Microsoft Fabric でスターター プールを構成する

スターター プールを使用すると、Fabric で Spark セッションを高速に起動できます。 各実行で完全なクラスター プロビジョニングを待つ代わりに、Spark の作業をすばやく開始できます。

スターター プールは中ノードを使用し、ワークロードの需要に基づく自動スケールをサポートします。 既定の制限と上限は、Fabric の容量 SKU によって異なります。

[前提条件]

スターター プールをカスタマイズするには、ワークスペースの 管理者 ロールが必要です。

スターター プールの設定について

ワークスペースの設定では、次のスターター プール コントロールを構成できます。

• 自動スケール: 有効にすると、Apache Spark プールはアクティビティに基づいて自動的にスケールアップおよびスケールダウンされます。
• Executor を動的に割り当てる: 有効にすると、Spark はワークロードの需要に基づいて Executor を割り当てて解放します。

どちらのオプションも既定で有効になっています。 スライダーを使用して、ワークロードに対して構成されている制限を増減します。

スターター プールの設定を構成する

ワークスペースに関連付けられているスターター プールを管理するには:

1. ワークスペースに移動し、[ワークスペースの 設定] を選択します。

   [ワークスペース設定] メニューで [Data Engineering]\(データ エンジニアリング\) を選択する場所を示すスクリーンショット。

2. 左側のウィンドウで [データ エンジニアリング/サイエンス ] を展開し、[ Spark の設定] を選択します。

   スタート プールの設定を示すスクリーンショット。

3. [ワークスペースの既定のプール] ドロップダウンから [StarterPool] を選択して、スターター プールの設定の概要を表示します。

4. [ プールの詳細 ] セクションで鉛筆アイコンを選択して、スターター プールの設定を編集します。

5. 編集ビューで、 自動スケール を構成し、 Executor を動的に割り当てます。

   スライダーを使用して、ワークロードのニーズに基づいて各設定を増減します。

   スタート プールのスライダーを使用して、自動スケーリングと Executor 設定の動的割り当てを示すスクリーンショット。

   既定値をそのまま使用するか、小規模なワークロードの制限を減らすことができます。 また、SKU で許可されている最大値まで値を増やすこともできます。

6. 変更を行った後、[ 保存] を選択してスターター プールの新しい設定を適用するか、[ 破棄 ] を選択して変更を破棄します。 それ以外の場合は、戻る矢印を選択して、変更を保存または破棄せずに終了できます。

次の表は、SKU ごとの既定のスターター プール ノードと最大スターター プール ノードの制限を示しています。

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