Azure Databricks: ondersteuning voor materialized views en streaming tables

Samenvatting

Azure Databricks-catalogi in Microsoft Fabric ondersteunen nu ook materialized views en streaming tables via de mirrored catalog-ervaring.

Wat Azure Databricks-catalogi in Microsoft Fabric nu ondersteunen

Microsoft breidt Mirrored Azure Databricks catalogs in Microsoft Fabric uit. Naast gewone tabellen krijgen materialized views en streaming tables toegang via dezelfde mirrored catalog-ervaring.

De objecten blijven aangemaakt en beheerd in Azure Databricks. Fabric biedt alleen-lezen toegang tot de onderliggende gegevens via shortcuts. Daardoor hoeft Fabric de gegevens niet te kopiëren of te repliceren.

De uitbreiding brengt een groter deel van een Unity Catalog-omgeving naar Fabric. De bron blijft daarbij Azure Databricks; Fabric fungeert als toegangspunt voor consumptie en rapportage.

Waarom Mirrored Azure Databricks-catalogi ertoe doen

De wijziging maakt een duidelijk onderscheid tussen beheer en gebruik. Teams die materialized views of streaming tables in Azure Databricks onderhouden, hoeven die objecten niet opnieuw in Fabric op te bouwen om ze daar beschikbaar te maken. Dat beperkt dubbele opslag en voorkomt een extra kopieerstap in de gegevensketen.

Voor BI-architecturen is vooral de alleen-lezen toegang van belang. Fabric krijgt zicht op de objecten, maar neemt het beheer niet over. Wijzigingen aan de objecten horen dus bij Azure Databricks, terwijl gebruikers in Fabric met de beschikbare gegevens werken.

De ondersteuning geldt niet alleen voor statische tabellen. Streaming tables brengen ook objecten uit een continue verwerkingsstroom binnen dezelfde cataloguservaring. Materialized views voegen vooraf berekende resultaten toe aan die toegang. De bron noemt geen wijziging in schrijfrechten of beheerfuncties in Fabric; deze uitbreiding moet daarom worden gelezen als een uitbreiding van toegang, niet als een verplaatsing van eigenaarschap.

Concrete takeaway voor Azure Databricks en Microsoft Fabric

Controleer welke materialized views en streaming tables in Unity Catalog beschikbaar moeten komen in Fabric en leg per object vast waar het beheer plaatsvindt. Gebruik Fabric voor de alleen-lezen consumptie via shortcuts, maar plan wijzigingen en operationeel beheer in Azure Databricks. Zo blijft duidelijk welk platform de bron beheert en voorkom je dat teams dezelfde objecten opnieuw proberen aan te maken.