一个适用于 NoSQL 的 Azure Cosmos DB 帐户包含一个已启用分析存储的容器 (Contained)。你需要近乎实时地处理 Contained 的数据，并使用工作区中的运行时引擎将结果写入 Azure Synapse Analytics 工作区中的数据仓库，同时最大程度地减少数据移动。你应该使用哪个 Synapse 池？

Apache Spark 池是处理 Azure Cosmos DB 分析存储数据的理想选择，因为它可以直接查询分析存储，而无需进行数据移动。Spark 提供了强大的分布式处理能力，能够近乎实时地处理大规模数据，并将结果写入 Azure Synapse Analytics 工作区中的数据仓库。 serverless SQL 池适用于即席查询和探索性分析，但不适合大规模的近实时数据处理和写入数据仓库的场景。dedicated SQL 池是为高性能数据仓库工作负载设计的，但它需要将数据加载到表中，这会增加数据移动和处理延迟。Data Explorer 池主要用于日志和遥测数据分析，不适用于 Cosmos DB 分析存储的通用数据处理。