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Esercitazione su Lakehouse: creare un lakehouse, inserire dati di esempio e generare un report

In questa esercitazione viene generato un lakehouse, vengono inseriti dati di esempio nella tabella Delta, viene applicata la trasformazione dove necessario e quindi vengono creati report. Ecco un elenco di controllo dei passaggi completati:

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Prerequisiti

Perché è necessario OneDrive per questa esercitazione?

Per questa esercitazione è necessario OneDrive perché il processo di inserimento dati si basa su OneDrive come meccanismo di archiviazione sottostante per i caricamenti di file. Quando si carica un file CSV in Fabric, viene archiviato temporaneamente nell'account OneDrive prima di essere inserito nel lakehouse. Questa integrazione garantisce il trasferimento sicuro e facile dei file all'interno dell'ecosistema Microsoft 365.

Il passaggio di inserimento non funziona se OneDrive non è configurato, perché Fabric non può accedere al file caricato. Se i dati sono già disponibili nel lakehouse o in un'altra posizione supportata, OneDrive non è necessario.

Nota

Se si dispone già di dati nel lakehouse, è possibile usare tali dati anziché il file CSV di esempio. Per verificare se i dati sono già associati al lakehouse, usare Lakehouse Explorer o l'endpoint di analisi SQL per esplorare tabelle, file e cartelle. Per ulteriori informazioni su come verificare, vedere Panoramica di Lakehouse e Consultare le tabelle di lakehouse con l'endpoint di analisi SQL.

Creare un lakehouse

In questa sezione, crei un lakehouse in Fabric.

  1. In Fabric, selezionare aree di lavoro dalla barra di spostamento.

  2. Per aprire l'area di lavoro, immettere il nome nella casella di ricerca in alto e selezionarlo nei risultati della ricerca.

  3. Nell'area di lavoro selezionare Nuovo elemento, immettere Lakehouse nella casella di ricerca e quindi selezionare Lakehouse.

  4. Nella finestra di dialogo Nuovo lakehouse immettere wwilakehouse nel campo Nome.

    Screenshot della finestra di dialogo del nuovo lakehouse.

  5. Selezionare Crea per creare e aprire il nuovo lakehouse.

Inserire dati di esempio

In questa sezione vengono inseriti dati dei clienti di esempio nel lakehouse.

Nota

Se OneDrive non è configurato, iscriversi alla versione di valutazione gratuita di Microsoft 365: Versione di valutazione gratuita - Prova Microsoft 365 per un mese.

  1. Scaricare il file dimension_customer.csv dal repository degli esempi di Fabric.

  2. Nella scheda Home, in Recupera dati nel lakehouse, vengono visualizzate le opzioni per caricare i dati nel lakehouse. Selezionare Nuovo Dataflow Gen2.

    Screenshot che mostra dove selezionare l'opzione New Dataflow Gen2 (Nuovo flusso di dati Gen2) per caricare i dati nel lakehouse.

  3. Nel riquadro Crea un flusso di dati immettere Customer Dimension Data nel campo Nome e selezionare Avanti.

    Screenshot del riquadro Crea un flusso di dati, che mostra dove immettere il nome del flusso di dati.

  4. Nella schermata del nuovo flusso di dati, selezionare Importa da un file di testo/CSV.

  5. Nella schermata Connetti all'origine dati, selezionare il pulsante di opzione Carica file. Trascinare e rilasciare il file dimension_customer.csv scaricato nel passaggio 1. Dopo il caricamento del file, selezionare Avanti.

    Screenshot che mostra dove selezionare Carica file e dove trascinare il file scaricato in precedenza.

  6. Nella pagina Anteprima dati file, visualizzare in anteprima i dati e selezionare Crea per continuare e tornare all'area di lavoro del flusso di dati.

Trasforma e carica i dati nel lakehouse

In questa sezione si trasformano i dati in base ai requisiti aziendali e si caricano nel lakehouse.

  1. Nel riquadro Impostazioni query, aggiornare il campoNome in dimension_customer.

    Nota

    Fabric aggiunge uno spazio e un numero alla fine del nome della tabella per impostazione predefinita. I nomi delle tabelle devono essere minuscoli e non devono contenere spazi. Rinominarla in modo appropriato e rimuovere gli spazi dal nome della tabella.

    Screenshot del riquadro di impostazioni query che mostra dove immettere il nome e selezionare la destinazione dei dati.

