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整合 OneLake 與 Azure HDInsight

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Azure HDInsight 是一項適用於巨量資料分析的受控雲端式服務，可協助組織處理大量資料。 本教學課程示範如何從 Azure HDInsight 叢集使用 Jupyter Notebook 連線到 OneLake。

使用 Azure HDInsight

從 HDInsight 叢集使用 Jupyter Notebook 連線到 OneLake：

  1. 建立 HDInsight (HDI) Apache Spark 叢集。 請遵循下列指示：在 HDInsight 中設定叢集。

    1. 提供叢集資訊時，請記住您的叢集登入使用者名稱和密碼，因為您稍後需要這些項目才能存取叢集。

    2. 建立使用者指派的受控識別 (UAMI)：為 Azure HDInsight 建立 - UAMI，然後在 [儲存體] 畫面中選擇該項目作為身分識別。

      顯示 [儲存體] 畫面中輸入使用者指派的受控識別之位置的螢幕擷取畫面。

  2. 將此 UAMI 存取權授與包含您項目的 Fabric 工作區。 如需決定最佳角色的說明，請參閱工作區角色。

    顯示在 [管理存取] 面板中選取項目位置的螢幕擷取畫面。

  3. 瀏覽至您的 Lakehouse，並尋找工作區和 Lakehouse 的名稱。 您可以在 Lakehouse 的 URL 或檔案的 [屬性] 窗格中找到這些名稱。

  4. 在 Azure 入口網站中，尋找您的叢集並選取筆記本。

    顯示 Azure 入口網站 中叢集和 Notebook 位置的螢幕擷取畫面。

  5. 輸入您在建立叢集時所提供的認證資訊。

    顯示輸入認證資訊位置的螢幕擷取畫面。

  6. 建立新的 Apache Spark Notebook。

  7. 將工作區和 Lakehouse 名稱複製到 Notebook 中，並為 Lakehouse 建置 OneLake URL。 現在您可以從這個檔案路徑讀取任何檔案。

    fp = 'abfss://' + 'Workspace Name' + '@onelake.dfs.fabric.microsoft.com/' + 'Lakehouse Name' + '/Files/' 
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(fp + "test1.csv") 
df.show()

  8. 嘗試將一些資料寫入 Lakehouse。

    writecsvdf = df.write.format("csv").save(fp + "out.csv")

  9. 藉由檢查 Lakehouse 或讀取新載入的檔案，測試您的資料是否已成功寫入。

您現在可以在 HDI Spark 叢集中使用 Jupyter Notebook，於 OneLake 中讀取和寫入資料。

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