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Fabric与Databricks的互操作性（4）：在Fabric中使用Databricks表进行查看、分析和编辑
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文探讨了如何在Databricks中创建的表与Fabric之间实现无缝引用和编辑。通过创建外部表，验证了两者的互操作性。尽管这种方法便于数据编辑，但可能导致更新过于简单，建议使用受管表以优化性能。
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关键要点
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本文探讨了在Databricks中创建的表与Fabric之间的无缝引用和编辑。
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通过创建外部表，验证了Databricks与Fabric的互操作性。
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创建新表时，需要指定中心存储的文件夹路径。
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可以通过Catalog Explorer验证创建的外部表是否包含数据。
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在Fabric中可以分析Databricks创建的表。
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可以在Fabric中执行DML语句来编辑Databricks创建的表，且更改会反映在Databricks中。
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虽然两者都可以编辑数据，但这也可能导致更新过于简单。
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建议使用受管表而非外部表，以优化性能。
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一旦设置好中心存储，实现Fabric与Databricks之间的互操作性相对简单。
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延伸问答
如何在Fabric中使用Databricks创建的表？
可以通过创建外部表并指定中心存储的文件夹路径来在Fabric中使用Databricks创建的表。
在Fabric中如何验证Databricks创建的外部表？
可以通过Catalog Explorer验证创建的外部表是否包含数据。
在Fabric中编辑Databricks表时会有什么影响？
在Fabric中执行DML语句编辑Databricks表时，所做的更改会反映在Databricks中。
为什么建议使用受管表而非外部表？
建议使用受管表以优化性能，因为外部表可能导致更新过于简单。
实现Fabric与Databricks互操作性的前提条件是什么？
需要设置好中心存储，才能实现Fabric与Databricks之间的互操作性。
在Fabric中如何分析Databricks创建的表？
可以从语义模型中选择Databricks创建的表进行分析。
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