Ultimative Anleitung: Effizientes Ausführen von Befehlen in Synapse Analytics meistern!

Microsoft Synapse Analytics bietet eine umfassende Plattform für die Datenverarbeitung und -analyse in der Cloud. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Plattform ist die Möglichkeit, Befehle und Abfragen auszuführen, um Daten zu bearbeiten, zu transformieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Artikel beleuchtet verschiedene Aspekte der Befehlsausführung in Synapse, einschließlich der Verwendung von Microsoft Copilot, der Installation und Konfiguration von Chatservern mit Synapse, der Ausführung von Pipelines und Notebooks sowie der Verwaltung von Identitäten.

Microsoft Copilot für Synapse Data Warehouse

Microsoft Copilot für Synapse Data Warehouse ist ein KI-gestützter Assistent, der Ihre Data-Warehouse-Prozesse optimiert. Er ist in Synapse Analytics innerhalb der Microsoft Fabric-Plattform integriert und bietet folgende Funktionen:

Natürliche Sprache zu SQL: Erstellen Sie SQL-Abfragen einfach durch Fragen in natürlicher Sprache.
Codevervollständigung: Erhöhen Sie Ihre Effizienz beim Schreiben von Code mit KI-gestützten Codevervollständigungen.
Schnelle Aktionen: Beheben und erklären Sie SQL-Abfragen im Handumdrehen.
Intelligent Insights: Profitieren Sie von intelligenten Vorschlägen und Einblicken, die auf Ihrem Lagerschema und den Metadaten basieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass Copilot-Antworten ungenau oder qualitativ minderwertig sein können, daher ist eine gründliche Überprüfung der Ergebnisse erforderlich. Microsoft verpflichtet sich zu einer verantwortungsvollen KI-Nutzung.

Installation und Konfiguration eines Chatservers mit Synapse

Synapse kann auch zur Unterstützung von Kommunikationsanwendungen verwendet werden. Ein Beispiel hierfür ist die Installation und Konfiguration eines Chatservers mit Synapse, einer Heimserver-Implementierung von Matrix.

Matrix und Element

Matrix ist ein offener Standard für dezentrale und Ende-zu-Ende-verschlüsselte Kommunikation. Es besteht aus einer Sammlung von Servern und Diensten, die über eine standardisierte API miteinander kommunizieren und sich in Echtzeit synchronisieren. Element ist ein Matrix-Webclient, der mit dem Matrix React SDK erstellt wurde und es Ihnen ermöglicht, den Matrix-Chat im Web anzubieten.

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Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, benötigen Sie Folgendes:

Fully Qualified Domain Names (FQDN) für Matrix, Element und Coturn, die auf Ihren Server zeigen.
Rocky Linux 9 (oder eine ähnliche CentOS-basierte Distribution)

