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什么是 Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse 是一项企业分析服务,可以缩短在数据仓库和大数据系统中进行见解提取所需的时间。 Azure Synapse 汇集了企业数据仓库中所用 SQL 技术的精华、用于大数据的 Spark 技术、用于数据集成和 ETL/ELT 的 Pipelines,以及与其他 Azure 服务(Power BI、CosmosDB 和 AzureML)的深度集成。 。

Azure Synapse Analytics 体系结构图表。

行业领先的 SQL

Synapse SQL 是 T-SQL 的分布式查询系统,它实现了数据仓库和数据虚拟化方案,还扩展了 T-SQL 来应对流式处理和计算机学习方案。

  • Synapse SQL 同时提供了“无服务器”和“专用”资源模型。 若要使性能和成本可预测,可以创建专用 SQL 池,以保留对 SQL 表中存储的数据进行处理的能力。 对于计划外或突发性的工作负荷,请使用始终可用的无服务器 SQL 终结点。
  • 使用内置的流式处理功能可将数据从云数据源载入到 SQL 表中。
  • 将数据加载到托管表以获取最佳查询性能,或直接在 Azure Data Lake StorageAzure Cosmos DB 中查询数据,而无需执行定期导入任务并等待完成。
  • 通过使用机器学习模型并使用 T-SQL PREDICT 函数对数据进行评分,将 AI 与 SQL 集成。

行业标准 Apache Spark

Apache Spark for Azure Synapse 深入无缝地集成了 Apache Spark - 用于数据准备、数据工程、ETL 和机器学习的最流行的开源大数据引擎。

  • Apache Spark 2.4 的集成了 SparkML 算法和 AzureML 的 ML 模型原生支持 Linux Foundation Delta Lake。
  • 简化的资源模型使你无需担心群集的管理。
  • Spark 可以快速启动并主动自动缩放。
  • 原生支持 .NET for Spark,使你能够在 Spark 应用程序中重复利用自己的 C# 专业知识和现有的 .Net 代码。

使用数据湖

Azure Synapse 消除了结合使用 SQL 和 Spark 时存在的传统技术阻碍。 你可以根据需求和专业知识无缝混搭使用这两种技术。

  • Spark 或 Hive 可以无缝使用基于数据湖中文件定义的各种表。
  • SQL 和 Spark 可以直接浏览和分析 Data Lake 中存储的 Parquet、CSV、TSV、Delta Lake 和 JSON 文件。
  • 在 SQL 与 Spark 数据库之间以可缩放的方式快速加载的数据

内置数据集成

Azure Synapse 包含了与 Azure 数据工厂相同的数据集成引擎和体验,使你可以创建丰富的大规模 ETL 管道,而无需离开 Azure Synapse Analytics。

  • 从 90 多个数据源引入数据
  • 使用数据流活动的无代码 ETL
  • 协调笔记本、Spark 作业、存储过程、SQL 脚本等

统一体验

Synapse Studio 为企业提供了一种单一方法来生成解决方案、维护和保护单一用户体验中的所有内容

  • 执行关键任务:引入、浏览、准备、编排、可视化
  • 监视 SQL 与 Spark 中的资源、使用情况和用户
  • 使用基于角色的访问控制来简化对分析资源的访问
  • 编写 SQL 或 Spark 代码,并与企业 CI/CD 过程集成

与 Synapse 社区互动

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