Del via

Hvad er Livy-API'en til Dataudvikler ing?

Gælder for:✅ Fabric Data Engineering og Data Science

Microsoft Fabric Livy API lader brugere indsende og eksekvere Spark-kode inden for Spark-beregning tilknyttet en Fabric Lakehouse, hvilket eliminerer behovet for at oprette Notebook- eller Spark Job Definition-artefakter. Denne integration med Lakehouse sikrer ligetil adgang til data, der er gemt på OneLake.

Funktioner

Fabric Livy API'en understøtter følgende jobtyper:

  • Sessionsjobs — Et Livy-sessionjob etablerer en Spark-session, der forbliver aktiv gennem hele interaktionen med Livy-API'en. Sessioner er nyttige til interaktive arbejdsbyrder. En session starter, når et job er indsendt, og varer indtil brugeren afslutter det, eller systemet afslutter det efter 20 minutters inaktivitet. Flere jobs kan køre inden for en session, hvor status og cachede data deles mellem kørsler.
  • Batchjobs — Et Livy batchjob indsender en Spark-applikation til en enkelt jobudførelse. I modsætning til en session-job opretholder en batch-job ikke en igangværende Spark-session. Hvert job starter en ny Spark-session, der slutter, når jobbet er færdigt, hvilket fungerer godt for opgaver, der ikke er afhængige af tidligere beregninger eller kræver vedligeholdelse af tilstand.
  • Sessioner med høj samtidighed — En session med høj samtidighed (HC) muliggør samtidig Spark-udførelse ved at lade klienter opnå flere uafhængige eksekveringskontekster. Hver HC-session mappes til en Spark REPL (Read-Eval-Print Loop) inden for en fælles underliggende Livy-session, hvilket understøtter parallel eksekvering, forudsigelig ressourceforbrug og isolation mellem samtidige forespørgsler. For mere information, se High concurrency support i Fabric Livy API.

Bemærkning

Høj samtidighedsunderstøttelse er additiv og ændrer ikke eksisterende Livy API-kontrakter. Eksisterende Livy session- og batcharbejdsbelastninger fortsætter med at fungere uden ændringer.

Kom i gang med Livy-API'en

Relateret indhold

  • Last updated on