Installationsschritte

Firewall konfigurieren: Öffnen Sie die Ports für HTTP, HTTPS und Synapse in Ihrer Firewall. Rocky Linux verwendet standardmäßig Firewalld.
PostgreSQL installieren und konfigurieren: Rocky Linux 9 wird standardmäßig mit PostgreSQL 13 ausgeliefert. Erstellen Sie einen neuen Datenbankbenutzer und eine Datenbank für Matrix Synapse.
Synapse installieren: Da es kein vorgefertigtes Paket für CentOS-basierte Distributionen gibt, müssen Sie Synapse von PyPI herunterladen und zusammen mit den benötigten Python-Bibliotheken in einer virtuellen Umgebung installieren.
Konfigurationsdatei erstellen: Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei mit einigen Grundeinstellungen. Der Wert der Variable --server-name bildet einen Teil Ihrer Matrix-ID. Geben Sie als Wert Ihren Matrix-Domänennamen ein.
Synapse starten: Starten Sie den Matrix-Server.
Nginx installieren und konfigurieren: Rocky Linux 9 wird mit einer älteren Version von Nginx ausgeliefert. Installieren Sie Certbot, um das SSL-Zertifikat zu erstellen. Verwenden Sie dazu den Snapd-Paketinstaller.
SELinux konfigurieren: SELinux verhindert, dass Sie einen Systemdienst ausführen, dessen Binärdatei sich im Heimatverzeichnis eines Benutzers befindet. Erstellen Sie eine Dienstdatei für Synapse.
Synapse konfigurieren: Konfigurieren Sie den Matrix-Server über die Datei /home/username/synapse/homeserver.yaml. Ändern Sie die Datenbankeinstellungen, um PostgreSQL zu verwenden, und deaktivieren Sie optional Präsenzanzeigen, um die CPU-Belastung zu reduzieren.
Benutzer erstellen: Erstellen Sie einen neuen Matrix-Benutzer. Da dies der erste Benutzer ist, den Sie anlegen, geben Sie yes ein, wenn Sie gefragt werden, ob der Benutzer ein Administrator sein soll.
Coturn installieren und konfigurieren: Um Sprach- und Videoanrufe zu ermöglichen, installieren Sie das Paket Coturn. Konfigurieren Sie die Datei /etc/turnserver.conf mit den erforderlichen Einstellungen, einschließlich des geheimen Registrierungsschlüssels, des Realm und der Anzahl der Sitzungen.
Element konfigurieren: Greifen Sie auf Element über Ihren Browser zu und geben Sie die Adresse Ihres Homeservers ein. Melden Sie sich mit dem Benutzernamen und Passwort an, die Sie in Schritt 8 bei der Konfiguration von Synapse erstellt haben.

SELinux-Einstellungen für Element

Bevor Sie auf Element zugreifen können, müssen Sie die SELinux-Einstellungen konfigurieren.

Pipelineausführungen in Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics

Eine Pipelineausführung in Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics definiert eine Instanz einer Pipelineausführung. Jede Pipelineausführung besitzt eine eindeutige Pipelineausführungs-ID.

Auslösen von Pipelineausführungen

Sie können eine Pipeline entweder manuell oder mithilfe eines Triggers ausführen.

Manuelle Ausführung: Wenn Sie die Pipeline manuell auslösen, wird sie sofort ausgeführt. Sie können Parameter im Text in der Anforderungsnutzlast übergeben.
Triggerbasierte Ausführung: Trigger stellen eine Verarbeitungseinheit dar, die bestimmt, wann eine Pipelineausführung initiiert werden soll. Pipelines und Trigger haben eine m:m-Beziehung.

Triggerarten

Es gibt verschiedene Arten von Triggern:

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Zeitplantrigger: Führt Pipelines nach einem Realzeitplan aus. Dieser Trigger unterstützt regelmäßige und erweiterte Kalenderoptionen.
Trigger für rollierendes Fenster: Werden ab einem angegebenen Startzeitpunkt in regelmäßigen Zeitintervallen ausgelöst, während der Zustand beibehalten wird.
Ereignisbasierter Auslöser: Führt Pipelines als Reaktion auf ein Ereignis aus.
Speicherereignisauslöser: Führt eine Pipeline bei Ereignissen aus, die in einem Speicherkonto auftreten.

Zeitplantrigger-Details

Ein Zeitplantrigger verfügt über folgende Eigenschaften:

startTime: Ein Datums-/Uhrzeitwert. Bei allgemeinen Zeitplänen gilt der Wert der startTime-Eigenschaft für das erste Vorkommen.
endTime: Enddatum und -uhrzeit für den Trigger. Der Trigger wird am angegebenen Enddatum und der Enduhrzeit beendet.
timeZone: Die Zeitzone.
recurrence: Ein recurrence-Objekt, das die Wiederholungsregeln für den Trigger angibt. Das recurrence-Objekt unterstützt die Elemente frequency, interval, endTime, count und schedule.

Wiederholungseinstellungen

frequency: Die Einheit der Häufigkeit, mit welcher der Trigger wiederholt wird.
interval: Eine positive ganze Zahl, die das Intervall für den frequency-Wert angibt.

Schedule-Einstellungen

Mithilfe von schedule lässt sich die Anzahl von Triggerausführungen begrenzen oder erweitern. Sie können beispielsweise festlegen, dass ein Trigger mit einer monatlichen Häufigkeit nur am 31. Tag des Monats ausgeführt wird.

