แชร์ผ่าน

วิธีการ: เข้าถึงข้อมูล Azure Cosmos DB ที่มิเรอร์ใน Lakehouse และสมุดบันทึกจาก Microsoft Fabric (ตัวอย่าง)

  • บทความ

ในคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเข้าถึงข้อมูล Azure Cosmos DB ที่มิเรอร์ใน Lakehouse และสมุดบันทึกจาก Microsoft Fabric (ตัวอย่าง)

สำคัญ

มิเรอร์สําหรับ Azure Cosmos DB ในขณะนี้อยู่ในตัวอย่าง ปริมาณงานการผลิตไม่ได้รับการสนับสนุนในระหว่างการแสดงตัวอย่าง ในปัจจุบัน รองรับเฉพาะ Azure Cosmos DB สําหรับบัญชี NoSQL เท่านั้น

ข้อกำหนดเบื้องต้น

เคล็ดลับ

ในระหว่างการแสดงตัวอย่างสาธารณะ ขอแนะนําให้ใช้สําเนาการทดสอบหรือการพัฒนาของข้อมูล Azure Cosmos DB ที่มีอยู่ของคุณที่สามารถกู้คืนได้อย่างรวดเร็วจากการสํารองข้อมูล

ตั้งค่าการมิเรอร์และสิ่งที่จําเป็นต้องมี

กําหนดค่าการมิเรอร์สําหรับ Azure Cosmos DB สําหรับฐานข้อมูล NoSQL ถ้าคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับวิธีการกําหนดค่ามิเรอร์ ดูที่ บทช่วยสอนกําหนดค่าฐานข้อมูลที่มิเรอร์

  1. นําทางไปยัง พอร์ทัล Fabric

  2. สร้างการเชื่อมต่อใหม่และฐานข้อมูลที่มิเรอร์โดยใช้ข้อมูลประจําตัวของบัญชี Azure Cosmos DB ของคุณ

  3. รอให้การจําลองแบบเสร็จสิ้นสแนปช็อตเริ่มต้นของข้อมูล

เข้าถึงข้อมูลมิเรอร์ในเลคเฮ้าส์และสมุดบันทึก

ใช้ Lakehouse เพื่อขยายจํานวนเครื่องมือที่คุณสามารถใช้ในการวิเคราะห์ Azure Cosmos DB ของคุณสําหรับข้อมูลมิเรอร์ NoSQL ที่นี่ คุณใช้ Lakehouse เพื่อสร้างสมุดบันทึก Spark เพื่อคิวรีข้อมูลของคุณ

  1. นําทางไปยังหน้าแรกของพอร์ทัล Fabric อีกครั้ง

  2. ในเมนูนำทาง ให้เลือก สร้าง

  3. เลือก สร้าง ค้นหาส่วน วิศวกรข้อมูล ing จากนั้นเลือก เลคเฮ้าส์

  4. ใส่ชื่อสําหรับเลคเฮ้าส์ จากนั้นเลือก สร้าง

  5. ตอนนี้เลือก รับข้อมูล แล้วเลือก ทางลัดใหม่ จากรายการของตัวเลือกทางลัด ให้เลือก Microsoft OneLake

  6. เลือก Azure Cosmos DB สําหรับฐานข้อมูล NoSQL จากรายการของฐานข้อมูลที่มิเรอร์ในพื้นที่ทํางาน Fabric ของคุณ เลือกตารางเพื่อใช้กับเลคเฮ้าส์ เลือก ถัดไป จากนั้นเลือก สร้าง

  7. เปิดเมนูบริบทสําหรับตารางใน Lakehouse แล้วเลือก ใหม่หรือสมุดบันทึกที่มีอยู่

  8. สมุดบันทึกใหม่เปิดขึ้นโดยอัตโนมัติและโหลดกรอบข้อมูลโดยใช้SELECT LIMIT 1000

  9. เรียกใช้คิวรี เช่น SELECT * การใช้ Spark

    df = spark.sql("SELECT * FROM Lakehouse.OrdersDB_customers LIMIT 1000")
display(df)

    สกรีนช็อตของสมุดบันทึกของ Lakehouse ที่มีข้อมูลที่โหลดไว้ล่วงหน้าจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์

    หมายเหตุ

    ตัวอย่างนี้ถือว่าชื่อของตารางของคุณ ใช้ตารางของคุณเองเมื่อเขียนคิวรี Spark ของคุณ

เขียนกลับโดยใช้ Spark

ในตอนท้าย คุณสามารถใช้รหัส Spark และ Python เพื่อเขียนข้อมูลกลับไปยังแหล่งที่มาของบัญชี Azure Cosmos DB จากสมุดบันทึกใน Fabric ได้ คุณอาจต้องการทําสิ่งนี้เพื่อเขียนผลลัพธ์การวิเคราะห์กลับไปยัง Cosmos DB ซึ่งสามารถใช้เป็นการให้บริการเครื่องบินสําหรับแอปพลิเคชัน OLTP

  1. สร้างเซลล์รหัสสี่เซลล์ภายในสมุดบันทึกของคุณ

  2. ก่อนอื่น คิวรีข้อมูลแบบมิเรอร์ของคุณ

    fMirror = spark.sql("SELECT * FROM Lakehouse1.OrdersDB_ordercatalog")

    เคล็ดลับ

    ชื่อตารางในบล็อกโค้ดตัวอย่างเหล่านี้ถือว่าเป็นเค้าร่างข้อมูลบางอย่าง คุณสามารถแทนที่สิ่งนี้ด้วยชื่อตารางและคอลัมน์ของคุณเองได้

  3. ในตอนนี้ แปลงและรวมข้อมูล

    dfCDB = dfMirror.filter(dfMirror.categoryId.isNotNull()).groupBy("categoryId").agg(max("price").alias("max_price"), max("id").alias("id"))

  4. ถัดไป กําหนดค่า Spark เพื่อเขียนกลับไปยัง Azure Cosmos DB ของคุณสําหรับบัญชี NoSQL โดยใช้ข้อมูลประจําตัว ชื่อฐานข้อมูล และชื่อคอนเทนเนอร์ของคุณ

    writeConfig = {
  "spark.cosmos.accountEndpoint" : "https://xxxx.documents.azure.com:443/",
  "spark.cosmos.accountKey" : "xxxx",
  "spark.cosmos.database" : "xxxx",
  "spark.cosmos.container" : "xxxx"
}

  5. สุดท้าย ให้ใช้ Spark เพื่อเขียนกลับไปยังฐานข้อมูลต้นฉบับ

    dfCDB.write.mode("APPEND").format("cosmos.oltp").options(**writeConfig).save()

  6. เรียกใช้เซลล์โค้ดทั้งหมด

    สำคัญ

    เขียนการดําเนินการกับ Azure Cosmos DB จะใช้หน่วยคําขอ (RUs)

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง