Anteckning
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Med läget hög samtidighet kan användarna dela samma Spark-sessioner i Spark för Infrastruktur för datateknik och datavetenskapsarbetsbelastningar. Ett objekt som en notebook-fil använder en Standard Spark-session för dess körning. I hög samtidighetsläge kan Spark-sessionen stödja oberoende körning av flera objekt i enskilda REPL-kärnor (read-eval-print loop) som finns i Spark-programmet. Dessa REPL-kärnor ger isolering för varje objekt och förhindrar att lokala notebook-variabler skrivs över av variabler med samma namn från andra notebook-filer som delar samma session.
Eftersom sessionen redan körs ger detta användarna en omedelbar körningsupplevelse när de återanvänder sessionen över flera notebook-filer.
Kommentar
När det gäller anpassade pooler med hög samtidighetsläge får användarna 36 X snabbare startupplevelse för sessioner jämfört med en Spark-standardsession.
Viktigt!
Villkor för sessionsdelning omfattar:
- Sessioner bör ligga inom en enskild användargräns.
- Sessioner bör ha samma standardkonfiguration för lakehouse.
- Sessioner bör ha samma Spark-beräkningsegenskaper.
Som en del av Spark-sessionsinitiering skapas en REPL-kärna. Varje gång ett nytt objekt börjar dela samma session och utförarna allokeras på FAIR-baserat sätt till dessa notebook-filer som körs i dessa REPL-kärnor i Spark-programmet som förhindrar svältscenarier.
Relaterat innehåll
- Information om hur du kommer igång med läget för hög samtidighet i notebook-filer finns i Konfigurera läge för hög samtidighet för Fabric-notebook-filer.