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操作说明：从 Microsoft Fabric 访问湖屋和笔记本中的镜像 Azure Cosmos DB 数据（预览）

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在本指南中，你将了解如何从 Microsoft Fabric 访问湖屋和笔记本中的镜像 Azure Cosmos DB 数据（预览版）。

重要

Azure Cosmos DB 镜像目前处于预览阶段。 预览期间不支持生产工作负载。 目前，仅支持 Azure Cosmos DB for NoSQL 帐户。

先决条件

提示

在公共预览期间，建议使用现有 Azure Cosmos DB 数据的测试或开发副本，以便从备份中快速恢复。

设置镜像和先决条件

为 Azure Cosmos DB for NoSQL 数据库配置镜像。 如果不确定如何配置镜像，请参阅配置镜像数据库教程。

  1. 导航到 Fabric 门户。

  2. 使用 Azure Cosmos DB 帐户的凭证创建新的连接和镜像数据库。

  3. 等待复制完成数据的初始快照。

访问湖屋和笔记本中的镜像数据

使用湖屋进一步扩展可用于分析 Azure Cosmos DB 的 NoSQL 镜像数据的工具数量。 在这里，你可以使用湖屋构建一个 Spark 笔记本来查询数据。

  1. 再次导航到 Fabric 门户主页。

  2. 在导航菜单中，选择创建。

  3. 选择“创建”，找到“数据工程师”部分，然后选择“湖屋”。

  4. 为湖屋命名，然后选择“创建”。

  5. 现在，选择“获取数据”，然后选择“新建快捷方式”。 从快捷方式选项列表中，选择 Microsoft OneLake。

  6. 从 Fabric 工作区的镜像数据库列表中选择镜像 Azure Cosmos DB for NoSQL 数据库。 选择用于湖屋的表，选择“下一步”，然后选择“创建”。

  7. 在湖屋中打开表的上下文菜单，然后选择“新建或现有笔记本”。

  8. 新笔记本会自动打开并使用 SELECT LIMIT 1000 加载数据帧。

  9. 使用 Spark 运行 SELECT * 之类的查询。

    df = spark.sql("SELECT * FROM Lakehouse.OrdersDB_customers LIMIT 1000")
display(df)

    湖屋笔记本的屏幕截图，其中显示从镜像数据库预加载的数据。

    注意

    此示例假定了表的名称。 编写 Spark 查询时使用你自己的表。

使用 Spark 写回

最后，可以使用 Spark 和 Python 代码将数据从 Fabric 中的笔记本写回 Azure Cosmos DB 帐户。 你可能需要通过这种方式将分析结果写回 Cosmos DB，然后将其用作 OLTP 应用程序的服务平面。

  1. 在笔记本中创建四个代码单元。

  2. 首先，查询镜像数据。

    fMirror = spark.sql("SELECT * FROM Lakehouse1.OrdersDB_ordercatalog")

    提示

    这些示例代码块中的表名称假定采用特定的数据架构。 可随意将其替换为自己的表和列名称。

  3. 现在转换并聚合数据。

    dfCDB = dfMirror.filter(dfMirror.categoryId.isNotNull()).groupBy("categoryId").agg(max("price").alias("max_price"), max("id").alias("id"))

  4. 接下来，将 Spark 配置为使用凭证、数据库名称和容器名称将数据写回 Azure Cosmos DB for NoSQL 帐户。

    writeConfig = {
  "spark.cosmos.accountEndpoint" : "https://xxxx.documents.azure.com:443/",
  "spark.cosmos.accountKey" : "xxxx",
  "spark.cosmos.database" : "xxxx",
  "spark.cosmos.container" : "xxxx"
}

  5. 最后，使用 Spark 写回源数据库。

    dfCDB.write.mode("APPEND").format("cosmos.oltp").options(**writeConfig).save()

  6. 运行所有代码单元。

    重要

    对 Azure Cosmos DB 的写入操作将消耗请求单位 (RU)。

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