Začínáme: Dotazování a vizualizace dat z poznámkového bloku

Tento úvodní článek vás provede použitím poznámkového bloku Azure Databricks k dotazování ukázkových dat uložených v Katalogu Unity pomocí SQL, Pythonu, Scaly a R a následné vizualizace výsledků dotazu v poznámkovém bloku.

Požadavky

K dokončení úkolů v tomto článku musíte splňovat následující požadavky:

• Váš pracovní prostor musí mít povolený katalog Unity. Informace o tom, jak začít s katalogem Unity, najdete v tématu Nastavení a správa katalogu Unity.
• Musíte mít oprávnění k používání existujícího výpočetního prostředku nebo k vytvoření nového výpočetního prostředku. Viz Začínáme: Nastavení účtu a pracovního prostoru nebo se obraťte na správce Databricks.

Krok 1: Vytvoření nového poznámkového bloku

Chcete-li vytvořit poznámkový blok v pracovním prostoru, klepněte na tlačítko Nový na bočním panelu a potom klepněte na příkaz Poznámkový blok. V pracovním prostoru se otevře prázdný poznámkový blok.

Další informace o vytváření a správě poznámkových bloků najdete v tématu Správa poznámkových bloků.

Krok 2: Dotazování na tabulku

Dotazování tabulky samples.nyctaxi.trips v katalogu Unity pomocí jazyka podle vašeho výběru

1. Zkopírujte a vložte následující kód do nové prázdné buňky poznámkového bloku. Tento kód zobrazí výsledky dotazování samples.nyctaxi.trips tabulky v katalogu Unity.

   SQL

   SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips
   

   Python

   display(spark.read.table("samples.nyctaxi.trips"))
   

   Scala

   display(spark.read.table("samples.nyctaxi.trips"))
   

   R

   library(SparkR)
   display(sql("SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips"))
   

2. Stisknutím klávesy Shift+Enter spusťte buňku a přejděte na další buňku.

   Výsledky dotazu se zobrazí v poznámkovém bloku.

Krok 3: Zobrazení dat

Zobrazí průměrnou částku jízdného podle vzdálenosti jízdy seskupené podle PSČ vyzvednutí.

1. Vedle karty Tabulka klikněte a + potom klikněte na Vizualizace.

   Zobrazí se editor vizualizací.

2. V rozevíracím seznamu Typ vizualizace ověřte, že je vybraný pruh .

3. Vyberte fare_amount sloupec X.

4. Vyberte trip_distance sloupec Y.

5. Vyberte Average jako typ agregace.

6. Vyberte pickup_zip jako sloupec Seskupovat podle .

   

7. Klikněte na Uložit.

Další kroky

• Další informace o přidávání dat ze souboru CSV do katalogu Unity a vizualizaci dat najdete v tématu Začínáme: Import a vizualizace dat CSV z poznámkového bloku.
• Informace o načtení dat do Databricks pomocí Apache Sparku najdete v kurzu : Načtení a transformace dat pomocí datových rámců Apache Spark.
• Další informace o ingestování dat do Databricks najdete v tématu Ingestování dat do jezera Databricks.
• Další informace o dotazování dat pomocí Databricks najdete v tématu Dotazování dat.
• Další informace o vizualizacích najdete v tématu Vizualizace v poznámkových blocích Databricks.