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我们在 ADF 中有一个复杂的 ETL，运行多个具有数据流事件的管道，以根据表依赖性加载数据仓库中的多个表。
由于运行具有相互依赖性的多个管道，多个数据流以一些顺序运行和一些并行运行的混合方式执行。看起来每个并行运行的数据流都会启动一个新的 Spark 集群，这导致我们的日常 ETL 运行成本急剧上升!
理想情况下，如果可能的话，我们希望 Spark 集群能够重用于所有并行数据流执行。有没有办法指定为并行数据流执行而创建的 Spark 集群的数量上限？
我们已经启用 TTL 10 分钟。
最佳答案
启用 TTL 后，请确保按顺序使用该 Azure IR 执行数据流，以免启动多个群集池。
要并行执行，请使用不带 TTL 的 Azure IR。
我们正在开发您上面提到的“最大并发”功能，希望尽快实现。
关于azure - ADF 映射数据流 - 重用单个运行的 Spark 集群来并行执行映射数据流，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63634415/
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