我正在尝试从Azure Synapse中的spark池加载数据（表格中的表格数据，在名为“x”的架构中）。我似乎找不到如何做到这一点。到目前为止，我只将Synapse和我的池链接到ML Studio。我如何做到这一点？
s1ag04yj1#
Lake数据库的内容以Parquet文件的形式存储，并通过Serverless SQL endpoint以External Tables的形式公开，因此从技术上讲，您可以通过端点查询它们。这适用于任何可以连接到SQL的工具或服务，如Power BI、SSMS、Azure机器学习等。
**警告，这里有龙：*由于无服务器引擎为文本查询分配内存的方式，使用此方法可能会导致严重的性能问题， 甚至包括服务中断 *。根据个人经验，不建议使用此方法。我建议您限制对Spark工作负载或SQL池中非常有限的调查使用Lake数据库。幸运的是，有几种方法可以避免这些问题。**方法1：**直接从Lake数据库的存储位置读取。这将位于工作区的根容器（在创建时声明）中，路径结构如下：
这些只是Parquet文件，因此没有关于直接访问它们的特殊规则。
**方法2：**您也可以在无服务器数据库和use the WITH clause to explicitly assign properly sized schemas中的Lake数据库（外部表）上创建视图。同样，您可以完全忽略外部表，并在上述相同的存储上使用OPENROWSET。如果您需要通过SQL端点访问Lake数据库，我建议您使用此方法。
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按热度按时间s1ag04yj1#
Lake数据库的内容以Parquet文件的形式存储，并通过Serverless SQL endpoint以External Tables的形式公开，因此从技术上讲，您可以通过端点查询它们。这适用于任何可以连接到SQL的工具或服务，如Power BI、SSMS、Azure机器学习等。
**警告，这里有龙：*由于无服务器引擎为文本查询分配内存的方式，使用此方法可能会导致严重的性能问题， 甚至包括服务中断 *。根据个人经验，不建议使用此方法。我建议您限制对Spark工作负载或SQL池中非常有限的调查使用Lake数据库。幸运的是，有几种方法可以避免这些问题。
**方法1：**直接从Lake数据库的存储位置读取。这将位于工作区的根容器（在创建时声明）中，路径结构如下：
这些只是Parquet文件，因此没有关于直接访问它们的特殊规则。
**方法2：**您也可以在无服务器数据库和use the WITH clause to explicitly assign properly sized schemas中的Lake数据库（外部表）上创建视图。同样，您可以完全忽略外部表，并在上述相同的存储上使用OPENROWSET。如果您需要通过SQL端点访问Lake数据库，我建议您使用此方法。