Microsoft Fabric'te göl evi nedir?

Microsoft Fabric Lakehouse, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir konumda depolamak, yönetmek ve analiz etmek için kullanılan bir veri mimarisi platformudur. Kuruluşların bu verileri işlemek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve çerçeveler kullanarak büyük hacimli verileri işlemesine olanak tanıyan esnek ve ölçeklenebilir bir çözümdür. Veri mühendisliği ve analiz için kapsamlı bir çözüm sağlamak üzere diğer veri yönetimi ve analiz araçlarıyla tümleştirilir. Lakehouse, veri deposunun ölçeklenebilirliğini bir veri ambarının performansı ve yapısıyla birleştirerek veri depolama, yönetim ve analiz için birleşik bir platform sağlar.

Lakehouse SQL analiz uç noktası

Lakehouse, oluşturma sırasında otomatik olarak bir SQL analiz uç noktası ve varsayılan anlam modeli oluşturarak bir sunum katmanı oluşturur. Bu yeni gözden görme işlevi, kullanıcının veri alımından raporlamaya kadar sorunsuz ve performanslı bir deneyim sağlamak için doğrudan göldeki Delta tablolarının üzerinde çalışmasını sağlar.

Önemli bir nokta olarak belirtmek gerekir ki, SQL analiz uç noktası salt okunur bir özelliktir ve dolayısıyla işlemsel veri ambarının tam T-SQL işlevselliğini desteklemez.

Otomatik tablo bulma ve kayıt

Otomatik tablo bulma ve kayıt, Lakehouse'un veri mühendisleri ve veri bilimciler için tabloya tam olarak yönetilen bir dosya deneyimi sağlayan bir özelliğidir. Bir dosyayı Lakehouse'un yönetilen alanına bırakabilirsiniz ve sistem desteklenen yapılandırılmış biçimler için dosyayı otomatik olarak doğrular ve bunu meta veri deposuna sütun adları, biçimler, sıkıştırma ve daha fazlası gibi gerekli meta verilerle kaydeder. (Şu anda desteklenen tek biçim Delta tablosudur.) Ardından dosyaya tablo olarak başvurabilir ve verilerle etkileşime geçmek için SparkSQL söz dizimini kullanabilirsiniz.

Lakehouse nesnesiyle etkileşim kurma

Veri mühendisi, göl evi ve göl evi içindeki verilerle çeşitli yollarla etkileşimde bulunabilir:

• Lakehouse gezgini: Gezgin, Lakehouse'un ana etkileşim sayfasıdır. Lakehouse'unuza veri yükleyebilir, nesne gezginini kullanarak Lakehouse'daki verileri keşfedebilir, MIP etiketlerini & başka şeyler ayarlayabilirsiniz. Gezgin deneyimi hakkında daha fazla bilgi edinin: Fabric Lakehouse tarayıcısında gezin.

• Not Defterleri: Veri mühendisleri not defterini kullanarak doğrudan Lakehouse'a tablo ve/veya klasör olarak okuma, dönüştürme ve yazma kodu yazabilir. Not defterlerini Lakehouse için nasıl kullanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz: Göl evinizdeki verileri bir not defteri ile keşfetme ve Lakehouse'unuza veri yüklemek için not defteri kullanma.

• Pipelines: Veri mühendisleri, diğer kaynaklardan veri çekmek ve Lakehouse'a aktarmak için boru hattı kopya aracı gibi veri entegrasyon araçlarını kullanabilir. Kopyalama etkinliğini kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin: Kopyalama etkinliği kullanılarak veri kopyalama.

• apache Spark iş tanımlarını : Veri mühendisleri java, scala ve Python'da sağlam uygulamalar geliştirebilir ve derlenmiş Spark işlerinin yürütülmesini düzenleyebilir. Spark işleri hakkında daha fazla bilgi edinin: Apache Spark iş tanımı nedir?

• Veri Akışları 2. Nesil: Veri mühendisleri verilerini almak ve hazırlamak için Veri Akışları 2. Nesil'i kullanabilir. Veri akışlarını kullanarak verileri yükleme hakkında daha fazla bilgi edinin: veri almak ve dönüştürmek için ilk veri akışınızı oluşturun.

