Samouczek: ładowanie danych

Uwaga / Notatka

Ta funkcja jest obecnie w publicznej wersji zapoznawczej. Ta wersja zapoznawcza jest udostępniana bez umowy dotyczącej poziomu usług i nie jest zalecana w przypadku obciążeń produkcyjnych. Niektóre funkcje mogą nie być obsługiwane lub mogą mieć ograniczone możliwości. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Wygólne warunki użytkowania Microsoft Azure Previews.

W tym kroku samouczka pobierzesz przykładowe dane Adventure Works z GitHub i załadujesz je do magazynu danych lakehouse. Użyj tych danych przez cały samouczek, aby utworzyć i przeszukiwać model grafu. Jeśli masz już lakehouse z danymi (na przykład, z własnej organizacji), możesz pominąć ten krok.

Zestaw danych zawiera tabele w formacie Parquet. Tabele reprezentują różne jednostki fikcyjnej firmy produkującej rowery, takie jak klienci, produkty, zamówienia i dostawcy.

Pobierz przykładowe dane

1. Przejdź do grafu w przykładowych zestawach danych GQL w Microsoft Fabric na GitHubie.

2. Wybierz plik adventureworks_docs_sample.zip i pobierz go na komputer lokalny.

   Wskazówka

   Aby pobrać plik z GitHub, wybierz plik, a następnie wybierz ikonę Pobierz nieprzetworzonego pliku.

3. Wyodrębnij pobrany plik adventureworks_docs_sample.zip do folderu na komputerze lokalnym.

   Wskazówka

   W Eksploratorze plików kliknij prawym przyciskiem myszy plik zip i wybierz polecenie Wyodrębnij wszystko, a następnie wybierz folder docelowy.

Utwórz dom nad jeziorem

Jeśli nie masz jeszcze lakehouse, utwórz go, aby przechowywać dane przykładowe:

1. W Microsoft Fabric wybierz obszar roboczy, w którym chcesz utworzyć jezioro.

2. Wybierz pozycję + Nowy element.

3. Wybierz Magazyn danych>Lakehouse.

4. Wprowadź nazwę usługi Lakehouse (na przykład "AdventureWorksLakehouse"), wyczyść opcję Schematy usługi Lakehouse , a następnie wybierz pozycję Utwórz.

   Ważne

   Upewnij się, że odznaczysz opcję schematu lakehouse. Graph nie obsługuje obecnie lakehouse'ów, które mają włączony schemat lakehouse (wersja zapoznawcza).

Aby uzyskać bardziej szczegółowe instrukcje, zobacz Create a lakehouse with OneLake (Tworzenie lakehouse za pomocą usługi OneLake).

Przekazywanie przykładowych danych do lakehouse

1. W Eksploratorze Lakehouse umieść wskaźnik myszy na Plikach. Wybierz wyświetlony potrójny wielokropek (...), a następnie wybierz Przekaż>Przekaż folder.

   Uwaga / Notatka

   Nie można przekazać folderu przy użyciu funkcji Przekazywania plików.

2. W oknie dialogowym Przekazywanie folderu przejdź do lokalizacji, w której wyodrębniono folder i wybierz go. Następnie wybierz Przekaż (Upload). Może pojawić się okno podręczne z prośbą o potwierdzenie ładowania: wybierz Prześlij ponownie, a następnie wybierz Prześlij w oknie dialogowym Ładowanie folderu.

   Wskazówka

   Możesz zaznaczyć wszystkie pliki w folderze jednocześnie, naciskając Ctrl + A , a następnie wybierając pozycję Otwórz.

Ładowanie danych do tabel

Po przekazaniu plików załaduj je do tabel. Tabele to dane źródłowe z lakehouse, który jest używany do tworzenia węzłów i krawędzi w modelu grafu.

Dla każdego podfolderu w przekazanym folderze adventureworks_docs_sample wykonaj następujące kroki, aby załadować dane do tabel:

1. Rozwiń folder Pliki. Umieść kursor na podfolderze (na przykład adventureworks_customers), wybierz wielokropek (...), a następnie wybierz Załaduj do tabel>Nowa tabela.

2. W oknie dialogowym Ładowanie folderu do nowej tabeli wprowadź nazwę tabeli (wartość domyślna używa nazwy folderu) i ustaw typ pliku na Parquet. Następnie wybierz pozycję Załaduj.

Po załadowaniu wszystkich tabel rozwiń folder Tables . W usłudze Lakehouse powinny zostać wyświetlone następujące tabele, jeśli użyto nazw domyślnych:

• adventureworks_customers
• adventureworks_employees
• adventureworks_orders
• adventureworks_productcategories
• adventureworks_products
• adventureworks_productsubcategories
• adventureworks_vendorproduct
• adventureworks_vendors

Usługa Lakehouse w obszarze roboczym jest teraz gotowa przy użyciu przykładowych danych firmy Adventure Works. W następnym kroku utworzysz model grafu, który używa tych danych.

Następny krok

Tworzenie grafu