자습서: Notebook에서 데이터 분석

적용 대상:✅ Microsoft Fabric의 SQL 분석 엔드포인트 및 웨어하우스

이 자습서에서는 웨어하우스에서 Notebook을 사용하여 데이터를 분석하는 방법을 알아봅니다.

메모

이 자습서는 엔드 투 엔드 시나리오일부를 구성합니다. 이 자습서를 완료하려면 먼저 다음 자습서를 완료해야 합니다.

  1. 작업 영역 만들기
  2. 창고 만들기
  3. 데이터를 웨어하우스에 수집

T-SQL Notebook 만들기

이 작업에서는 T-SQL Notebook을 만드는 방법을 알아봅니다.

  1. 첫 번째 자습서에서 만든 작업 영역이 열려 있는지 확인하세요.

  2. 홈 리본에서 새 SQL 쿼리 드롭다운을 연 다음노트북에서 새 SQL 쿼리를 선택합니다.

    리본 메뉴의 Notebook에 있는 새 SQL 쿼리 옵션 스크린샷

  3. 탐색기 창에서 웨어하우스 선택하여 Wide World Importers 웨어하우스의 개체를 표시합니다.

  4. 데이터를 탐색하는 SQL 템플릿을 생성하려면 dimension_city 테이블 오른쪽에서 줄임표(...)를 선택한 다음 SELECT TOP 100선택합니다.

    SELECT TOP 100 옵션을 강조 표시하는 탐색기 창의 스크린샷

  5. 이 셀에서 T-SQL 코드를 실행하려면 코드 셀에 대한 셀 실행 단추를 선택합니다.

    노트북의 코드 셀에서 실행 단추를 강조 표시한 스크린샷

  6. 결과 창에서 쿼리 결과를 검토합니다.

레이크하우스의 바로 가기를 만들고 노트북을 사용하여 데이터를 분석하다

이 작업에서는 레이크하우스 바로 가기를 생성하고 노트북(Notebook)을 사용하여 데이터를 분석하는 방법을 알아봅니다.

  1. Data Warehouse Tutorial 작업 영역 랜딩 페이지를 엽니다.

  2. + 새 항목 선택하여 사용 가능한 항목 유형의 전체 목록을 표시합니다.

  3. 목록에서 Store 데이터 섹션에서 Lakehouse 항목 유형을 선택합니다.

  4. 새 레이크하우스 창에서 이름 Shortcut_Exercise입력합니다.

    입력한 이름을 강조 표시하는 새 레이크하우스 창의 스크린샷

  5. 만들기를 선택합니다.

  6. 새 레이크하우스가 열리면, 랜딩 페이지에서 새 바로 가기 옵션을 선택합니다.

    새 바로 가기 버튼을 강조 표시한 lakehouse 방문 페이지의 스크린샷

  7. 새 바로 가기 창에서 Microsoft OneLake 옵션을 선택합니다.

    Microsoft OneLake의 내부 소스를 강조한 새 바로 가기 창 스크린샷

  8. 데이터 원본 유형 선택 창에서 Wide World Importers 자습서에서 만든 웨어하우스를 선택한 다음, 다음클릭합니다.

  9. OneLake 개체 브라우저에서 테이블을 확장하고 dbo 스키마를 확장한 다음, dimension_customer 테이블의 확인란을 선택합니다.

    고객 차원 테이블의 선택을 강조 표시하는 새 바로 가기 창의 스크린샷

  10. 다음을 선택합니다.

  11. 만들기를 선택합니다.

  12. 탐색기 창에서 dimension_customer 테이블을 선택하여 데이터를 미리본 다음 웨어하우스의 dimension_customer 테이블에서 검색된 데이터를 검토합니다.

  13. 테이블을 쿼리할 노트북을 만들려면 홈 리본 메뉴의 노트북 열기 목록에서새 노트북을 선택합니다.

    리본의 새 전자 필기장 옵션의 스크린샷

  14. 탐색기 창에서 Lakehouses선택합니다.

  15. dimension_customer 표를 열려 있는 Notebook 셀로 드래그하십시오.

    탐색기 창의 스크린샷으로, 고객 테이블을 Notebook 셀로 끌어다 놓는 차원을 강조하고 있습니다.

  16. Notebook 셀에 추가된 PySpark 쿼리를 확인합니다. 이 쿼리는 Shortcut_Exercise.dimension_customer 바로 가기에서 처음 1,000개의 행을 검색합니다. 이 Notebook 환경은 Visual Studio Code Jupyter Notebook 환경과 비슷합니다. VS Code에서 Notebook을 열 수도 있습니다.

    자동으로 생성된 PySpark 쿼리를 보여 주는 Notebook 쿼리의 스크린샷

  17. 홈 리본에서 모든 실행 단추를 선택합니다.

    홈 리본에서 'Run all' 버튼을 강조한 스크린샷

  18. 결과 창에서 쿼리 결과를 검토합니다.

다음 단계