  2. In questa esercitazione sono stati associati i dati dei clienti a un lakehouse. Se si crea un flusso di dati dal lakehouse, i dati caricati vengono collegati automaticamente alla lakehouse predefinita. Se si sta creando il flusso di dati separatamente, è possibile associarlo facoltativamente a una lakehouse seguendo questa procedura:

    1. Nelle voci di menu selezionare Aggiungi destinazione dati e selezionare Lakehouse. Nella schermata Connetti alla destinazione dati accedere all'account, se necessario e selezionare Avanti.

    2. Passare a wwilakehouse nell'area di lavoro.

    3. Se la tabella dimension_customer non esiste, selezionare l'impostazione Nuova tabella e immettere il nome della tabella dimension_customer. Se la tabella esiste già, selezionare l'impostazione Tabella esistente e scegliere dimension_customer dall'elenco delle tabelle in Esplora oggetti. Selezionare Avanti.

      Screenshot che mostra come scegliere la tabella di destinazione.

    4. Nel riquadro Scegli impostazioni di destinazione, selezionare Sostituisci come metodo di aggiornamento. Selezionare Salva impostazioni per tornare all'area di lavoro del flusso di dati.

  3. Dall'area di lavoro del flusso di dati è possibile trasformare facilmente i dati in base ai requisiti aziendali. Per semplicità, in questa esercitazione non vengono apportate modifiche. Per continuare, selezionare Salva ed esegui nella barra degli strumenti.

    Screenshot del riquadro Impostazioni query che contiene il pulsante Pubblica.

  4. Torna alla tua area di lavoro e passa il puntatore del mouse sul dataflow Customer Dimension Data, seleziona il menu ... e quindi seleziona Aggiorna ora. L’opzione esegue il flusso di dati e sposta i dati dal file di origine alla tabella lakehouse. Mentre è in corso, viene visualizzato un cerchio rotante accanto al nome del flusso di dati.

    Screenshot che mostra dove trovare l'icona Aggiorna ora.

  5. Dopo aver aggiornato il flusso di dati, selezionare il tuo lakehouse nella barra dei menu superiore per visualizzare la tabella Delta dimension_customer.

    Screenshot del pannello di navigazione da cui viene aperto il lakehouse.

  6. Selezionare una tabella per visualizzare un'anteprima dei dati. È anche possibile usare l'endpoint di Analisi SQL del lakehouse per eseguire query sui dati con istruzioni SQL. Seleziona endpoint di analisi SQL dal menu a discesa Lakehouse in alto a destra dello schermo.

    Screenshot della tabella Delta, che mostra dove selezionare endpoint di Analisi SQL.

  7. Selezionare la tabella dimension_customer per visualizzare in anteprima i dati o selezionare Nuova query SQL per scrivere le istruzioni SQL.

    Screenshot della schermata endpoint di analisi SQL che mostra dove selezionare Nuova query SQL.

  8. La query di esempio seguente aggrega il conteggio delle righe in base alla colonna BuyingGroup della tabella dimension_customer. I file di query SQL vengono salvati automaticamente per riferimento futuro ed è possibile rinominare o eliminare questi file in base alle esigenze.

    Per eseguire lo script, selezionare l'icona Esegui nella parte superiore del file di script.

    SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total
FROM dimension_customer
GROUP BY BuyingGroup

Aggiungere tabelle al modello semantico

In questa sezione si aggiungono le tabelle al modello semantico in modo che sia possibile usarle per creare report.

  1. Aprire il lakehouse e passare alla visualizzazione endpoint di analisi SQL , selezionare Nuovo modello semantico, assegnare un'area di lavoro e selezionare le tabelle da aggiungere al modello semantico. In questo caso, selezionare la tabella dimension_customer.

    Screenshot in cui è possibile selezionare le tabelle da aggiungere al modello semantico.

Creare un report

In questa sezione viene creato un report dai dati inseriti.

  1. Selezionare il modello semantico nell'area di lavoro, selezionare l'elenco a discesa Esplora questi dati e quindi selezionare Crea automaticamente un report. Nell'esercitazione successiva viene creato un report da zero.

    Screenshot della pagina dei dettagli del modello semantico, che mostra dove selezionare Crea un report.

  2. La tabella è una dimensione e non vi sono misure. Power BI crea una misura per il conteggio delle righe, la aggrega in colonne diverse e crea grafici diversi, come illustrato nell'immagine seguente.

    Screenshot di una pagina di riepilogo rapido che mostra quattro grafici a barre diversi.

  3. È possibile salvare questo report per il futuro selezionando Salva dalla barra multifunzione superiore. È possibile apportare altre modifiche a questo report per soddisfare i propri requisiti includendo o escludendo altre tabelle o colonne.

Passaggio successivo

Inserire i dati nel lakehouse

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