 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolSqlExecutionEvents |
大数据池 Sql 执行事件 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolStageEvents |
大数据池阶段事件 | 否 | 否 | 是 | ||
BigDataPoolTaskEvents |
大数据池任务事件 | 否 | 否 | 是 |
Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools 支持的指标
| 类别 | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
DmsWorkers |
Dms 辅助角色 |
SynapseSqlPoolDmsWorkers 在 Azure Synapse 专用 SQL 池中完成 DMS 步骤的辅助角色的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
ExecRequests |
Exec 请求 |
SynapseSqlPoolExecRequests Azure Synapse 专用 SQL 池中的 SQL 请求或查询的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
RequestSteps |
请求步骤 |
SynapseSqlPoolRequestSteps 在 Azure Synapse 专用 SQL 池中编写给定 SQL 请求或查询的请求步骤的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
SqlRequests |
Sql 请求 |
SynapseSqlPoolSqlRequests Azure Synapse 专用 SQL 池中 SQL 请求/查询步骤的查询分发的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
SQLSecurityAuditEvents |
Sql 安全审核事件 |
SQLSecurityAuditEvents Azure Synapse SQL 审核日志。 |
否 | 是 | 否 | |
Waits |
等待 |
SynapseSqlPoolWaits 在 Azure Synapse 专用 SQL 池中执行 SQL 请求/查询期间遇到的等待（包括传输队列上的锁和等待）状态的相关信息。 |
是 | 是 | 否 |
动态管理视图 (DMV)
有关这些日志的详细信息，请查看以下内容：
- sys.dm_pdw_exec_requests
- sys.dm_pdw_request_steps
- sys.dm_pdw_dms_workers
- sys.dm_pdw_waits
- sys.dm_pdw_sql_requests
若要查看适用于 Synapse SQL 的 DMV 列表，请参阅 Synapse SQL 中支持的系统视图。
Azure Monitor 日志表
本部分列出了与此服务相关的 Azure Monitor 日志表，日志分析可使用 Kusto 查询来查询这些表。 这些表包含资源日志数据，此外还可能包含其他数据，具体取决于所收集并路由到这些表的内容。
Synapse 工作区
Microsoft.Synapse/workspaces
- AzureActivity
- SynapseRbacOperations
- SynapseGatewayApiRequests
- SynapseSqlPoolExecRequests
- SynapseSqlPoolRequestSteps
- SynapseSqlPoolDmsWorkers
- SynapseSqlPoolWaits
- SynapseSqlPoolSqlRequests
- SynapseIntegrationPipelineRuns
- SynapseLinkEvent
- SynapseIntegrationActivityRuns
- SynapseIntegrationTriggerRuns
- SynapseBigDataPoolApplicationsEnded
- SynapseBuiltinSqlPoolRequestsEnded
- SQLSecurityAuditEvents
- SynapseScopePoolScopeJobsEnded
- SynapseScopePoolScopeJobsStateChange
- SynapseDXCommand
- SynapseDXFailedIngestion
- SynapseDXIngestionBatching
- SynapseDXQuery
- SynapseDXSucceededIngestion
- SynapseDXTableUsageStatistics
- SynapseDXTableDetails
可用的 Apache Spark 配置
| 配置名称 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| spark.synapse.logAnalytics.enabled | false | 若要为 Spark 应用程序启用 Log Analytics 接收器，为 true。 否则为 false。 |
| spark.synapse.logAnalytics.workspaceId | - | 目标 Log Analytics 工作区 ID。 |
| spark.synapse.logAnalytics.secret | - | 目标 Log Analytics 工作区机密。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.linkedServiceName | - | Log Analytics 工作区 ID 和密钥的密钥保管库链接服务名称。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.name | - | Log Analytics ID 和密钥的密钥保管库名称。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.key.workspaceId | SparkLogAnalyticsWorkspaceId | Log Analytics 工作区 ID 的密钥保管库机密名称。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.key.secret | SparkLogAnalyticsSecret | Log Analytics 工作区的 Key Vault 机密名称 |
| spark.synapse.logAnalytics.uriSuffix | ods.opinsights.azure.com | 目标 Log Analytics 工作区的 URI 后缀。 如果工作区不在 Azure 全球中，则需要根据相应的云更新 URI 后缀。 |
| spark.synapse.logAnalytics.filter.eventName.match | - | 可选。 以逗号分隔的 Spark 事件名称，你可指定要收集的事件。 例如：SparkListenerJobStart,SparkListenerJobEnd |
| spark.synapse.logAnalytics.filter.loggerName.match | - | 可选。 以逗号分隔的 log4j 记录器名称，你可指定要收集的日志。 例如：org.apache.spark.SparkContext,org.example.Logger |
| spark.synapse.logAnalytics.filter.metricName.match | - | 可选。 以逗号分隔的 Spark 指标名称后缀，你可指定要收集的指标。 例如：jvm.heap.used |
注意
- 对于由世纪互联运营的 Microsoft Azure，参数
spark.synapse.logAnalytics.uriSuffix应为ods.opinsights.azure.cn。
活动日志
链接表列出了可在此服务的活动日志中记录的操作。 这是活动日志中所有可能的资源提供程序操作的子集。
有关活动日志条目架构的详细信息，请参阅活动日志架构。
相关内容
- 有关监视 Synapse Analytics 的说明，请参阅监视 Azure Synapse Analytics。
- 请参阅使用 Azure Monitor 监视 Azure 资源，详细了解如何监视 Azure 资源。