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在 Azure Machine Learning 中連結及管理 Synapse Spark 集區

適用於:Azure CLI ml 延伸模組 v2 (目前)Python SDK azure-ai-ml v2 (目前)

在本文中,您會了解如何在 Azure Machine Learning 中連結 Synapse Spark 集區。 您可以使用下列任一種方式,在 Azure Machine Learning 中連結 Synapse Spark 集區:

  • 使用 Azure Machine Learning 工作室 UI
  • 使用 Azure Machine Learning CLI
  • 使用 Azure Machine Learning Python SDK

必要條件

在 Azure Machine Learning 中連結 Synapse Spark 集區

Azure Machine Learning 提供不同的方式來連結和管理 Synapse Spark 集區。

若要使用 [工作室計算] 索引標籤連結 Synapse Spark 集區:

顯示建立新 Synapse Spark 集區的螢幕擷取畫面。

  1. 在左窗格的 [管理] 區段中,選取 [計算]
  2. 選取 [連結的計算]
  3. 在 [連結的計算] 畫面上,選取 [新增],查看連結不同類型計算的選項。
  4. 選取 Synapse Spark 集區

連結 Synapse Spark 集區面板會在畫面右側開啟。 在此面板中:

  1. 輸入名稱,這會參考 Azure Machine Learning 資源內連結的 Synapse Spark 集區。

  2. 從下拉式功能表中選取 Azure [訂用帳戶]

  3. 從下拉式功能表中選取 [Synapse 工作區]

  4. 從下拉式功能表中選取 [Spark 集區]

  5. 切換 [指派受控識別] 選項,加以啟用。

  6. 選取要與此連結的 Synapse Spark 集區搭配使用的受控 [識別類型]

  7. 選取更新,完成 Synapse Spark 集區連結流程。

在 Azure Synapse Analytics 中新增角色指派

若要確保連結的 Synapse Spark 集區正常運作,請從 Azure Synapse Analytics 工作室 UI,將管理員角色指派給它。 這些步驟說明如何執行這項操作:

  1. 在 Azure 入口網站中開啟 Synapse 工作區

  2. 在左窗格中選取 [概觀]

    顯示 [開啟 Synapse Studio] 的螢幕擷取畫面。

  3. 選取 [開啟 Synapse Studio]

  4. 在 Azure Synapse Analytics 工作室中,選取左側窗格中的 [管理]

  5. 在左邊數過來第二個左側窗格的 [安全性] 區段中,選取 [存取控制]

  6. 選取 [新增]。

  7. [新增角色指派] 面板會在畫面右側開啟。 在此面板中:

    1. 針對 [範圍] 選取 [工作區項目]

    2. 在 [項目類型] 下拉式功能表中,選取 [Apache Spark 集區]

    3. 在 [項目] 下拉式功能表中,選取您的 Apache Spark 集區。

    4. 在 [角色] 下拉式功能表中,選取 [Synapse 管理員]

    5. 在 [選取使用者] 搜尋方塊中,開始輸入 Azure Machine Learning 工作區的名稱。 這會顯示連結的 Synapse Spark 集區清單。 從清單中選取您想要的 Synapse Spark 集區。

    6. 選取套用

      顯示 [新增角色指派] 的螢幕擷取畫面。

更新 Synapse Spark 集區

您可以在 Azure Machine Learning 工作室 UI 中,管理連結的 Synapse Spark 集區。 Spark 集區管理功能包含所連結 Synapse Spark 集區的相關聯受控識別更新。 您可以在更新 Synapse Spark 集區時,指派系統指派或使用者指派的識別。 您應先在 Azure 入口網站中建立使用者指派的受控識別,再將其指派給 Synapse Spark 集區。

若要更新所連結 Synapse Spark 集區的受控識別:

顯示 Synapse Spark 集區受控識別更新的螢幕擷取畫面。

  1. 在 Azure Machine Learning 工作室中,開啟 Synapse Spark 集區的 [詳細資料] 頁面。

  2. 找到位於 [受控識別] 區段右側的編輯圖示。

  3. 若第一次指派受控識別,請切換 [指派受控識別],加以啟用。

  4. 若要指派系統指派的受控識別:

    1. 選取 [系統指派] 當作 [識別類型]
    2. 選取更新
  5. 若要指派使用者指派的受控識別:

    1. 選取 [使用者指派] 當作 [識別類型]
    2. 從下拉式功能表中選取 Azure [訂用帳戶]
    3. 在顯示依名稱搜尋文字的方塊中,輸入使用者指派受控識別名稱的前幾個字母。 系統會顯示具有相符使用者指派受控識別名稱的清單。 從清單中選取您想要的使用者指派受控識別。 您可以選取多個使用者指派的受控識別,並將其指派給連結的 Synapse Spark 集區。
    4. 選取更新

中斷連結 Synapse Spark 集區

建議將連結的 Synapse Spark 集區中斷連結,以清理工作區。


Azure Machine Learning 工作室 UI 也提供與連結的 Synapse Spark 集區中斷連結的方法。 若要這樣做,請遵循下列步驟:

  1. 在 Azure Machine Learning 工作室中,開啟 Synapse Spark 集區的 [詳細資料] 頁面。

  2. 選取 [中斷連結],將連結的 Synapse Spark 集區中斷連結。

Azure Machine Learning 中的無伺服器 Spark 計算

部分使用者情節可能需要在提交 Azure Machine Learning 作業期間,存取無伺服器 Spark 計算資源,不需要連結 Spark 集區。 Azure Synapse Analytics 與 Azure Machine Learning 整合也提供無伺服器 Spark 計算體驗。 這可讓您存取作業中的 Spark 計算,無需先將計算附加至工作區。 深入了解無伺服器 Spark 計算體驗

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