Beispiele für Wiederholungszeitpläne

Stündliche Ausführung: Der Trigger wird stündlich ausgeführt.
Ausführung jeweils zur vollen Stunde: Der Trigger wird immer zur vollen Stunde ab 00:00 Uhr ausgeführt.
Ausführung um 06:00 Uhr am 28. Tag jedes Monats: Der Trigger wird am 28. Tag jedes Monats um 06:00 Uhr ausgeführt.
Ausführung jeweils am ersten und 14. Tag des Monats: Der Trigger wird am ersten und 14. Tag jedes Monats ausgeführt.
Ausführung am fünften Freitag jedes Monats zur festgelegten Startzeit: Der Trigger wird am fünften Freitag jedes Monats ausgeführt.

Trigger für rollierendes Fenster

Der Trigger für ein rollierendes Fenster und der Zeitplantrigger basieren jeweils auf Zeit-Heartbeats. Mit der Ausführung des Triggers für ein rollierendes Fenster wird gewartet, bis die ausgelöste Pipelineausführung beendet ist. Der Ausführungszustand gibt den Status der ausgelösten Pipelineausführung wieder.

Weitere Trigger-Funktionen

Wiederholungsrichtlinie: Für fehlgeschlagene Pipelineausführungen gilt standardmäßig eine Wiederholungsrichtlinie mit dem Wert 0 oder eine vom Benutzer in der Triggerdefinition angegebene Richtlinie.
Parallelitätsgrenzwerte: Benutzer können Parallelitätsgrenzwerte für den Trigger explizit festlegen.
Systemvariablen: Benutzer haben Zugriff auf trigger().outputs.windowStartTime und trigger().outputs.windowEndTime als Systemvariablen in der Triggerdefinition.

Razer Synapse Erkennungsprobleme

Wenn Razer Synapse Ihre Geräte nicht erkennt, können Sie folgende Schritte ausprobieren:

Kompatibilität prüfen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Razer-Gerät von Razer Synapse unterstützt wird.
USB-Ports wechseln: Verwenden Sie bei einem Desktop-Computer die USB-Ports auf der Rückseite des Rechnergehäuses.
Treiber aktualisieren: Aktualisieren Sie die Treiber Ihres Razer-Gerätes mit Driver Easy oder manuell über den Geräte-Manager.
Razer Synapse neu installieren: Deinstallieren Sie Razer Synapse und installieren Sie die neueste Version von der Razer-Webseite.
Antivirensoftware und Firewall deaktivieren: Deaktivieren Sie vorübergehend Ihre Antivirensoftware und Firewall, um zu prüfen, ob diese das Problem verursachen.

Verwaltete Identitäten in Azure Synapse Analytics

Verwaltete Identitäten stellen eine Identität für die Dienstinstanz bereit, wenn eine Verbindung mit Ressourcen hergestellt wird, die die Microsoft Entra-Authentifizierung unterstützen. Dies ermöglicht den sicheren Zugriff auf Ressourcen wie Azure Key Vault oder Speicherkonten, ohne dass Anmeldeinformationen verwaltet werden müssen.

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Arten von verwalteten Identitäten

Systemseitig zugewiesen: Eine verwaltete Identität wird direkt für eine Dienstinstanz aktiviert und ist an den Lebenszyklus dieser Instanz gebunden.
Benutzerseitig zugewiesen: Eine verwaltete Identität wird als eigenständige Azure-Ressource erstellt und kann einer oder mehreren Instanzen eines Synapse-Arbeitsbereichs zugewiesen werden.

Verwendung von verwalteten Identitäten

Greifen Sie mit verwalteter Identitätsauthentifizierung auf Datenspeicher oder Berechnungen zu, einschließlich Azure Blob Storage, Azure Data Explorer, Azure Data Lake Storage Gen1, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, Azure Synapse Analytics, REST, Databricks-Aktivität, Web-Aktivität und mehr.

