{"id":19636,"date":"2025-01-31T07:00:00","date_gmt":"2025-01-31T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/darkorchid-wallaby-287256.hostingersite.com\/?p=19636"},"modified":"2025-01-30T13:46:50","modified_gmt":"2025-01-30T16:46:50","slug":"microsoft-fabric-runtime-1-3-saiba-como-funciona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataex.com.br\/en\/microsoft-fabric-runtime-1-3-saiba-como-funciona\/","title":{"rendered":"Microsoft Fabric RunTime 1.3: Saiba como funciona"},"content":{"rendered":"Reading time:<\/span> 4<\/span> minutes<\/span><\/span>\n
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Processamento de dados mais r\u00e1pido com mecanismos de execu\u00e7\u00e3o nativos no Microsoft Fabric Runtime 1.3: gerenciamento de mem\u00f3ria eficiente explicado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Acelerar o processamento de dados em escala exige muito mais do que apenas o poder de computa\u00e7\u00e3o bruto. \u00c0 medida que a complexidade e o volume das cargas de trabalho de dados aumentam, cada camada do pipeline de execu\u00e7\u00e3o, especialmente o gerenciamento de mem\u00f3ria, desempenha um papel cr\u00edtico na determina\u00e7\u00e3o do desempenho geral. Por isso, foram introduzidas altera\u00e7\u00f5es exclusivas na forma como o Spark lida com a mem\u00f3ria atrav\u00e9s de o Mecanismo de Execu\u00e7\u00e3o Nativo para Fabric Spark<\/a>, reduzindo gargalos de desempenho e tornando a an\u00e1lise de dados em larga escala drasticamente mais eficiente.<\/p>\n\n\n\n

O Spark depende muito da Java Virtual Machine (JVM) para gerenciar a mem\u00f3ria no heap. Qualquer mem\u00f3ria alocada e usada a partir dessa mem\u00f3ria no heap \u00e9 gerenciada pelo coletor de lixo (GC) da JVM. Agora, imagine um modelo de gerenciamento de mem\u00f3ria mais direto e \u00e1gil, que contorne a sobrecarga da JVM enquanto ainda utiliza as configura\u00e7\u00f5es e o rastreamento de mem\u00f3ria existentes do Spark. Isso \u00e9 exatamente o que o Native Execution Engine for Fabric Spark oferece. Um gerenciador de mem\u00f3ria din\u00e2mica que empresta mem\u00f3ria da cota no heap alocada para o Spark e rastreia o uso total de mem\u00f3ria pelo Spark e nativo foi inclu\u00eddo no Fabric, para identificar de forma inteligente quando uma aloca\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria nativa pode ser concedida com seguran\u00e7a sem levar a erros de mem\u00f3ria insuficiente (OOM). Ao emprestar da mem\u00f3ria no heap, evitamos a necessidade de atualizar qualquer uma das configura\u00e7\u00f5es de mem\u00f3ria interna do Spark (e, portanto, evitamos poss\u00edveis efeitos colaterais, como conceder involuntariamente aos operadores do Spark acesso \u00e0 mem\u00f3ria fora do heap), mas ainda temos uma vis\u00e3o geral da utiliza\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria pelo Spark e pelo mecanismo nativo.<\/p>\n\n\n\n

Principais maneiras de como o Native Execution Engine for Fabric Spark aumenta o desempenho:<\/h2>\n\n\n\n

1.          Aloca\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria unificada: um \u00fanico gerenciador rastreia a utiliza\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria no Spark e nativo e concede solicita\u00e7\u00f5es de aloca\u00e7\u00e3o feitas pelo mecanismo nativo.<\/p>\n\n\n\n

2.         Sobrecarga de GC reduzida: embora as consultas executadas nativamente emprestem mem\u00f3ria da cota on-heap, essa mem\u00f3ria n\u00e3o \u00e9 controlada pelo GC.<\/p>\n\n\n\n

