Erstellen eines Lakehouse in Microsoft Fabric

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In diesem Tutorial lernen Sie verschiedene Möglichkeiten zum Erstellen eines Lakehouse in Microsoft Fabric kennen.

Erstellen eines Lakehouse

Der Lakehouse-Erstellungsvorgang ist schnell und einfach; es gibt mehrere Möglichkeiten für den Einstieg.

Möglichkeiten zum Erstellen eines Lakehouse

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, mit dem Erstellungsvorgang zu beginnen:

  1. Datentechnik-Homepage

    • Sie können ein Lakehouse ganz einfach über die Lakehouse-Karte unter dem Abschnitt Neu auf der Homepage erstellen.

    Screenshot showing the lakehouse card.

  2. Arbeitsbereichsansicht

    • Sie können ein Lakehouse auch über die Arbeitsbereichsansicht erstellen, wenn Sie sich in der Datentechnik-Umgebung befinden, indem Sie die Dropdownliste Neu verwenden.

    Screenshot showing the Lakehouse option in the New menu.

  3. Seite erstellen

    • Ein Einstiegspunkt zum Erstellen eines Lakehouse ist auf der Seite Erstellen-Hub unter Datentechnik verfügbar.

    Screenshot showing the Lakehouse option in the Data Engineering Create page.

Erstellen eines Lakehouse über die Datentechnik-Homepage

  1. Navigieren Sie zur Datentechnik-Homepage.

  2. Suchen Sie im Abschnitt „Neu“ nach der Lakehouse-Karte, und wählen Sie sie aus, um mit dem Erstellungsvorgang zu beginnen

  3. Geben Sie einen Namen für das Lakehouse sowie eine Vertraulichkeitsbezeichnung ein, wenn dies für Ihre Organisation erforderlich ist, und wählen Sie Erstellen aus.

  4. Nachdem das Lakehouse erstellt wurde, gelangen Sie auf die Lakehouse-Editor-Seite, auf der Sie beginnen und Daten laden können.

Hinweis

Das Lakehouse wird unter dem Arbeitsbereich erstellt, in dem Sie sich aktuell befinden.

Löschen eines Lakehouse

Um ein Lakehouse zu löschen, navigieren Sie zum OneLake-Datenhub, und suchen Sie Ihr Lakehouse. Wählen Sie ... neben dem Namen des Lakehouses, und wählen Sie Löschen aus. Das Lakehouse und der zugehörige SQL-Analyseendpunkt und das semantische Modell werden gelöscht.

Hinweis

Ein Lakehouse kann nicht gelöscht werden, wenn es an anderer Stelle referenziert wird, z. B. in einer Pipeline oder innerhalb eines Echtzeitanalyseworkflows.

Zugehöriger Inhalt

Nachdem Sie Ihr Lakehouse erfolgreich erstellt haben, erfahren Sie mehr über: