시작: Notebook에서 데이터 쿼리 및 시각화

이 시작 문서에서는 Azure Databricks Notebook을 사용하여 SQL, Python, Scala 및 R을 사용하여 Unity 카탈로그에 저장된 샘플 데이터를 쿼리한 다음 Notebook에서 쿼리 결과를 시각화하는 방법을 안내합니다.

요구 사항

이 문서의 작업을 완료하려면 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

• 작업 영역에 Unity 카탈로그가 활성화되어 있어야 합니다. Unity 카탈로그를 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 Unity 카탈로그 설정 및 관리를 참조하세요.
• 기존 컴퓨팅 리소스를 사용하거나 새 컴퓨팅 리소스를 만들 수 있는 권한이 있어야 합니다. 시작: 계정 및 작업 영역 설정을 참조하거나 Databricks 관리자에게 문의하세요.

1단계: 새 Notebook 만들기

작업 영역에서 Notebook을 생성하려면 사이드바의 새로 만들기를 클릭한 다음 Notebook을 클릭합니다. 작업 영역에서 빈 전자 필기장이 열립니다.

Notebook 만들기 및 관리에 대한 자세한 내용은 Notebook 관리를 참조하세요.

2단계: 테이블 쿼리

선택한 언어를 samples.nyctaxi.trips 사용하여 Unity 카탈로그의 테이블을 쿼리합니다.

1. 다음 코드를 복사하고 새로운 빈 Notebook 셀에 붙여넣습니다. 이 코드는 Unity 카탈로그에서 테이블을 쿼리한 samples.nyctaxi.trips 결과를 표시합니다.

   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. Shift+Enter 키를 눌러 셀을 실행하고 다음 셀로 이동합니다.

   쿼리 결과가 Notebook에 표시됩니다.

3단계: 데이터 표시

여정 거리별 평균 요금 금액을 픽업 우편 번호로 그룹화하여 표시합니다.

1. 테이블 탭 옆에 있는 +를 클릭한 다음 시각화를 클릭합니다.

   시각화 편집기가 표시됩니다.

2. 시각화 유형 드롭다운에서 막대가 선택되어 있는지 확인합니다.

3. X 열을 선택합니다fare_amount.

4. Y 열을 선택합니다trip_distance.

5. 집계 유형으로 선택합니다 Average .

6. 열별로 그룹화로 선택합니다pickup_zip.

   

7. 저장을 클릭합니다.

다음 단계

• CSV 파일의 데이터를 Unity 카탈로그에 추가하고 데이터를 시각화하는 방법에 대한 자세한 내용은 시작: Notebook에서 CSV 데이터 가져오기 및 시각화를 참조하세요.
• Apache Spark를 사용하여 Databricks에 데이터를 로드하는 방법을 알아보려면 자습서: Apache Spark DataFrames를 사용하여 데이터 로드 및 변환을 참조 하세요.
• Databricks로 데이터를 수집하는 방법에 대한 자세한 내용은 Databricks 레이크하우스로 데이터 수집을 참조 하세요.
• Databricks를 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 데이터를 참조하세요.
• 시각화에 대한 자세한 내용은 Databricks Notebook의 시각화를 참조 하세요.