Tutoriel : Analyser des données avec un notebook

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S’applique à : point de terminaison d’analytique SQL et Warehouse dans Microsoft Fabric

Dans ce tutoriel, découvrez comment enregistrer vos données une fois, puis les utiliser avec de nombreux autres services. Des raccourcis peuvent également être créés vers les données stockées dans Azure Data Lake Storage et S3 pour vous permettre d’accéder directement aux tables delta à partir de systèmes externes.

Créer un lakehouse.

Nous créons au préalable un lakehouse. Pour créer un lakehouse dans votre espace de travail Microsoft Fabric :

  1. Sélectionnez l’espace de travail Data Warehouse Tutorial dans le menu de navigation.

  2. Sélectionnez + Nouveau>Lakehouse.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le menu + Nouveau. Lakehouse est encadré en rouge.

  3. Dans le champ Nom, entrez ShortcutExercise et sélectionnez Créer.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le champ nom pour un nouveau lakehouse. Le nom fourni est ShortcutExercise.

  4. Le nouveau lakehouse se charge et la vue Explorer s’ouvre, avec le menu Obtenir des données dans votre lakehouse. Sous Charger des données dans votre lakehouse, sélectionnez le bouton Nouveau raccourci.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le menu charger des données dans votre lakehouse sur une page d’arrivée. Le nouveau raccourci est encadré de rouge.

  5. Dans la fenêtre Nouveau raccourci, sélectionnez le bouton correspondant à Microsoft OneLake.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant la fenêtre Nouveau raccourci. Le bouton vers Microsoft OneLake est encadré de rouge.

  6. Dans la fenêtre Sélectionner un type de source de données, faites défiler la liste jusqu’à trouver l’Entrepôt nommé WideWorldImporters créé précédemment. Sélectionnez-le, puis Suivant.

  7. Dans l’explorateur d’objets OneLake, développez Tables, puis le schéma dbo et sélectionnez la case d’option à côté de dimension_customer. Cliquez sur le bouton Créer.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le navigateur d’objets OneLake. Sous WideWorldImporters, tables, dbo, le dimension_customer est encadré de rouge.

  8. Si vous voyez un dossier appelé Unidentified sous Tables, sélectionnez l’icône Actualiser dans la barre du menu horizontale.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le bouton d’actualisation sur la barre de menu horizontale, ainsi que les tables non identifiées sous ShortcutExercise dans l’explorateur ShortcutExercise.

  9. Sélectionnez le dimension_customer dans la liste Table pour afficher un aperçu des données. Le lakehouse affiche les données de la table dimension_customer de l’entrepôt !

    Capture d’écran du portail Fabric montrant la préversion des données de la table dimension_customer.

  10. Ensuite, créez un notebook pour interroger la table dimension_customer. Dans le ruban Accueil, sélectionnez la liste déroulante Ouvrir un notebook, puis choisissez Nouveau notebook.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le bouton ouvrir un notebook actionné, ainsi que l’option Nouveau notebook sélectionnée.

  11. Sélectionnez, puis faites glisser le dimension_customer à partir de la liste Tables dans la cellule ouverte du notebook. Vous pouvez voir qu’une requête PySpark a été écrite pour vous permettre d’interroger toutes les données à partir de ShortcutExercise.dimension_customer. Cette expérience de notebook est semblable à l’expérience de notebook Jupyter de Visual Studio Code. Vous pouvez également ouvrir le notebook dans VS Code.

    Capture d’écran du notebook d’affichage du portail Fabric. Une flèche indique le chemin d’accès pour sélectionner dimension_customer, puis le glisser-déposer dans la cellule ouverte du notebook.

  12. Dans le ruban Accueil, sélectionnez le bouton Exécuter tout. Une fois la requête terminée, vous vous apercevez que vous pouvez facilement utiliser PySpark pour interroger les tables Warehouse !

    Capture d’écran du portail Fabric montrant les résultats de l’exécution d’un notebook pour afficher les données de dimension_customer.

Étape suivante

Tutoriel : Créer des requêtes entre des entrepôts avec l’éditeur de requêtes SQL