Перенос данных в OneLake с помощью Lakehouse

Статья
05/09/2024

Это краткое руководство по созданию lakehouse и началу работы с основными методами взаимодействия с ним. После завершения работы с этим руководством вы будете подготовлены в Microsoft Fabric, работающем над OneLake.

Создание озера данных

Войдите в Microsoft Fabric.
Перейдите к Инжиниринг данных с помощью значка переключателя рабочей нагрузки в левом нижнем углу домашней страницы.
Выберите рабочие области в меню слева.
Чтобы открыть рабочую область, введите его имя в текстовое поле поиска, расположенное в верхней части и выберите его из результатов поиска.
В левом верхнем углу домашней страницы рабочей области нажмите кнопку "Создать ", а затем выберите Lakehouse.
Присвойте озеру имя и нажмите кнопку "Создать".
Создается новый lakehouse, и если это ваш первый элемент OneLake, OneLake подготавливается за кулисами.

На этом этапе у вас есть озеро, работающее на вершине OneLake. Затем добавьте некоторые данные и начните упорядочивать озеро.

Загрузка данных в lakehouse

В браузере файлов слева выберите "Файлы " и выберите "Создать вложенную папку". Назовите вложенную папку и нажмите кнопку "Создать".
Этот шаг можно повторить, чтобы добавить дополнительные вложенные папки по мере необходимости.
Выберите папку и выберите команду "Отправить файлы " из списка.
Выберите нужный файл на локальном компьютере и нажмите кнопку "Отправить".
Теперь вы добавили данные в OneLake. Чтобы добавить данные в oneLake, используйте кнопку "Получить данные " для создания конвейеров. Дополнительные сведения о параметрах получения данных в руководстве по принятию решений Microsoft Fabric: действие копирования, поток данных или Spark.
Щелкните значок "Дополнительно" (...) для отправленного файла и выберите "Свойства " в меню.

На экране "Свойства " отображаются различные сведения о файле, включая URL-адрес и путь к файловой системе BLOB-объектов Azure (ABFS) для использования с записными книжками. Вы можете скопировать ABFS в записную книжку Fabric, чтобы запросить данные с помощью Apache Spark. Дополнительные сведения о записных книжках в Fabric см. в статье "Изучение данных в lakehouse с помощью записной книжки".