Microsoft Fabricを使用して Lakehouse を実装する

Microsoft Fabricが 1 つのプラットフォームで企業の分析ニーズを満たす方法について説明します。 Microsoft Fabric、そのしくみについて説明し、分析ニーズに使用する方法を特定します。

Microsoft Fabricの Lakehouses では、Data Lake Storage の柔軟性とデータ ウェアハウスの分析機能が組み合わせられています。 SQL と Spark を使用して、レイクハウスの作成、データの取り込みと変換、データのクエリを実行する方法について説明します。

Apache Spark は、大規模なデータ分析のためのコア テクノロジです。 Microsoft Fabricでは、Spark クラスターのサポートが提供されるため、Lakehouse 内のデータを大規模に分析および処理できます。

Microsoft Fabric lakehouse のテーブルは、Apache Spark でよく使用される Delta Lake ストレージ形式に基づいています。 デルタ テーブルの強化された機能を使うと、高度な分析ソリューションを作成できます。

分析ではデータ インジェストが重要です。 Microsoft Fabricの Data Factory には、Power Query Online を使用して複数ステップのデータ インジェストと変換を視覚的に作成するためのデータフローが用意されています。

Microsoft Fabricには、データ インジェストと変換タスクを調整するパイプラインを作成する機能など、Data Factory の機能が含まれています。

Microsoft Fabricのメダリオンアーキテクチャ設計の可能性を調べる。 分析を最適化するために、レイクハウスのブロンズ、シルバー、ゴールドの各レイヤーでデータを整理して変換します。