Naviger i Fabric Lakehouse Explorer
Lakehouse Explorer-siden fungerer som det sentrale knutepunktet for alle interaksjoner i Lakehouse-miljøet. Utforskeren er innebygd i Stoff-portalen. Hvis du vil åpne lakehouse explorer, bytter du til Dataingeniør med arbeidsbelastningsbryteren. Finn og naviger til lakehouse-elementet, som åpner utforskeren der du kan samhandle med lakehouse-dataene. Utforskeren er gatewayen som sømløst laster inn data i lakehouse, navigerer gjennom dataene, forhåndsviser innhold og utfører ulike datarelaterte oppgaver. Denne siden er delt inn i tre hoveddeler: Lakehouse Explorer, Hovedvisning og Båndet.
Lakehouse utforsker
Lakehouse Explorer tilbyr en enhetlig, grafisk representasjon av hele lakehouse, noe som gir brukerne et intuitivt grensesnitt for datanavigasjon, tilgang og administrasjon.
Tabelldelen er en brukervennlig representasjon av det administrerte området i lakehouse. Dette området er vanligvis organisert og styrt for å legge til rette for effektiv databehandling og analyse. Her finner du alle tabellene dine, enten de ble automatisk generert eller eksplisitt opprettet og registrert i metalageret. Du kan velge en tabell du vil forhåndsvise, undersøke tabellskjemaet, få tilgang til underliggende filer og utføre ulike andre handlinger relatert til dataene.
Det uidentifiserte området er et unikt område innenfor det forvaltede området av lakehouse. Den viser alle mapper eller filer som finnes i det administrerte området som mangler tilknyttede tabeller i SyMS. Hvis en bruker for eksempel laster opp filer som ikke støttes, for eksempel bilder eller lydfiler til det administrerte området, oppdages de ikke automatisk og kobles til tabeller. I stedet vises de i dette uidentifiserte området. Hovedformålet med denne inndelingen er å be brukerne om enten å fjerne disse filene fra det administrerte området eller overføre dem til filinndelingen for videre behandling.
Fildelen representerer det uadministrerte området i lakehouse og kan betraktes som en "landingssone" for rådata som tas inn fra ulike kilder. Før disse dataene kan brukes til analyse, krever de ofte ekstra behandling. I denne delen kan du navigere gjennom kataloger, velge en katalog for å forhåndsvise, laste inn en mappe i en tabell og utføre ulike andre handlinger. Det er verdt å merke seg at filinndelingen viser objekter på mappenivå utelukkende. Hvis du vil vise objekter på filnivå, må du bruke hovedvisningsområdet.
Hovedvisningsområde
Hovedvisningsområdet på lakehouse-siden er området der det meste av datasamhandlingen forekommer. Visningen endres avhengig av hva du velger. Siden objektutforskeren bare viser et mappenivåhierarki i innsjøen, er hovedvisningsområdet det du bruker til å navigere i filene, forhåndsvise filer og tabeller og ulike andre oppgaver.
Forhåndsvisning av tabell
Datanett for forhåndsvisning av tabeller er utstyrt med en rekke kraftige funksjoner som øker datasamhandlingene dine for å gjøre arbeidet med dataene enda mer sømløse. Her er noen viktige funksjoner:
Sorter kolonner i stigende eller synkende rekkefølge med et enkelt klikk. Denne funksjonen gir deg full kontroll over dataorganisasjonen mens du arbeider med store semantiske modeller, eller når du trenger å identifisere trender raskt.
Filtrer data etter delstreng eller ved å velge fra en liste over tilgjengelige verdier i tabellen.
Endre størrelse på kolonner for å skreddersy datavisningen slik at den passer til dine preferanser. Denne funksjonen hjelper deg med å prioritere viktige data eller utvide visningsfeltet til å omfatte et bredere spekter av informasjon.
Forhåndsvisning av fil
Forhåndsvisning av datafiler i et lakehouse gir en rekke fordeler som forbedrer datakvalitet, forståelse og generell effektivitet for databehandling. Det gir datateknikere mulighet til å ta informerte beslutninger, optimalisere ressurstildeling og sikre at analysen er basert på pålitelige og verdifulle data.
Forhåndsvisning er tilgjengelig for følgende filtyper: bmp, css, csv, gif, html, jpeg, jpg, js, json, md, mjs, png, ps1, py, svg, ts, tsx, txt, xml,yaml
Bånd
Lakehouse-båndet er din hurtigtilgangshandlingslinje, og tilbyr en praktisk måte å utføre viktige oppgaver i lakehouse på. Herfra kan du oppdatere lakehouse, oppdatere innstillinger, laste inn data, opprette eller åpne notatblokker, opprette nye egendefinerte semantiske modeller, for å administrere OneLake-datatilgang med letthet.
Ulike måter å laste inn data på i et lakehouse
Det finnes flere måter å laste inn data i lakehouse på fra explorer-siden:
Opplasting av lokal fil/mappe: Last enkelt opp data fra den lokale maskinen direkte til Fil-delen i lakehouse. Finn ut mer her.
Notatblokkkode: Bruk tilgjengelige Spark-biblioteker til å koble til datakilder og laste inn data i datarammer, og lagre dem deretter i lakehouse. Finn mer informasjon her.
Kopier verktøy i datasamlebånd: Koble til til ulike datakilder og lander dataene i det opprinnelige formatet eller konverterer dem til en Delta-tabell. Finn ut mer her.
Dataflyter Gen 2: Opprett dataflyter for å importere data, transformere dem og publisere dem til lakehouse. Finn ut mer her.
Snarvei: Opprett snarveier som kobler til eksisterende data i lakehouse uten å måtte kopiere dem. Finn mer informasjon her.
Eksempler: Inntak av eksempeldata raskt for å starte utforskningen av semantiske modeller og tabeller.
Oppdag ulike brukstilfeller for å forstå den beste måten å laste inn data på i lakehouse.
Få tilgang til et lakehouses SQL Analytics-endepunkt
Sql Analytics-endepunktet kan nås direkte fra et lakehouse ved hjelp av rullegardinlisten øverst til høyre på båndet. Ved hjelp av denne hurtigtilgangsmetoden lander du umiddelbart i t-sql-modus, noe som gjør at du kan arbeide direkte på toppen av Delta-tabellene i innsjøen for å hjelpe deg med å forberede dem for rapportering.
Relatert innhold
Vi håper denne veiledningen hjelper deg med å få mest mulig ut av Lakehouse explorer og dens ulike funksjoner. Du kan gjerne utforske, eksperimentere og gjøre databehandlingsoppgavene mer effektive.