Datentechnik-Dokumentation in Microsoft Fabric

Datentechnik in Microsoft Fabric ermöglicht es Benutzern, Infrastrukturen und Systeme zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten, die es ihren Organisationen ermöglichen, große Datenmengen zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.

Infos zu Datentechnik

Überblick

• Was ist Datentechnik?
• Was ist ein Lakehouse?
• Arbeitsbereichsrollen und -berechtigungen

Erste Schritte mit Lakehouse

Erste Schritte

• Erstellen eines Lakehouse
• Navigieren Sie den Lakehouse-Explorer

Schrittanleitung

• Abrufen von Daten in Lakehouse mithilfe eines Notebooks

Erste Schritte mit Notebooks

Erste Schritte

• Erstellen und Verwenden von Notebooks

Schrittanleitung

• Entwickeln und Ausführen von Notebooks
• Erkunden von Lakehouse-Daten mit einem Notebook
• Visualisieren von Notebooks
• Verwenden der Python-Erfahrung im Notizbuch
• Quellcodeverwaltung und Bereitstellung von Notebooks
• Verwenden von NotebookUtils in Notebooks
• Erstellen und Ausführen von T-SQL-Notebooks

API für GraphQL

Überblick

• Was ist die Fabric-API für GraphQL?

Erste Schritte

• Erstellen einer API für GraphQL und Hinzufügen von Daten

Schrittanleitung

• Beziehungen verwalten
• Herstellen einer Verbindung mit Anwendungen
• Abfrage mehrerer Datenquellen

Delta Lake

Konzept

• Lakehouse- und Delta-Tabellen

Schrittanleitung

• Deltaoptimierung und V-Reihenfolge
• In Tabellen laden

Lakehouse-End-to-End-Tutorial

Konzept

• Übersicht über das Lakehouse-Szenario

Tutorial

• Schritt 1: Erstellen eines Arbeitsbereichs
• Schritt 2: Erstellen eines Lakehouse
• Schritt 3: Erfassen von Daten in Lakehouse
• Schritt 4: Transformieren von Daten in Deltatabellen
• Schritt 5: Erstellen eines Berichts
• Schritt 6: Bereinigen der Ressourcen

VS Code-Integration

Schrittanleitung

• Verwenden von Notebooks aus VS Code
• Verwenden des Containerimages aus VS Code
• Verwenden von Notebooks aus VS Code mit Ressource
• Verwenden von Spark-Auftragsdefinitionen aus VS Code
• Erkunden Sie Lakehouse von VS Code aus
• Entwickeln eines Notebooks über die Weboberfläche von VS Code

Apache Spark

Konzept

• Apache Spark-Auftragsdefinition
• Übersicht über die Spark-Überwachung
• Apache Spark Advisor

Erste Schritte

• Erstellen einer Spark-Auftragsdefinition
• Erstellen einer Spark-Auftragsdefinition mit einer Fabric-API
• Git-Integration für Spark-Auftragsdefinitionen

Schrittanleitung

• Planen und Ausführen einer Spark-Auftragsdefinition
• Überwachen einer Spark-Anwendung
• Verwalten von Apache Spark-Bibliotheken
• Verwenden von Fabric MSSparkUtils
• Konfigurieren von Kapazitätseinstellungen

Erste Schritte mit der Umgebung

Erste Schritte

• Microsoft Fabric-Umgebungen

Schrittanleitung

• Verwalten von Spark Compute in Umgebungen
• Verwalten von Bibliotheken in Umgebungen
• Git-Integration und Bereitstellung von Datenpipelines für die Umgebung
• Verwalten der Umgebung über öffentliche APIs
• Verwalten der Ressourcen in der Fabric-Umgebung
• Migrieren der vorhandenen Arbeitsbereichbibliotheken und Spark-Eigenschaften zu einer Umgebung

Livy-API

Überblick

• Was ist die Livy-API?

Erste Schritte

• Erstellen und Ausführen von Spark-Aufträgen mit der Livy-API
• Übermitteln von Livy-API-Sitzungsaufträgen
• Übermitteln von Batchaufträgen der Livy-API