无服务器 SQL 池可以自动从 Apache Spark 同步元数据。 将为无服务器 Apache Spark 池中现有的每个数据库创建无服务器 SQL 池数据库。
对于每个基于 Parquet 或 CSV 且位于 Azure 存储的 Spark 外部表，都将在无服务器 SQL 池数据库中创建一个外部表。 因此，可以关闭 Spark 池，但仍从无服务器 SQL 池查询 Spark 外部表。
在 Spark 中对表进行分区时，存储中的文件按文件夹进行组织。 无服务器 SQL 池将使用分区元数据，并且仅针对查询的相关文件夹和文件。
为 Azure Synapse 工作区中预配的每个无服务器 Apache Spark 池自动配置元数据同步。 可以立即开始查询 Spark 外部表。
对于每个位于 Azure 存储的 Spark Parquet 或 CSV 外部表，都将通过与无服务器 SQL 池数据库对应的 dbo 架构中的一个外部表来表示。
对于 Spark 外部表查询，请运行面向外部 [spark_table] 的查询。 运行以下示例之前，请确保对文件所在的存储帐户具有正确的 访问权限 。
SELECT * FROM [db].dbo.[spark_table]
Apache Spark 数据类型到 SQL 数据类型映射
有关将 Apache Spark 数据类型映射到 SQL 数据类型的详细信息，请参阅 Azure Synapse Analytics 共享元数据表。
后续步骤
请转到 存储访问控制 文章，了解有关存储访问控制的详细信息。