Aracılığıyla paylaş


Lakehouse öğreticisi: Göl evi oluşturma, örnek verileri alma ve rapor oluşturma

Bu öğreticide bir lakehouse oluşturacak, delta tablosuna örnek verileri alıyacak, gerektiğinde dönüştürme uygulayacak ve ardından raporlar oluşturacaksınız. Bu öğreticide aşağıdakilerin nasıl yapılacağını öğreneceksiniz:

  • Microsoft Fabric'te göl evi oluşturma
  • Örnek müşteri verilerini indirme ve alma
  • Anlam modeline tablo ekleme
  • Rapor oluşturma

Microsoft Fabric'iniz yoksa ücretsizdeneme kapasitesine kaydolun.

Önkoşullar

Göl evi oluşturma

Bu bölümde Fabric'te bir göl evi oluşturacaksınız.

  1. Fabricbölümünde, gezinti çubuğundan Çalışma Alanları'ı seçin.

  2. Çalışma alanınızı açmak için üstteki arama kutusuna adını girin ve arama sonuçlarından seçin.

  3. Çalışma alanından Yeni öğeöğesini ve ardından Lakehouseöğesini seçin.

  4. Yeni göl evi iletişim kutusunda Ad alanına wwilakehouseyazın.

    Yeni göl evi iletişim kutusunun ekran görüntüsü.

  5. Oluştur'u seçerek yeni lakehouse'u oluşturun ve açın.

Örnek verileri ekleme

Bu bölümde, örnek müşteri verilerini lakehouse'a alırsınız.

Not

OneDrive'ı yapılandırmadıysanız Microsoft 365 ücretsiz deneme sürümüne kaydolun: Ücretsiz Deneme - Microsoft 365'i bir ay deneyin.

  1. Doku örnekleri deposundan dimension_customer.csv dosyasını indirin.

  2. Giriş sekmesindeki Lakehouse'unuzda veri al'ın altında, lakehouse'a veri yükleme seçeneklerini görürsünüz. Yeni Veri Akışı 2. Nesil'i seçin.

    Lakehouse'unuza veri yüklemek için Yeni Veri Akışı 2. Nesil seçeneğinin nerede seçileceği gösteren ekran görüntüsü.

  3. Yeni veri akışı ekranında Metin/CSV dosyasından içeri aktar'ı seçin.

  4. Veri kaynağına bağlan ekranında Dosya yükle radyo düğmesini seçin. 1. adımda indirdiğiniz dimension_customer.csv dosyasını sürükleyip bırakın. Dosya karşıya yüklendikten sonra İleri'yi seçin.

    Karşıya dosya yükle'nin nerede seçileceği ve daha önce indirilen dosyanın nereye sürükleneceği gösteren ekran görüntüsü.

  5. Dosya verilerini önizleme sayfasından verilerin önizlemesini alın ve oluştur'u seçerek devam edin ve veri akışı tuvaline dönün.

  6. Sorgu ayarları bölmesinde Ad alanını dimension_customer olarak güncelleştirin.

    Not

    Doku, varsayılan olarak tablo adının sonuna bir boşluk ve sayı ekler. Tablo adları küçük harf olmalı ve boşluk içermemelidir. Lütfen uygun şekilde yeniden adlandırın ve tablo adından tüm boşlukları kaldırın.

    Adın girileceği ve veri hedefinin seçileceği yeri gösteren sorgu ayarları bölmesinin ekran görüntüsü.

  7. Bu öğreticide, müşteri verilerini bir lakehouse ile ilişkilendirdiyseniz. Lakehouse ile ilişkilendirmek istediğiniz başka veri öğeleriniz varsa bunları ekleyebilirsiniz:

    1. Menü öğelerinde Veri hedefi ekle'yi ve ardından Lakehouse'ı seçin. Veri hedefine bağlan ekranında, gerekirse hesabınızda oturum açın ve İleri'yi seçin.

    2. Çalışma alanınızdaki wwilakehouse'a gidin.

    3. dimension_customer tablo yoksa Yeni tablo ayarını seçin ve dimension_customer tablo adını girin. Tablo zaten varsa, Varolan tablo ayarını seçin ve nesne gezginindeki tablo listesinden dimension_customer seçin. İleri'yi seçin.

      Hedef tablonun nasıl seçileceğini gösteren ekran görüntüsü.

    4. Hedef ayarlarını seçin bölmesinde Güncelleştir yöntemi olarak değiştir'i seçin. Veri akışı tuvaline dönmek için Ayarları kaydet'i seçin.

  8. Veri akışı tuvalinden, iş gereksinimlerinize göre verileri kolayca dönüştürebilirsiniz. Kolaylık olması için bu öğreticide herhangi bir değişiklik yapmayız. Devam etmek için ekranın sağ alt kısmındaki Yayımla'yı seçin.

    Yayımla düğmesini içeren Sorgu ayarı bölmesinin ekran görüntüsü.