3.         Dimensionamento adapt\u00e1vel: o uso de mem\u00f3ria \u00e9 ajustado dinamicamente com base na carga de trabalho em quest\u00e3o, garantindo que as solicita\u00e7\u00f5es de aloca\u00e7\u00e3o sejam concedidas com base na disponibilidade de mem\u00f3ria atual.<\/p>\n\n\n\n

Um dos principais objetivos da integra\u00e7\u00e3o do Native Execution Engine para Fabric Spark \u00e9 reduzir a carga operacional para os usu\u00e1rios. Sabemos que os clientes querem se concentrar em pipelines de dados mais r\u00e1pidos e insights anal\u00edticos, n\u00e3o no ajuste de mem\u00f3ria. \u00c9 por isso que, com o Native Execution Engine for Fabric Runtime 1.3 (baseado no Apache Spark 3.5), o gerenciamento de mem\u00f3ria at\u00e9 o ponto em que os clientes podem confiar no sistema para fazer o trabalho pesado est\u00e1 simplificado. Essa abordagem n\u00e3o apenas simplifica as opera\u00e7\u00f5es, mas tamb\u00e9m reduz o risco de problemas inesperados de desempenho relacionados \u00e0 mem\u00f3ria. O feedback do cliente do mundo real orientou esses aprimoramentos. Os primeiros usu\u00e1rios que enfrentaram desafios de OOM ajudaram a refinar as estrat\u00e9gias de aloca\u00e7\u00e3o fora da pilha. Seus insights levaram a melhorias din\u00e2micas na forma como a mem\u00f3ria \u00e9 distribu\u00edda e recuperada, garantindo que, \u00e0 medida que os volumes de dados aumentam e a complexidade aumenta, o Spark permane\u00e7a \u00e1gil, responsivo e eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Com o Native Execution Engine agora totalmente integrado ao Fabric Runtime 1.3, o caminho \u00e9 claro: processamento de dados mais r\u00e1pido, desempenho mais est\u00e1vel e uma experi\u00eancia do usu\u00e1rio livre de dores de cabe\u00e7a de gerenciamento de mem\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n

Source:<\/strong> Blog do Microsoft Fabric<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Agende uma reuni\u00e3o e descubra como potencializar seu processamento de dados com o Microsoft Fabric Runtime 1.3!<\/h2>\n\n\n\n

O Native Execution Engine for Fabric Spark est\u00e1 revolucionando a an\u00e1lise de dados em larga escala, reduzindo gargalos de desempenho e otimizando o gerenciamento de mem\u00f3ria. Com a vers\u00e3o Fabric Runtime 1.3, voc\u00ea pode acelerar suas cargas de trabalho sem se preocupar com ajustes manuais, garantindo mais efici\u00eancia e estabilidade. Quer entender como essa inova\u00e7\u00e3o pode transformar a performance dos seus dados?<\/p>\n\n\n\n

A DataEX, especialista em Microsoft Fabric e Intelig\u00eancia Artificial, pode ajudar sua empresa a extrair o m\u00e1ximo dessa tecnologia. Agende uma reuni\u00e3o com nossos especialistas e descubra como otimizar seus pipelines de dados para obter insights mais r\u00e1pidos e estrat\u00e9gicos!<\/p>\n\n\n\n

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Tempo de leitura:<\/span> 4<\/span> minutos<\/span><\/span>Processamento de dados mais r\u00e1pido com mecanismos de execu\u00e7\u00e3o nativos no Microsoft Fabric Runtime 1.3: gerenciamento de mem\u00f3ria eficiente explicado Acelerar o processamento de dados em escala exige muito mais do que apenas o poder de computa\u00e7\u00e3o bruto. \u00c0 medida que a complexidade e o volume das cargas de trabalho de dados aumentam, cada camada […]<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":19637,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"1080","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[281],"tags":[47,234],"class_list":["post-19636","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fabric","tag-dataex","tag-microsoft-fabric"],"acf":[],"yoast_head":"\nMicrosoft Fabric RunTime 1.3: Saiba como funciona - 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