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O Microsoft Fabric Lakehouse é uma plataforma de arquitetura de dados para armazenar, gerenciar e analisar dados estruturados e não estruturados em um único local. É uma solução flexível e escalonável que permite que as organizações lidem com grandes volumes de dados usando várias ferramentas e estruturas para processar e analisar esses dados. Ele se integra a outras ferramentas de análise e gerenciamento de dados para fornecer uma solução abrangente para engenharia e análise de dados. Um lakehouse combina a escalabilidade de um data lake com o desempenho e a estrutura de um data warehouse, fornecendo uma plataforma unificada para armazenamento, gerenciamento e análise de dados.
O Lakehouse cria uma camada de serviço gerando automaticamente um ponto de extremidade de análise SQL e um modelo semântico padrão durante a criação. Essa nova funcionalidade transparente permite que o usuário trabalhe diretamente sobre as tabelas Delta no lago para fornecer uma experiência sem atrito e de alto desempenho desde a ingestão de dados até a geração de relatórios.
É importante observar que o ponto de extremidade de análise SQL é uma experiência somente leitura e não oferece suporte à área de superfície T-SQL completa de um data warehouse transacional.
Observação
Somente as tabelas no formato Delta estão disponíveis no endpoint de análise SQL. Parquet, CSV e outros formatos não podem ser consultados usando o ponto de extremidade de análise SQL. Se você não vir sua tabela, será necessário convertê-la para o formato Delta.
A descoberta e o registro automáticos de tabelas são um recurso do Lakehouse que oferece uma experiência totalmente gerenciada de conversão de arquivos em tabelas para engenheiros de dados e cientistas de dados. Você pode soltar um arquivo na área gerenciada do Lakehouse e o sistema valida-o automaticamente para formatos estruturados com suporte e registrá-lo no metastore com os metadados necessários, como nomes de coluna, formatos, compactação e muito mais. (Atualmente, o único formato com suporte é a tabela Delta.) Em seguida, você pode referenciar o arquivo como uma tabela e usar a sintaxe SparkSQL para interagir com os dados.
Um engenheiro de dados pode interagir com o lakehouse e os dados dentro do lakehouse de várias maneiras:
O explorador do Lakehouse: O explorador é a página principal de interação do Lakehouse. Você pode carregar dados em seu Lakehouse, explorar dados no Lakehouse usando o explorador de objetos e definir rótulos MIP &, entre várias outras coisas. Saiba mais sobre a experiência do explorador: Navegue pelo explorador Fabric Lakehouse.
Notebooks: os engenheiros de dados podem usar o notebook para escrever códigos para leitura, transformação e gravação diretamente no Lakehouse em forma de tabelas e/ou pastas. Você pode aprender mais sobre como usar notebooks para Lakehouse: Explore os dados em seu lakehouse com um notebook e Como usar um notebook para carregar dados em seu lakehouse.
Pipelines: Engenheiros de dados podem usar ferramentas de integração de dados, como a ferramenta de cópia de pipeline, para extrair dados de outras fontes e inseri-los no Lakehouse. Encontre mais informações sobre como usar a atividade de cópia: Como copiar dados usando a atividade de cópia.
definições de trabalho do Apache Spark: os engenheiros de dados podem desenvolver aplicativos robustos e orquestrar a execução de trabalhos compilados do Spark em Java, Scala e Python. Saiba mais sobre trabalhos do Spark: O que é uma definição de trabalho do Apache Spark?
Dataflows Gen 2: Os engenheiros de dados podem usar Dataflows Gen 2 para importar e preparar seus dados. Encontre mais informações sobre dados de carga usando fluxos de dados: Criar seu primeiro fluxo de dados para obter e transformar dados.
Saiba mais sobre as diferentes maneiras de carregar dados no seu lakehouse: Opções para obter dados no Fabric Lakehouse.
A experiência multitarefa oferece um design de abas do navegador que permite abrir e alternar entre vários itens facilmente, permitindo que você gerencie seu data lakehouse com mais eficiência do que nunca. Chega de fazer malabarismo entre janelas diferentes ou perder o controle de suas tarefas. O Lakehouse fornece uma experiência avançada de multitarefa para tornar seu percurso de gerenciamento de dados o mais eficiente e amigável possível com os seguintes recursos:
Preservar operações em execução: Você pode carregar ou executar a operação de carregamento de dados em uma guia e verificar outra tarefa em uma guia diferente. Com várias tarefas aprimoradas, as operações em execução não são canceladas quando você navega entre guias. Você pode se concentrar em seu trabalho sem interrupções.
Mantém o contexto: Os objetos selecionados, tabelas de dados ou arquivos permanecem abertos e prontamente disponíveis quando você alterna entre guias. O contexto do seu data lakehouse está sempre ao seu alcance.
Recarga de lista sem bloqueio: Um mecanismo de recarga sem bloqueio para sua lista de arquivos e tabelas. Você pode continuar trabalhando enquanto a lista é atualizada em segundo plano. Ele garante que você tenha os dados mais recentes ao fornecer uma experiência suave e ininterrupta.
Notificações claramente definidas: as notificações toast especificam de qual lakehouse elas estão vindo, facilitando o rastreamento de alterações e atualizações em seu ambiente multitarefa.
A acessibilidade sempre foi uma prioridade máxima para garantir que o Lakehouse seja inclusivo e amigável para todos. Aqui estão as principais iniciativas que implementamos até agora para dar suporte à acessibilidade:
compatibilidade do leitor de tela: Você pode trabalhar perfeitamente com leitores de tela populares, permitindo que usuários com deficiência visual naveguem e interajam com nossa plataforma com eficiência.
Refluxo de texto Design responsivo que se adapta a diferentes tamanhos e orientações de tela. O texto e o conteúdo são reorganizados dinamicamente, tornando mais fácil para os usuários visualizarem e interagirem com nosso aplicativo em uma variedade de dispositivos.
Navegação por teclado: Navegação por teclado aprimorada para permitir que os usuários se movam pelo ambiente lakehouse sem depender de um mouse, melhorando a experiência para pessoas com deficiência motora.
Texto alternativo para imagens: Todas as imagens agora incluem um texto alt descritivo, possibilitando que os leitores de tela transmitam informações significativas.
Campos de formulário e rótulos: Todos os campos de formulário têm rótulos associados, simplificando a entrada de dados para todos, incluindo aqueles que usam leitores de tela.
Nesta visão geral, você tem uma compreensão básica de uma casa no lago. Avance para o próximo artigo para aprender como criar e usar sua própria casa no lago:
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Módulo
Introdução aos lakehouses no Microsoft Fabric - Training
Introdução aos lakehouses no Microsoft Fabric
Certificação
Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate - Certifications
Como engenheiro de dados do Fabric, você deve ter experiência com padrões de carregamento de dados, arquiteturas de dados e processos de orquestração.
Documentação
Opções para obter dados no Lakehouse - Microsoft Fabric
Saiba como carregar dados em um lakehouse por meio de um upload de arquivo, bibliotecas do Apache Spark no código do notebook e a ferramenta de cópia em pipelines.
Navegar pelo gerenciador do Fabric Lakehouse - Microsoft Fabric
O Lakehouse Explorer consiste no pesquisador de objetos, no modo de exibição principal e na faixa de opções. Use-os para carregar dados em seu Lakehouse e, em seguida, navegue e visualize seus dados.
Criar um lakehouse no Microsoft Fabric - Microsoft Fabric
Saiba como criar um lakehouse na página inicial da Engenharia de Dados, na exibição do Workspace ou na página Criar.