Quote from bsdinsight on 26 March 2025, 11:59

Microsoft Fabric là một nền tảng phân tích toàn diện, và Spark là động cơ cốt lõi giúp xử lý dữ liệu phân tán hiệu quả. Chúng ta đi sâu vào các khía cạnh kỹ thuật của Spark trong Fabric, lợi ích cho doanh nghiệp và các ứng dụng thực tế.

 

1. Giới thiệu Microsoft Fabric

• Microsoft Fabric: Một nền tảng phân tích toàn diện, tích hợp các chức năng như kỹ thuật dữ liệu (data engineering), kho dữ liệu (data warehousing), khoa học dữ liệu (data science), phân tích thời gian thực (real-time analytics) và business intelligence.
• Nền tảng: Dựa trên kiến trúc lakehouse với OneLake – một hồ dữ liệu thống nhất làm cơ sở cho mọi workload dữ liệu.
• Vai trò của Spark: Apache Spark là động cơ xử lý chính, mang lại khả năng tính toán phân tán mạnh mẽ.

2. Phân tích kỹ thuật: Spark trong Microsoft Fabric

Spark hoạt động trong Fabric qua 6 khía cạnh:

1. Tích hợp Spark nguyên bản:
   • Fabric hỗ trợ Spark native, cho phép chạy các job Spark liền mạch.
   • Spark pools là serverless (không cần quản lý máy chủ), tự động mở rộng theo nhu cầu workload, giảm công sức quản lý hạ tầng.
   • Hỗ trợ ngôn ngữ lập trình quen thuộc: Python, Scala, SQL.
2. Xử lý dữ liệu phân tán với RDDs và DataFrames:
   • Sử dụng RDDs (Resilient Distributed Datasets) và DataFrames để xử lý dữ liệu trong bộ nhớ (in-memory), đảm bảo tính chịu lỗi (fault-tolerant).
   • Dữ liệu được chia nhỏ trên các node, hỗ trợ xử lý song song cho các pipeline ETL (Extract, Transform, Load) quy mô lớn.
   • Tích hợp Delta Lake đảm bảo giao dịch ACID và quản lý schema, tăng độ tin cậy.
3. Tối ưu hóa với DAG Scheduler:
   • DAG Scheduler (Bộ lập lịch đồ thị không vòng) tối ưu hóa luồng công việc, giảm thiểu data shuffling và I/O đĩa – hai nút thắt trong hệ thống phân tán.
   • Kết hợp với engine tối ưu hóa truy vấn của Fabric, đảm bảo hiệu suất cao.
4. Xử lý thời gian thực với Structured Streaming:
   • Hỗ trợ Spark Structured Streaming cho các ứng dụng như phát hiện gian lận, xử lý dữ liệu IoT, hoặc dashboard trực tiếp.
   • Dữ liệu streaming được lưu vào bảng Delta trong OneLake, thống nhất lưu trữ cho cả batch và real-time.
5. Phân tích nâng cao với MLlib và Synapse ML:
   • MLlib: Thư viện học máy của Spark, hỗ trợ xây dựng và huấn luyện mô hình quy mô lớn.
   • Synapse ML: Mở rộng khả năng với các mô hình ML có sẵn và kết nối tới dịch vụ AI Azure.
6. Quản trị và bảo mật dữ liệu thống nhất:
   • Fabric cung cấp các tính năng quản trị như RBAC (Role-Based Access Control), theo dõi nguồn gốc dữ liệu (data lineage), và audit.
   • Các job Spark thừa hưởng các biện pháp bảo mật này, đảm bảo an toàn dữ liệu.

3. Tại sao Spark trong Fabric thay đổi cuộc chơi?

5 lợi ích chính của Spark trong Fabric:

1. Đơn giản hóa kiến trúc: Giảm sự phân mảnh bằng cách tích hợp các công cụ dữ liệu vào một nền tảng.
2. Hiệu quả chi phí: Spark pools serverless giảm chi phí quản lý hạ tầng.
3. Khả năng mở rộng và hiệu suất: Xử lý dữ liệu lớn dễ dàng với tốc độ nhanh nhờ xử lý trong bộ nhớ.
4. Thông tin chi tiết thời gian thực: Structured Streaming cho phép phân tích dữ liệu ngay lập tức.
5. Bảo mật cấp doanh nghiệp: Đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ và bảo vệ dữ liệu.

4. Ứng dụng thực tế

• Customer 360: Tích hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn để phân tích hành vi khách hàng.
• Dự báo việc bảo trì: Phân tích dữ liệu IoT để dự báo hỏng hóc thiết bị.
• Phát hiện gian lận: Xử lý giao dịch thời gian thực để ngăn chặn gian lận.
• Tiếp thị cá nhân hóa: Dùng mô hình ML để tối ưu chiến dịch tiếp thị với cá nhân hoá

5. Kết luận

• Sự tích hợp Spark vào Fabric giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng dữ liệu, giảm silo, tăng tốc độ ra quyết định và tập trung vào giá trị thay vì quản lý hạ tầng.
• Tìm hiểu thêm về Spark trong Microsoft Fabric ở đây
•