你可能听说过 Spark，也可能在 Microsoft Fabric 的 Notebook 里用过它。但它到底是啥？为什么 Fabric 要用 Spark？今天我们就来聊聊这个话题，用最接地气的方式帮你搞懂。
🧠 Spark 是啥？
简单说，Spark 是一个超强的数据处理引擎，专门用来处理大数据，速度快得惊人。
它最早是 UC Berkeley 开发的，后来变成了开源项目。相比以前的 Hadoop，Spark 快了不止一点点——据说能快 100 倍！
Spark 支持多种语言，比如：
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Python（PySpark） -
SQL（Spark SQL） -
Scala -
R（SparkR） -
Java
而且它还带了一堆“工具箱”，比如：
- Spark SQL：处理关系型查询
- MLlib：做机器学习
- GraphX：处理图数据
- Structured Streaming：处理实时数据流
🏗️ Spark 在 Microsoft Fabric 里怎么用？
在 Fabric 里，Spark 是“幕后英雄”，专门负责数据工程和数据科学的工作。比如你在 Notebook 里写代码，或者跑一个 Spark Job，背后就是 Spark 在干活。
好消息是：Fabric 把很多复杂的东西都帮你搞定了。你不用自己搭建 Spark 集群，Fabric 会自动帮你启动、配置、管理。
🧰 Spark Pool 是啥？
每次你运行 Notebook 或 Spark Job，Fabric 会启动一个 Spark 实例。而这个实例的配置，就是由所谓的 Spark Pool 决定的。
你可以把 Spark Pool 理解成“资源套餐”，告诉 Spark：“我这次要用多少机器、多大内存、要不要自动扩容”等等。
🧩 Spark 的运行机制：Driver + Worker
Spark 是分布式的，它不是一个人在干活，而是一群“节点”一起干：
- Driver（头头）：负责指挥调度
- Worker（工人）：负责实际执行任务，也叫 Executor
通常至少有一个 Driver 和两个 Worker，组成一个小型集群。
🧪 Fabric 里的 Spark Pool 有两种：
1. Starter Pool（入门版）
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自动配置，开箱即用 -
启动快，适合新手 -
默认绑定到你的 Workspace
2. Custom Pool（自定义版）
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你可以自己设定节点数量、大小、是否自动扩容 -
更适合有经验的用户或复杂任务
你可以在 Workspace 设置里找到 Spark Pool 的配置入口，选择 Starter 或创建 Custom Pool。
⚙️ 两个重要功能：Autoscale 和 Dynamic Allocation
✅ Autoscale（自动扩容）
根据任务的需求自动增加或减少节点数量。你可以设定最小和最大值，Spark 会自己决定用多少。
✅ Dynamic Allocation（动态分配）
Spark 会根据任务需要，自动分配或释放 Executor，提升资源利用率。
🖥️ 单节点模式也可以用！
虽然 Spark 通常是多节点并行处理，但有些场景（比如用 Pandas 做数据探索）其实单节点更合适。
Fabric 支持你创建一个单节点的 Spark Pool，Driver 和 Executor 都在同一个机器上，适合轻量任务。
📓 Notebook 里的 Spark 是怎么工作的？
举个例子，你在 Notebook 里写了两行代码：
# 读取 CSV 文件df = spark.read.csv("path/to/file.csv")# 保存成 Delta 表df.write.format("delta").save("path/to/delta")
当你运行这些代码时，Fabric 会自动启动一个 Spark 会话，分配资源，执行任务。
你可以在 Notebook 的“资源”标签页看到资源使用情况，也可以查看日志了解执行细节。
✅ 总结一下
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🎯 最后一句话总结
Spark 是 Microsoft Fabric 的“数据发动机”，你写代码，它来跑；你设配置，它来调度。Fabric 把复杂的 Spark 集群管理都藏在幕后，让你专注于数据处理本身。