Lernprogramm: Verwenden eines Fabric-Notizbuchs mit Kqlmagic zum Abfragen einer KQL-Datenbank

Mit Fabric-Notizbüchern können Sie Dokumente erstellen und freigeben, die Livecode, Formeln, Visualisierungen und narrativen Text enthalten. Es ist nützlich für eine breite Palette von Aufgaben, z. B. Datenreinigung und -transformation, numerische Simulation, statistische Modellierung, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen.

Kqlmagic erweitert die Funktionen des Python-Kernels in Fabric-Notizbüchern, damit Sie Kusto Query Language (KQL) -Abfragen nativ aus Notizbuchzellen ausführen können. Sie können Python und KQL kombinieren, um Daten abzufragen und zu visualisieren, indem Sie die umfangreiche Plotly-Bibliothek verwenden, die in den Renderoperator integriert ist.

Weitere Informationen zu Notizbüchern finden Sie unter Verwenden von Microsoft Fabric-Notizbüchern.

In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Kqlmagic erweiterte Abfragen und Visualisierungen aus Daten in einer KQL-Datenbank ausführen. Es verwendet bereits erstellte Datasets und Notizbücher sowohl in den Real-Time Intelligence- als auch in den Data Engineering-Umgebungen in Microsoft Fabric.

In diesem Tutorial lernen Sie Folgendes:

Voraussetzungen

• