Lakehouse kılavuzu: Lakehouse oluşturma, örnek verileri alma ve rapor oluşturma

Bu öğreticide bir lakehouse oluşturacak, delta tablosuna örnek verileri alıyacak, gerektiğinde dönüştürme uygulayacak ve ardından raporlar oluşturacaksınız.

Tavsiye

Bu öğretici bir serinin parçasıdır. Bu öğreticiyi tamamladıktan sonra Data Factory işlem hatlarını, Spark not defterlerini ve gelişmiş raporlama tekniklerini kullanarak eksiksiz bir kurumsal göl evi oluşturmak için göl evine veri almaya devam edebilirsiniz.

Bu öğreticide tamamladığınız adımların denetim listesi aşağıdadır:

• Microsoft Fabric'te göl evi oluşturma
• Örnek müşteri verilerini indirme ve alma
• Verileri dönüştürüp lakehouse'a yükleme
• Anlam modeline tablo ekleme
• Rapor oluşturma

Microsoft Fabric'iniz yoksa ücretsiz deneme kapasitesine kaydolun.

Önkoşullar

• Göl evi oluşturmadan önce bir Fabric çalışma alanı oluşturmanız gerekir.
• CSV dosyasını almadan önce OneDrive'ın yapılandırılmış olması gerekir. OneDrive'ı yapılandırmadıysanız Microsoft 365 ücretsiz deneme sürümüne kaydolun: Ücretsiz Deneme - Microsoft 365'i bir ay deneyin. Kurulum yönergeleri için bkz. OneDrive'ı ayarlama.

Bu öğretici için neden OneDrive'a ihtiyacım var?

Veri alımı işlemi, dosya yüklemeleri için temel alınan depolama mekanizması olarak OneDrive'a bağlı olduğundan, bu öğretici için OneDrive'a ihtiyacınız vardır. Bir CSV dosyasını Fabric'e yüklediğinizde, bu dosya lakehouse'a alınmadan önce geçici olarak OneDrive hesabınızda depolanır. Bu tümleştirme, Microsoft 365 ekosisteminde güvenli ve sorunsuz dosya aktarımı sağlar.

OneDrive'ı yapılandırmadıysanız alma adımı çalışmaz çünkü Doku karşıya yüklenen dosyaya erişemez. Lakehouse'unuzda veya desteklenen başka bir konumda bulunan verileriniz varsa OneDrive gerekli değildir.

Not

Lakehouse'unuzda zaten veri varsa, örnek CSV dosyası yerine bu verileri kullanabilirsiniz. Verilerin lakehouse'unuzla zaten ilişkili olup olmadığını denetlemek için Lakehouse Gezgini'ni veya SQL analiz uç noktasını kullanarak tablolara, dosyalara ve klasörlere göz atın. Daha fazla bilgi için, denetlemenin nasıl yapılacağına dair Lakehouse'a genel bakış ve SQL analiz uç noktası ile lakehouse tablolarını sorgulama bölümlerine bakın.

Göl evi oluşturma

Bu bölümde Fabric'te bir göl evi oluşturacaksınız.

1. Fabricbölümünde, gezinti çubuğundan Çalışma Alanları'ı seçin.

2. Çalışma alanınızı açmak için üstteki arama kutusuna adını girin ve arama sonuçlarından seçin.

3. Çalışma alanından Yeni öğe'yi seçin, arama kutusuna Lakehouse yazın ve ardından Lakehouse'ı seçin.

4. Yeni göl deposu iletişim kutusunda Ad alanına wwilakehouse yazın.

   

5. Oluştur seçeneğini seçerek yeni lakehouse'u oluşturun ve açın.

Örnek verileri ekleme

Bu bölümde, örnek müşteri verilerini lakehouse'a yüklemeniz gerekir.

Not

OneDrive'ı yapılandırmadıysanız Microsoft 365 ücretsiz deneme sürümüne kaydolun: Ücretsiz Deneme - Microsoft 365'i bir ay deneyin.

1. Doku örnekleri deposundan dimension_customer.csv dosyasını indirin.

2. Lakehouse'unuzu seçin ve Giriş sekmesine gidin.

3. Yeni bir veri akışı oluşturmak için Veri Al>Yeni Veri Akışı 2. Nesil'i seçin. Örnek verileri lakehouse'a yüklemek için bu veri akışını kullanın. Alternatif olarak, Lakehouse'unuzda veri al seçeneği altında, Yeni Dataflow Gen2 kutucuğunu seçebilirsiniz.

   

4. Yeni Veri Akışı 2. Nesil bölmesinde, Ad alanına Müşteri Boyut Verileri girin ve Oluştur'u seçin.

   

5. Veri akışı Giriş sekmesinde Metin/CSV dosyasından içeri aktar kutucuğunu seçin.

6. Veri kaynağına bağlan ekranında Dosya yükle radyo düğmesini seçin.

7. 1. adımda indirdiğiniz dimension_customer.csv dosyasına göz atın veya sürükleyin ve bırakın. Dosya karşıya yüklendikten sonra İleri'yi seçin.

   

8. Dosya verilerini önizleme sayfasında verilerin önizlemesini görebilirsiniz. Ardından, devam etmek ve veri akışı tuvaline geri dönmek için Oluştur'u seçin.

Lakehouse'a veriyi dönüştür ve yükle

Bu bölümde, verileri iş gereksinimlerinize göre dönüştürecek ve lakehouse'a yükleyebilirsiniz.

1. Sorgu ayarları bölmesinde Ad alanının dimension_customer olarak ayarlandığından emin olun. Bu ad göl evinde tablo adı olarak kullanıldığından küçük harfli olması ve boşluk içermemesi gerekir.

   

2. Veri akışını lakehouse'tan oluşturduğunuz için veri hedefi otomatik olarak lakehouse'unuza ayarlanır. Sorgu ayarları bölmesindeki Veri hedefini denetleyerek bunu doğrulayabilirsiniz.

   Tavsiye

   Çalışma alanından göl evi yerine veri akışı oluşturursanız, veri hedefini el ile eklemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Dataflow 2. Nesil varsayılan hedefi ve Veri hedefleri ve yönetilen ayarlar.

3. Veri akışı tuvalinden, iş gereksinimlerinize göre verileri kolayca dönüştürebilirsiniz. Kolaylık olması için bu öğreticide herhangi bir değişiklik yapmayız. Devam etmek için araç çubuğunda Kaydet ve Çalıştır'ı seçin.

   

   Veri akışının çalışmasının bitmesini bekleyin. İşlem sürerken bir dönen durum simgesi görürsünüz.

   

4. Veri akışı başarıyla tamamlandıktan sonra, üst menü çubuğundan lakehouse'unuzu seçerek açın.

5. Göl evi gezgininde Tables altında dbo şemasını bulun, yanındaki ... (üç nokta) menüsünü seçin ve ardından Yenile'yi seçin. Bu, veri akışını çalıştırır ve kaynak dosyadaki verileri lakehouse tablosuna yükler.

   

6. Yenileme tamamlandıktan sonra dbo şemasını genişleterek dimension_customer Delta tablosunu görüntüleyin. Verilerini önizlemek için tabloyu seçin.

7. Verileri SQL deyimleriyle sorgulamak için lakehouse'un SQL analiz uç noktasını kullanabilirsiniz. Ekranın sağ üst kısmındaki açılan menüden SQL analizi uç noktasını seçin.

   

8. Verilerini önizlemek için dimension_customer tablosunu seçin. SQL deyimleri yazmak için menüden Yeni SQL Sorgusu'na tıklayın veya Yeni SQL Sorgusu kutucuğunu seçin.

   

9. dimension_customer tablosunun BuyGroup sütununa göre satır sayısını toplayan aşağıdaki örnek sorguyu girin.

   SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total
   FROM dimension_customer
   GROUP BY BuyingGroup
   

   Not

   SQL sorgu dosyaları gelecekte başvurmak üzere otomatik olarak kaydedilir ve bu dosyaları ihtiyacınıza göre yeniden adlandırabilir veya silebilirsiniz.

10. Betiği çalıştırmak için betik dosyasının üst kısmındaki Çalıştır simgesini seçin.

    

Anlam modeline tablo ekleme

Bu bölümde, raporları oluşturmak için kullanabilmeniz için tabloları anlam modeline ekleyebilirsiniz.

1. Lakehouse'unuzu açın ve SQL Analytics uç noktası görünümüne geçin.

2. Yeni anlamsal model'i seçin.

3. Yeni anlam modeli bölmesinde, anlam modeli için bir ad girin, bir çalışma alanı atayın ve eklemek istediğiniz tabloları seçin. Bu durumda dimension_customer tablosunu seçin.

   

4. Anlam modelini oluşturmak için Onayla'yı seçin.

   Uyarı

   Kuruluşunuzun Fabric işlem kapasitesinin sınırlarını aşması nedeniyle "Tablo ekleyemedik veya kaldıramadık" hata iletisini alırsanız, birkaç dakika bekleyin ve tekrar deneyin. Daha fazla bilgi için Yapı kapasitesi Belgelerine göz atın.

5. Semantik model Direct Lake depolama modunda oluşturulur, yani verileri içeri aktarmaya gerek kalmadan hızlı sorgu performansı için verileri doğrudan OneLake'teki Delta tablolarından okur. Oluşturma işleminden sonra ilişki, ölçü ve daha fazlasını eklemek için anlam modelini düzenleyebilirsiniz.

   Tavsiye

   Direct Lake ve avantajları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Direct Lake'e genel bakış.

Rapor oluşturma

Bu bölümde, oluşturduğunuz anlamsal modelden bir rapor oluşturacaksınız.

1. Çalışma alanınızda, oluşturduğunuz anlam modelini bulun, ... (üç nokta) menüsünü ve ardından Raporu otomatik oluştur'u seçin.

   

2. Tablo bir boyut ve içinde ölçü yok. Power BI, satır sayısı için bir ölçü oluşturur, bunu farklı sütunlar arasında toplar ve aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi farklı grafikler oluşturur.

   

3. Üst şeritten Kaydet'i seçerek bu raporu gelecekte kaydedebilirsiniz. Diğer tabloları veya sütunları dahil ederek veya dışlayarak gereksinimlerinizi karşılamak için bu raporda daha fazla değişiklik yapabilirsiniz.

Sonraki adım

Lakehouse'a veri yükleme