Lakehouse'unuza veri yüklemenin farklı yolları hakkında daha fazla bilgi edinin: Fabric Lakehouse'ne veri alma seçenekleri.

Lakehouse ile çoklu görev

Çoklu görev deneyimi, data lakehouse'unuzu her zamankinden daha verimli bir şekilde yönetmenize olanak tanıyan birden çok öğeyi sorunsuz bir şekilde açmanıza ve bunlar arasında geçiş yapmanıza olanak tanıyan bir tarayıcı sekmesi tasarımı sağlar. Artık farklı pencereler arasında hokkabazlık yapmak veya görevlerinizin izini kaybetmek yok. Lakehouse, aşağıdaki özelliklerle veri yönetimi yolculuğunuzu mümkün olduğunca verimli ve kullanıcı dostu hale getirmek için gelişmiş bir çoklu görev deneyimi sağlar:

• Çalışan işlemleri koru: Veri yükleme işlemini bir sekmede karşıya yükleyebilir veya çalıştırabilir ve farklı bir sekmede başka bir görevi de kontrol edebilirsiniz. Gelişmiş çoklu görev sayesinde, sekmeler arasında gezindiğinizde çalışan işlemler iptal edilmez. Çalışmanıza kesintisiz olarak odaklanabilirsiniz.

• Bağlamınızı koruyun: Seçili nesneler, veri tabloları veya dosyalar, sekmeler arasında geçiş yaptığınızda açık ve kullanılabilir durumda kalır. Data Lakehouse bağlamı her zaman parmaklarınızın ucundadır.

• engelleyici olmayan liste yeniden yükleme : Dosya ve tablo listeniz için engelleyici olmayan yeniden yükleme mekanizması. Liste arka planda yenilenirken çalışmaya devam edebilirsiniz. Size sorunsuz ve kesintisiz bir deneyim sunarken en son verilere sahip olduğunuzdan emin olur.

• Açıkça tanımlanmış bildirimler: Toast bildirimleri hangi lakehouse'dan geldiklerini belirterek, çoklu görev ortamınızdaki değişiklikleri ve güncellemeleri izlemeyi kolaylaştırır.

Erişilebilir göl evi tasarımı

Erişilebilirlik, Lakehouse'un herkes için kapsayıcı ve kullanıcı dostu olmasını sağlamak için her zaman en önemli öncelik olmuştur. Erişilebilirliği desteklemek için şu ana kadar uyguladığımız önemli girişimler şunlardır:

• Ekran okuyucu uyumluluğu: Popüler ekran okuyucularla sorunsuz bir şekilde çalışarak görme engelli kullanıcıların platformumuzda etkili bir şekilde gezinmesini ve etkileşim kurmasını sağlayabilirsiniz.

• Metin yeniden akışı Farklı ekran boyutlarına ve yönlendirmelerine uyum sağlayan esnek tasarım. Metin ve içerik dinamik olarak yeniden akıtılarak kullanıcıların uygulamamızı çeşitli cihazlarda görüntülemesini ve bunlarla etkileşim kurmasını kolaylaştırır.

• Klavye gezintisi: Kullanıcıların fareye güvenmeden göl evinde gezinmesine olanak tanıyarak motor engelli kişiler için deneyimi geliştiren geliştirilmiş klavye gezintisi.

• Resimler için alternatif metin: Tüm resimler artık açıklayıcı bir alternatif metin içeriyor ve bu da ekran okuyucuların anlamlı bilgiler aktarmasını mümkün hale getiriyor.

• Form alanları ve Etiketler: Tüm form alanlarının ilişkili etiketleri vardır ve bu da ekran okuyucu kullananlar da dahil olmak üzere herkes için veri girişini basitleştirir.

İlgili içerik

Bu genel bakışta, bir göl evi hakkında temel bilgilere sahip olursunuz. Kendi lakehouse'unuzu oluşturmayı ve kullanmayı öğrenmek için sonraki makaleye ilerleyin:

• Lakehouse'ları kullanmaya başlamak için bkz. Microsoft Fabric'te göl evi oluşturma.