  9. Veri akışının adının yanındaki dönen daire, öğe görünümünde yayımlamanın devam etmekte olduğunu gösterir. Yayımlama tamamlandığında... öğesini ve ardından Özellikler'i seçin. Veri akışını Load Lakehouse Tablosu olarak yeniden adlandırın ve Kaydet'i seçin.

  10. Veri akışını yenilemek için veri akışı adının yanındaki Şimdi yenile seçeneğini belirleyin. Bu seçenek veri akışını çalıştırır ve kaynak dosyadaki verileri lakehouse tablosuna taşır. Devam ederken, öğe görünümünde Yenilenen sütunun altında dönen bir daire görürsünüz.

    Şimdi yenile simgesinin nerede bulunacağı gösteren ekran görüntüsü.

  11. Veri akışı yenilendikten sonra gezinti çubuğundaki yeni göl evinizi seçerek dimension_customer Delta tablosunu görüntüleyin.

    Lakehouse'un açıldığı gezinti panelinin ekran görüntüsü.

  12. Verilerini önizlemek için tabloyu seçin. Verileri SQL deyimleriyle sorgulamak için lakehouse'un SQL analiz uç noktasını da kullanabilirsiniz. Ekranın sağ üst kısmındaki Lakehouse açılan menüsünden SQL Analiz Uç Noktası seçin.

    SQL analiz uç noktasının seçileceği yeri gösteren Delta tablosunun ekran görüntüsü.

  13. Verilerini önizlemek için dimension_customer tablosunu seçin veya SQL deyimlerinizi yazmak için Yeni SQL sorgusu'nu seçin.

    Yeni SQL sorgusunun seçileceği yeri gösteren SQL analizi uç noktası ekranının ekran görüntüsü.

  14. Aşağıdaki örnek sorgu, dimension_customer tablosunun BuyGroup sütununa göre satır sayısını toplar. SQL sorgu dosyaları gelecekte başvurmak üzere otomatik olarak kaydedilir ve bu dosyaları ihtiyacınıza göre yeniden adlandırabilir veya silebilirsiniz.

    Betiği çalıştırmak için betik dosyasının üst kısmındaki Çalıştır simgesini seçin.

    SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total
    FROM dimension_customer
    GROUP BY BuyingGroup
    

Rapor oluşturma

Bu bölümde, alınan verilerden bir rapor oluşturacaksınız.

  1. Daha önce tüm göl evi tabloları ve görünümleri semantik modele otomatik olarak eklenmişti. Son güncelleştirmelerle, yeni göl evleri için tablolarınızı anlam modeline el ile eklemeniz gerekir. Lakehouse'unuzu açın ve SQL analytics uç noktası görünümüne geçin. Raporlama sekmesinde Varsayılan anlam modelini yönet'i seçin ve anlam modeline eklemek istediğiniz tabloları seçin. Bu durumda dimension_customer tablosunu seçin.

    Anlam modeline eklenecek tabloları seçebileceğiniz ekran görüntüsü.

  2. Anlam modelindeki tabloların her zaman eşitlenmiş olduğundan emin olmak için SQL analiz uç noktası görünümüne geçin ve lakehouse ayarları bölmesini açın. Varsayılan Power BI anlam modeli'ni seçin ve Varsayılan Power BI anlam modelini eşitle'yi açın. Daha fazla bilgi için bkz . Varsayılan Power BI anlam modelleri.

    Veri eşitlemeyi varsayılan anlam modeline açmayı gösteren ekran görüntüsü.

  3. Tablo eklendikten sonra Fabric, lakehouse ile aynı ada sahip bir anlam modeli oluşturur.

    Yeni göl evi oluşturulduğunda oluşturulan varsayılan anlam modelini gösteren ekran görüntüsü.

  4. Anlamsal model bölmesinde tüm tabloları görüntüleyebilirsiniz. Sıfırdan rapor oluşturma, sayfalandırılmış raporlar oluşturma veya Power BI'ın verilerinize göre otomatik olarak rapor oluşturmasına izin verme seçenekleriniz vardır. Bu öğretici için, Bu verileri keşfet'in altında Otomatik rapor oluştur'u seçin. Sonraki öğreticide sıfırdan bir rapor oluşturacağız.

    Rapor oluştur'un seçileceği yeri gösteren anlam modeli ayrıntıları sayfasının ekran görüntüsü.

  5. Tablo bir boyut olduğundan ve içinde ölçü olmadığından, Power BI satır sayısı için bir ölçü oluşturur ve bunu farklı sütunlar arasında toplar ve aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi farklı grafikler oluşturur. Üst şeritten Kaydet'i seçerek bu raporu gelecekte kaydedebilirsiniz. Diğer tabloları veya sütunları dahil ederek veya dışlayarak gereksinimlerinizi karşılamak için bu raporda daha fazla değişiklik yapabilirsiniz.

    Dört farklı çubuk grafiğin görüntülendiği Hızlı özet sayfasının ekran görüntüsü.

Sonraki adım