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Tutoriel : Analyser des données dans un notebook

  • Article

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

Dans ce tutoriel, découvrez comment analyser des données avec des notebooks dans un entrepôt.

Remarque

Ce tutoriel fait partie d’un scénario de bout en bout. Pour suivre ce didacticiel, vous devez d’abord suivre ces didacticiels :

  1. Créer un espace de travail
  2. Créer un entrepôt
  3. Importer des données dans un entrepôt

Créer un notebook T-SQL

Dans cette tâche, découvrez comment créer un notebook T-SQL.

  1. Vérifiez que l’espace de travail que vous avez créé dans le premier didacticiel est ouvert.

  2. Dans le ruban Accueil, ouvrez la liste déroulante nouvelle requête SQL, puis sélectionnez nouvelle requête SQL dans le bloc-notes.

    Capture d’écran de la nouvelle requête SQL dans l’option bloc-notes du ruban.

  3. Dans le volet explorateur , sélectionnez Warehouses pour afficher les objets de l’entrepôt .

  4. Pour générer un modèle SQL pour explorer les données, à droite de la table dimension_city, sélectionnez les points de suspension (...), puis sélectionnez SELECT TOP 100.

    Capture d’écran du volet Explorateur, mettant en surbrillance la sélection de l’option SELECT TOP 100.

  5. Pour exécuter le code T-SQL dans cette cellule, sélectionnez le bouton Exécuter la cellule pour la cellule de code.

    Capture d’écran du bloc-notes, mettant en surbrillance le bouton Exécuter la cellule de code.

  6. Passez en revue le résultat de la requête dans le volet de résultats.

Créer un raccourci lakehouse et analyser des données avec un bloc-notes

Dans cette tâche, découvrez comment créer un raccourci lakehouse et analyser des données avec un notebook.

  1. Ouvrez la page d’accueil de l’espace de travail Data Warehouse Tutorial.

  2. Sélectionnez + Nouvel élément pour afficher la liste complète des types d’éléments disponibles.

  3. Dans la liste, dans la section stocker des données, sélectionnez le type d’élément Lakehouse.

  4. Dans la fenêtre Nouvelle lakehouse, entrez le nom Shortcut_Exercise.

    Capture d’écran de la fenêtre New lakehouse, mettant en surbrillance le nom entré.

  5. Sélectionnez Créer.

  6. Lorsque la nouvelle lakehouse s’ouvre, dans la page d’accueil, sélectionnez l’option Nouveau raccourci.

    Capture d’écran de la page d’accueil lakehouse, mettant en surbrillance le bouton Nouveau raccourci.

  7. Dans la fenêtre Nouveau raccourci, sélectionnez l’option Microsoft OneLake.

    Capture d’écran de la fenêtre Nouveau raccourci, mettant en évidence la source interne Microsoft OneLake.

  8. Dans la fenêtre Sélectionner un type de source de données, sélectionnez l’entrepôt Wide World Importers que vous avez créé dans le didacticiel Créer un entrepôt, puis sélectionnez Suivant.

  9. Dans le navigateur d’objets OneLake, développez Tables, développez le schéma dbo, puis cochez la case pour la table dimension_customer.

    Capture d’écran de la nouvelle fenêtre de raccourci, mettant en surbrillance la sélection de la table cliente de dimension.

  10. Cliquez sur Suivant.

  11. Sélectionnez Créer.

  12. Dans le volet de l’Explorateur , sélectionnez la table pour afficher un aperçu des données, puis passez en revue les données récupérées à partir de la table dans l’entrepôt.

  13. Pour créer un bloc-notes pour interroger la table dimension_customer, dans le ruban Accueil, dans la liste déroulante Ouvrir le bloc-notes, sélectionnez Nouveau bloc-notes.

    Capture d’écran de l’option Nouveau bloc-notes sur le ruban.

  14. Dans le volet de l’Explorateur , sélectionnez Lakehouses.

  15. Faites glisser le tableau dimension_customer vers la cellule de bloc-notes ouverte.

    Capture d’écran du volet explorateur, mettant en surbrillance la table de la dimension client déplacée vers la cellule du bloc-notes.

  16. Notez la requête PySpark qui a été ajoutée à la cellule du bloc-notes. Cette requête récupère les 1 000 premières lignes du raccourci Shortcut_Exercise.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 de la requête de notebook, montrant la requête PySpark générée automatiquement.

  17. Dans le ruban Accueil, sélectionnez le bouton Exécuter tout.

    Capture d’écran du ruban Accueil, mettant en surbrillance le bouton Exécuter tout.

  18. Passez en revue le résultat de la requête dans le volet de résultats.

Étape suivante

Tutoriel : créer une requête inter-entrepôts dans un d’entrepôt