Konfiguration von verwalteten Identitäten

Sie können die verwaltete Identität über das Azure-Portal oder programmgesteuert abrufen. Synapse Spark-Notebooks können einfach mit der systemseitig zugewiesenen verwalteten Identität ausgeführt werden, indem Sie im Menü "Sitzung konfigurieren" die Option "Als verwaltete Identität ausführen" aktivieren.

Anwendungsstarter unter Linux

Unter Linux gibt es verschiedene Möglichkeiten, Programme und Befehle schnell auszuführen.

Standardmäßige Anwendungsstarter

Die meisten Desktopumgebungen stellen einen oder mehrere komfortable Wege bereit, wie man mit der Tastatur schnell Programme aufrufen und Kommandos absetzen kann. Meistens sind es kleine Fensterchen, Dialoge, schlichte Eingabezeilen oder eine Mischung aus alledem. Aufgerufen werden sie überwiegend mit der Tastenkombination Alt+F2.

Alternative Anwendungsstarter

Es gibt auch alternative Anwendungsstarter wie Fbrun, Bbrun, Grun, Xfrun4, Kupfer und Dmenu. Diese bieten unterschiedliche Funktionen und Bedienweisen.

Fbrun: Ein simpler Ausführen-Dialog mit einem Eingabefeld und einer History-Funktion.
Bbrun: Eine erweiterte Alternative zu Fbrun mit Schaltflächen und einem graphischen Ausklappmenü der History.
Grun: Ein komfortabler Anwendungsstarter mit Autovervollständigung und Vorschlägen anhand aller auf dem System installierten Programme.
Xfrun4: Ein modularer Anwendungsstarter mit Autovervollständigung für die bereits einmal eingegebenen Programme.
Kupfer: Ein Panel- und Tasklistenersatz, der Programme startet und vorhandene Instanzen in den Vordergrund holt.
Dmenu: Ein Mini-Terminal, das alle installierten Programme in einer Leiste am oberen Bildschirmrand auflistet.

Synapse (Linux Anwendungsstarter)

Synapse ist ein weiterer Anwendungsstarter für Linux, der über die Tastenkombination Strg+Leertaste oder Alt+F2 gestartet werden kann. Synapse besitzt Erweiterungen, durch die es z.B. mit Banshee, locate oder Zeitgeist zusammenarbeiten kann.

Ausführen von Synapse-Notebooks in Pipelines

Die Aktivität von Azure Synapse-Notebooks in einer Synapse-Pipeline führt ein Synapse-Notebook aus.

Konfiguration

Sie können eine Synapse-Notebookaktivität direkt aus der Synapse-Pipeline-Oberfläche oder aus dem Notebook-Editor heraus erstellen. Konfigurieren Sie die Einstellungen der Notebookinhalte für die aktuelle Aktivität. Optional können Sie auch den Spark-Pool, die Executor-Größe, das dynamische Zuweisen von Exekutoren, die minimalen und maximalen Exekutoren, die Treibergröße und die Authentifizierung in den Einstellungen neu konfigurieren.

Parametrisierung von Notebooks

Um Ihr Notebook zu parametrisieren, definieren Sie Ihre Parameter in einer Zelle. Wenn Sie dieses Notizbuch aus einer Pipeline ausführen, sucht Azure Data Factory nach der Parameterzelle und verwendet die Werte, die Sie als Standardwerte für die Parameter angegeben haben, die zur Ausführungszeit übergeben werden.

Verweis auf andere Notebooks

Sie können in einer Synapse-Notebookaktivität auf andere Notebooks verweisen, indem Sie %run magic oder die Notebook-Hilfsprogramme mssparkutils aufrufen. Beide unterstützen geschachtelte Funktionsaufrufe.

Überwachung

Gehen Sie unter der Registerkarte "Überwachen" zu "Pipeline-Ausführungen". Dort sehen Sie die Pipeline, die Sie ausgelöst haben. Wählen Sie die Schaltfläche "Eingabe" oder "Ausgabe" aus, um die Eingaben oder Ausgaben der Notebookaktivität anzuzeigen.

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