Menavigasi penjelajah Fabric Lakehouse
Halaman penjelajah Lakehouse berfungsi sebagai hub pusat untuk semua interaksi Anda dalam lingkungan Lakehouse. Penjelajah dibangun ke dalam portal Fabric. Untuk membuka penjelajah lakehouse, beralihlah ke Rekayasa Data dengan pengalih beban kerja. Temukan dan navigasikan ke item lakehouse Anda, yang membuka penjelajah tempat Anda dapat berinteraksi dengan data lakehouse. Penjelajah adalah gateway Anda untuk memuat data dengan mulus ke lakehouse Anda, menavigasi melalui data Anda, mempratinjau konten, dan melakukan berbagai tugas terkait data. Halaman ini dibagi menjadi tiga bagian utama: penjelajah Lakehouse, Tampilan Utama, dan Pita.
Penjelajah Lakehouse
Penjelajah Lakehouse menawarkan representasi grafis terpadu dari seluruh lakehouse Anda, memberi pengguna antarmuka intuitif untuk navigasi, akses, dan manajemen data.
Bagian Tabel adalah representasi area terkelola yang mudah digunakan dalam lakehouse Anda. Area ini biasanya diatur dan diatur untuk memfasilitasi pemrosesan dan analisis data yang efisien. Di sini, Anda menemukan semua tabel Anda, baik yang dibuat secara otomatis atau dibuat secara eksplisit dan terdaftar di metastore. Anda dapat memilih tabel untuk dipratinjau, memeriksa skema tabel, mengakses file yang mendasar, dan menjalankan berbagai tindakan lain yang terkait dengan data Anda.
Unidentified Area adalah ruang unik dalam area terkelola lakehouse Anda. Ini menampilkan folder atau file apa pun yang ada di area terkelola yang tidak memiliki tabel terkait di SyMS. Misalnya, jika pengguna mengunggah file yang tidak didukung seperti file gambar atau audio ke area terkelola, file tersebut tidak akan terdeteksi dan ditautkan secara otomatis ke tabel. Sebaliknya, mereka muncul di area yang tidak dikenal ini. Tujuan utama bagian ini adalah untuk meminta pengguna untuk menghapus file-file ini dari area terkelola atau mentransfernya ke Bagian File untuk diproses lebih lanjut.
Bagian File mewakili area lakehouse Anda yang tidak dikelola dan dapat dianggap sebagai "zona pendaratan" untuk data mentah yang diserap dari berbagai sumber. Sebelum data ini dapat digunakan untuk analisis, sering kali memerlukan pemrosesan tambahan. Di bagian ini, Anda dapat menavigasi melalui direktori, memilih direktori untuk dipratinjau, memuat folder ke dalam tabel, dan melakukan berbagai tindakan lainnya. Perlu dicatat bahwa Bagian File menampilkan objek tingkat folder secara eksklusif. Untuk melihat objek tingkat file, Anda perlu menggunakan area Tampilan Utama.
Area tampilan utama
Area tampilan utama halaman lakehouse adalah ruang tempat sebagian besar interaksi data terjadi. Tampilan berubah tergantung pada apa yang Anda pilih. Karena penjelajah objek hanya menampilkan hierarki tingkat folder danau, area tampilan utama adalah apa yang Anda gunakan untuk menavigasi file, file pratinjau & tabel, dan berbagai tugas lainnya.
Pratinjau tabel
Datagrid pratinjau tabel kami dilengkapi dengan serangkaian fitur canggih yang meningkatkan interaksi data Anda agar bekerja dengan data Anda lebih mulus. Berikut adalah beberapa fitur utama:
Urutkan kolom dalam urutan naik atau turun dengan klik sederhana. Fitur ini memberi Anda kontrol penuh atas organisasi data Anda saat bekerja dengan model semantik besar atau ketika Anda perlu mengidentifikasi tren dengan cepat.
Filter data menurut substring atau dengan memilih dari daftar nilai yang tersedia dalam tabel Anda.
Mengubah ukuran kolom untuk menyesuaikan tampilan data Anda agar sesuai dengan preferensi Anda. Fitur ini membantu Anda memprioritaskan data penting atau memperluas bidang tampilan Anda untuk mencakup berbagai informasi yang lebih luas.
Pratinjau file
Mempratinjau file data di lakehouse menawarkan berbagai manfaat yang meningkatkan kualitas data, pemahaman, dan efisiensi manajemen data secara keseluruhan. Ini memberdayakan profesional data untuk membuat keputusan berdasarkan informasi, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan memastikan bahwa analisis mereka didasarkan pada data yang andal dan berharga.
Pratinjau tersedia untuk jenis file berikut: bmp, css, csv, gif, html, jpeg, jpg, js, js, jd, md, mjs, png, ps1, py, svg, ts, tsx, txt, xml,yaml
Pita
Pita lakehouse adalah bilah tindakan akses cepat Anda, menawarkan cara mudah untuk melakukan tugas penting dalam lakehouse Anda. Dari sini, Anda dapat menyegarkan lakehouse, memperbarui pengaturan, memuat data, membuat atau membuka notebook, membuat model semantik kustom baru, untuk mengelola akses data OneLake dengan mudah.
Berbagai cara untuk memuat data ke lakehouse
Ada beberapa cara untuk memuat data ke lakehouse Anda dari halaman penjelajah:
Unggahan file/folder lokal: Unggah data dengan mudah dari komputer lokal Anda langsung ke bagian File lakehouse Anda. Pelajari selengkapnya di sini.
Kode buku catatan: Gunakan pustaka Spark yang tersedia untuk menyambungkan ke sumber data dan memuat data ke dalam dataframe, lalu simpan di lakehouse Anda. Temukan informasi tambahan di sini.
Alat salin dalam alur: Koneksi ke berbagai sumber data dan mendaratkan data dalam format aslinya atau mengonversinya menjadi tabel Delta. Pelajari selengkapnya di sini.
Aliran Data Gen 2: Buat aliran data untuk mengimpor data, mengubahnya, dan menerbitkannya ke lakehouse Anda. Cari tahu lebih lanjut di sini.
Pintasan: Buat pintasan yang tersambung ke data yang ada di lakehouse Anda tanpa perlu menyalinnya. Temukan informasi tambahan di sini.
Sampel: Serap data sampel dengan cepat untuk memulai eksplorasi model dan tabel semantik Anda.
Temukan berbagai kasus penggunaan untuk memahami cara terbaik untuk memuat data di lakehouse Anda.
Mengakses titik akhir analitik SQL lakehouse
Titik akhir analitik SQL dapat diakses langsung dari lakehouse dengan menggunakan menu dropdown di area kanan atas pita. Dengan menggunakan metode akses cepat ini, Anda segera mendarat dalam mode t-sql, yang akan memungkinkan Anda untuk bekerja langsung di atas tabel Delta Anda di danau untuk membantu Anda menyiapkannya untuk pelaporan.
Konten terkait
Kami berharap panduan ini membantu Anda memanfaatkan penjelajah Lakehouse sebaik-baiknya dan beragam fungsinya. Jangan ragu untuk menjelajahi, bereksperimen, dan membuat tugas manajemen data Anda lebih efisien.