勉強したり使ったりするとき、環境を知らずに迷うことを避けたいと思う。基礎だもの。

Microsoft Fabric Runtime

Multiple runtimes support

Workspace ごとで Runtime 切り替えができるけれども、お好きなのをどうぞってことではなさそうだ。

	Runtime 1.1 🔗	Runtime 1.2 🔗	Runtime 1.3 🔗
Apache Spark	3.3.1 🔗	3.4.1 🔗	3.5.0 🔗
Spark SQL, PySpark	3.3.1 🔗	3.4.1 🔗	3.5.0 🔗
Spark SQL, Built-in Functions	3.3.1 🔗	3.4.1 🔗	3.5.0 🔗
Delta Lake	2.2.0 🔗	2.4.0 🔗	3.0.0 🔗
Python	3.10 🔗	3.10 🔗	3.10 🔗
Operating System	Ubuntu 18.04	Mariner 2.0	Mariner 2.0
Java	8	11	11
Scala	2.12.15	2.12.17	2.12.17
R	4.2.2	4.2.2	N/A

Runtime 1.1(Spark 3.3, Delta 2.2): 以前のバージョン
Runtime 1.2(Spark 3.4, Delta 2.4): 現在のバージョン / ワークスペース既定値
Runtime 1.3(Spark 3.5, Delta 3 OSS): Experimental public preview
Runtime 2.x(Spark 4.x, Delta x ): 将来のバージョン

Upgrade Delta Lake protocol

プロトコルをアップグレードできるが、常に影響を考慮すべき。Lakehouse で運用できても Warehouse サポートされないとかありそうな話である。

Runtime 1.2

from delta.tables import DeltaTable

(
    DeltaTable
        .forName(spark, "table1")
        .upgradeTableProtocol(3, 1)
)

Protocol version upgrades can't be undone and might break the existing Delta Lake table readers, writers, or both. Consider upgrading specific tables only when needed, and make sure your production tools support Delta Lake tables with the new protocol version.

プロトコルバージョンのアップグレードは元に戻すことはできず、既存の Delta Lake テーブルリーダー、ライター、またはその両方が壊れる可能性があります。必要な場合にのみ特定のテーブルをアップグレードを検討し、運用ツールが新しいプロトコルバージョンの Delta Lake テーブルをサポートしていることを確認してください。

Delta 2.2 vs Delta 2.4 changes

明示的にフォーマットを定義していた Runtime 1.1
フォーマットの既定値が delta になった Runtime 1.2

Runtime 1.2 では多少冗長的ではあるけれど、明示的にしておく。

Runtime 1.1: null | Runtime 1.2: 'delta'

spark.sparkContext.getConf().get("spark.sql.sources.default")

Runtime 1.1: 'parquet' | Runtime 1.2: 'delta'

spark.conf.get("spark.sql.sources.default")

Runtime 1.1: 'parquet' | Runtime 1.2: 'delta'

%%sql
DROP TABLE IF EXISTS table1
;

CREATE TABLE table1 AS
SELECT
    *
FROM
    range (5)
;

Runtime 1.1: 'parquet' | Runtime 1.2: 'delta'

spark.range(5).write.mode("overwrite").saveAsTable("table1")

Runtime 1.1 / Runtime 1.2 いずれも 'delta'

%%sql
DROP TABLE IF EXISTS table1
;

CREATE TABLE table1 USING DELTA AS
SELECT
    *
FROM
    range (5)
;

Runtime 1.1 / Runtime 1.2 いずれも 'delta'

spark.range(5).write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("table1")

最適化/V-Order

Runtime 1.1 / Runtime 1.2 で違いはなかった。

df_conf = spark.createDataFrame(
    spark.sparkContext.getConf().getAll()
    , ["propertyName", "value"]
)
df_conf_fabric = (
    df_conf
        .filter(
            df_conf.propertyName.contains("microsoft")
            | df_conf.propertyName.contains("vorder")
        )
        .sort(df_conf.propertyName)
)

df_conf_fabric.show(truncate=False)

propertyName	value
spark.microsoft.delta.merge.lowShuffle.enabled	true
spark.microsoft.delta.optimizeWrite.binSize	1073741824
spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled	true
spark.microsoft.delta.optimizeWrite.partitioned.enabled	true
spark.sql.parquet.vorder.autoEncoding	false
spark.sql.parquet.vorder.dictionaryPageSize	1073741824
spark.sql.parquet.vorder.enabled	true

その他