チュートリアル: ノートブックを使用してデータを分析する

適用対象: Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイントおよびウェアハウス

このチュートリアルでは、一度保存したデータを他の多くのサービスで使用する方法について説明します。 Azure Data Lake Storage および S3 に格納されているデータへのショートカットを作成して、外部システムから Delta テーブルに直接アクセスすることもできます。

レイクハウスを作成する

まず、新しいレイクハウスを作成します。 Microsoft Fabric ワークスペースに新しいレイクハウスを作成するには、次のようにします。

1. Data Warehouse Tutorial ナビゲーション メニューでワークスペースを選択します。

2. [+ 新しい>レイクハウス] を選択します。

   

3. [名前] フィールドに「ShortcutExercise」と入力し、[作成] を選択します。

4. 新しいレイクハウスが読み込まれると、[レイクハウスにデータを取り込む] メニューで [エクスプローラー] ビューが開きます。 [レイクハウスにデータを読み込む] で、[新しいショートカット] ボタンを選択します。

   

5. [新しいショートカット] ウィンドウで、Microsoft OneLake のボタンを選択します。

   

6. [データ ソースの種類の選択] ウィンドウで、前に作成した WideWorldImporters という名前の付いたウェアハウスが見つかるまで一覧をスクロールします。 これを選択し、[次へ] を選択します。

7. OneLake オブジェクト ブラウザーで、[テーブル] を展開し、dbo スキーマを展開して、dimension_customer のチェックボックスを選択します。 [次へ] を選択します。 ［作成］ を選択します

8. [テーブル] の下に Unidentified というフォルダーが表示される場合は、水平メニュー バーの [更新] アイコンを選択します。

   

9. [テーブル] ボックスの一覧で dimension_customer を選択して、データをプレビューします。 レイクハウスには、Warehouse の dimension_customer テーブルのデータが表示されます。

   

10. 次に、dimension_customer テーブルにクエリを実行する新しいノートブックを作成します。 [ホーム] リボンで、[ノートブックを開く] のドロップダウンを選択し、[新しいノートブック] を選択します。

11. エクスプローラーで、[レイクハウス] ソース フォルダーを選択します。

12. dimension_customer を選択し、[テーブル] の一覧から開いているノートブック セルにドラッグします。 PySpark クエリが書き込まれ、ShortcutExercise.dimension_customer からのすべてのデータにクエリを実行していることを確認できます。 このノートブック エクスペリエンスは、Visual Studio Code Jupyter Notebook エクスペリエンスに似ています。 VS Code でノートブックを開くこともできます。

    

13. [ホーム] リボンで、[すべて実行] ボタンを選択します。 クエリが完了すると、PySpark を使用して Warehouse テーブルのクエリを簡単に実行できることがわかります。

    

次のステップ

チュートリアル: SQL クエリ エディターを使用してクロスウェアハウス クエリを作成する