Usare i notebook di Fabric con i dati di un database KQL

I notebook sono sia documenti leggibili contenenti descrizioni e risultati dell'analisi dei dati che documenti eseguibili per effettuare l'analisi dei dati. Questo articolo illustra come usare un notebook di Fabric per connettersi ai dati in un database KQL ed eseguire query usando KQL (Linguaggio di query Kusto) nativo. Per altre informazioni sui notebook, vedere Come usare i notebook di Microsoft Fabric.

Esistono due modi per usare i notebook di Fabric con i dati del database KQL:

• Usare frammenti di codice Kusto in un notebook
• Creare un notebook da un database KQL

Prerequisiti

• Un'area di lavoro con una capacità abilitata per Microsoft Fabric
• Un database KQL con almeno autorizzazioni di visualizzazione

Usare frammenti di codice Kusto in un notebook

I notebook di Fabric forniscono frammenti di codice che consentono di scrivere facilmente modelli di codice usati comunemente. È possibile usare frammenti di codice per scrivere o leggere dati in un database KQL usando KQL.

1. Passare a un notebook esistente oppure crearne uno nuovo.

2. In una cella di codice digitare kusto.

   

3. Selezionare il frammento che corrisponde all'operazione da eseguire: Scrivere dati in un database KQL o Leggere dati da un database KQL.

   Il frammento di codice seguente mostra un esempio d'uso dell'operazione di lettura dei dati:

   # Example of query for reading data from Kusto. Replace T with your <tablename>.
   kustoQuery = "['T'] | take 10"
   # The query URI for reading the data e.g. https://<>.kusto.data.microsoft.com.
   kustoUri = "https://<yourKQLdatabaseURI>.z0.kusto.data.microsoft.com"
   # The database with data to be read.
   database = "DocsDatabase"
   # The access credentials.
   accessToken = mssparkutils.credentials.getToken(kustoUri)
   kustoDf  = spark.read\
       .format("com.microsoft.kusto.spark.synapse.datasource")\
       .option("accessToken", accessToken)\
       .option("kustoCluster", kustoUri)\
       .option("kustoDatabase", database)\
       .option("kustoQuery", kustoQuery).load()
   
   # Example that uses the result data frame.
   kustoDf.show()
   

   Il frammento di codice seguente mostra un esempio d'uso dell'operazione di scrittura dei dati:

   # The Kusto cluster uri to write the data. The query Uri is of the form https://<>.kusto.data.microsoft.com 
   kustoUri = ""
   # The database to write the data
   database = ""
   # The table to write the data 
   table    = ""
   # The access credentials for the write
   accessToken = mssparkutils.credentials.getToken(kustoUri)
   
   # Generate a range of 5 rows with Id's 5 to 9
   data = spark.range(5,10) 
   
   # Write data to a Kusto table
   data.write.\
   format("com.microsoft.kusto.spark.synapse.datasource").\
   option("kustoCluster",kustoUri).\
   option("kustoDatabase",database).\
   option("kustoTable", table).\
   option("accessToken", accessToken ).\
   option("tableCreateOptions", "CreateIfNotExist").mode("Append").save()
   

4. Immettere le informazioni necessarie tra virgolette di ogni campo nella cella di dati:

   Campo	Descrizione	Collegamenti correlati
   KustoQuery	Query KQL da valutare.	Panoramica di KQL
   KustoUri	URI di query del database KQL.	Copiare un URI del database KQL
   database	Il nome del database KQL.	Accedere a un database KQL esistente
   data	Dati da scrivere nella tabella.

5. Eseguire la cella di codice.

Creare un notebook da un database KQL

Quando si crea un notebook come elemento correlato in un database KQL, al notebook viene assegnato lo stesso nome del database KQL e viene prepopolato con le informazioni di connessione.

1. Passare al database KQL.

2. Selezionare Nuovo elemento correlato>Notebook.

   

   Viene creato un notebook con i dettagli di KustoUri e del database prepopolati.

3. Immettere la query KQL da valutare nel campo kustoQuery.

   

4. Eseguire la cella di codice.

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