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Tutoriel : Analyser des données avec un notebook

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S’applique à :✅ point de terminaison d’analytique SQL et Warehouse dans Microsoft Fabric

Dans ce tutoriel, vous allez découvrir comment analyser des données à l’aide d’un notebook T-SQLou à l’aide d’un notebook avec un raccourci Lakehouse.

Option 1 : Création d’un notebook T-SQL sur l’entrepôt

Pour commencer, créez un notebook T-SQL de l’une des deux manières suivantes :

  1. Créez un notebook T-SQL à partir de la page d’accueil de l’entrepôt Microsoft Fabric. Accédez à la charge de travail Data Warehouse, puis choisissez Notebook.

  2. Sélectionnez + Entrepôts et ajoutez l’entrepôt de WideWorldImporters. Sélectionnez l’entrepôt WideWorldImporters dans boîte de dialogue OneLake.

    Capture d’écran du Portail Fabric avec le bouton Ajouter des entrepôts sous Entrepôts dans la zone Toutes les sources de l’Explorateur.

  3. Créez un notebook T-SQL à partir de l’éditeur d’entrepôt. Dans votre entrepôt de WideWorldImporters, sur le ruban de navigation supérieur, sélectionnez Nouvelle requête SQL, puis Nouvelle requête SQL dans le notebook.

    Capture d’écran du Portail Fabric avec l’option de menu Nouvelle requête SQL dans le notebook.

  4. Une fois le notebook créé, vous pouvez voir que l’entrepôt WideWorldImporters est chargé dans l’explorateur et que le ruban affiche T-SQL comme langage par défaut.

  5. Cliquez avec le bouton droit pour lancer l’option de menu Plus sur la table dimension_city. Sélectionnez SELECT TOP 100 pour générer un modèle SQL rapide permettant d’explorer 100 lignes de la table.

    Capture d’écran du Portail Fabric avec l’option SELECT TOP 100 lignes.

  6. Exécutez la cellule de code et vous pourrez voir les messages et les résultats.

    Capture d’écran du Portail Fabric avec les résultats de SELECT TOP 100.

Option 2 : Création d’un raccourci Lakehouse et analyse des données à l’aide d’un notebook

Nous créons au préalable un lakehouse. Pour créer un lakehouse dans votre espace de travail Microsoft Fabric :

  1. Sélectionnez l’espace de travail Data Warehouse Tutorial dans le menu de navigation.

  2. Sélectionnez + Nouveau>Lakehouse.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le menu + Nouveau. Lakehouse est encadré en rouge.

  3. Dans le champ Nom, entrez ShortcutExercise et sélectionnez Créer.

  4. Le nouveau lakehouse se charge et la vue Explorer s’ouvre, avec le menu Obtenir des données dans votre lakehouse. Sous Charger des données dans votre lakehouse, sélectionnez le bouton Nouveau raccourci.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le menu charger des données dans votre lakehouse sur une page d’arrivée. Le nouveau raccourci est encadré de rouge.

  5. Dans la fenêtre Nouveau raccourci, sélectionnez le bouton correspondant à Microsoft OneLake.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant la fenêtre Nouveau raccourci. Le bouton vers Microsoft OneLake est encadré de rouge.

  6. Dans la fenêtre Sélectionner un type de source de données, faites défiler la liste jusqu’à trouver l’Entrepôt nommé WideWorldImporters créé précédemment. Sélectionnez-le, puis Suivant.

  7. Dans l’explorateur d’objets OneLake, développez Tables, puis le schéma dbo et sélectionnez la case à cocher pour dimension_customer. Cliquez sur Suivant. Sélectionnez Créer.

  8. Si vous voyez un dossier appelé Unidentified sous Tables, sélectionnez l’icône Actualiser dans la barre du menu horizontale.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le bouton d’actualisation sur la barre de menu horizontale, ainsi que les tables non identifiées sous ShortcutExercise dans l’explorateur ShortcutExercise.

  9. Sélectionnez le dimension_customer dans la liste Table pour afficher un aperçu des données. Le lakehouse affiche les données de la table dimension_customer de l’entrepôt !

    Capture d’écran du portail Fabric montrant la préversion des données de la table dimension_customer.

  10. Ensuite, créez un notebook pour interroger la table dimension_customer. Dans le ruban Accueil, sélectionnez la liste déroulante Ouvrir un notebook, puis choisissez Nouveau notebook.

  11. Dans l’Explorateur, sélectionnez le dossier source Lakehouses.

  12. Sélectionnez, puis faites glisser le dimension_customer à partir de la liste Tables dans la cellule ouverte du notebook. Vous pouvez voir qu’une requête PySpark a été écrite pour vous permettre d’interroger toutes les données à partir de ShortcutExercise.dimension_customer. Cette expérience de notebook est semblable à l’expérience de notebook Jupyter de Visual Studio Code. Vous pouvez également ouvrir le notebook dans VS Code.

    Capture d’écran du notebook d’affichage du portail Fabric. Une flèche indique le chemin d’accès pour sélectionner dimension_customer, puis le glisser-déposer dans la cellule ouverte du notebook.

  13. Dans le ruban Accueil, sélectionnez le bouton Exécuter tout. Une fois la requête terminée, vous vous apercevez que vous pouvez facilement utiliser PySpark pour interroger les tables Warehouse !

    Capture d’écran du portail Fabric montrant les résultats de l’exécution d’un notebook pour afficher les données de dimension_customer.

Étape suivante

Tutoriel : Créer des requêtes entre des entrepôts avec l’éditeur de requêtes SQL