我认为，与Dataproc操作符等效的apache-airflow-providers-microsoft-azure提供程序包应该是Azure Synapse Operators。
具体来说，AzureSynapseRunSparkBatchOperator允许用户“在Synapse Analytics中执行Spark应用程序”。
如果你在Azure数据块上运行Spark作业，还有几个Databricks Operators可能会有所帮助。
下面是一个使用AzureSynapseHook的PythonOperator示例（通过Taskflow API），注意我没有测试它，我只是用它来演示它可能的样子：

@task()
def cancel_spark_job(job_id: str):
    hook = AzureSynapseHook(azure_synapse_conn_id="your_conn_id")
    if hook.wait_for_job_run_status(job_id, expected_statuses=("error", "dead", "killed"):
        hook.cancel_job_run(job_id)

此任务将等待spark job进入“error”、“dead”、“killed”或超时状态。如果spark job进入前面提到的状态之一，它将取消该作业。同样，这只是演示如何在PythonOperator中使用AzureSynapseHook，我不确定它是否工作，或者以这种方式实现它是否有意义。

@玛兹伦·托孙
对于我的代码中的GCP，DataprocCreateBatchOperator的用法如下：-

create_batch = DataprocCreateBatchOperator(
    task_id="CREATE_BATCH",
    batch={
            "pyspark_batch": {
                "main_python_file_uri": f"gs://{ARTIFACT_BUCKET}/spark-jobs/main.py",
                "args": app_args,
                "python_file_uris": [
                    f"gs://{ARTIFACT_BUCKET}/spark-jobs/jobs.zip",
                    f"gs://{ARTIFACT_BUCKET}/spark-jobs/libs.zip"
                ],
                "jar_file_uris": test_jars,
                "file_uris": [
                    f"gs://{ARTIFACT_BUCKET}/config/params.yaml"
                ]
            },
            "environment_config": {
                "peripherals_config": {
                    "spark_history_server_config": {}
                }
            }
        },
        region=REGION,batch_id=batch_id_str,)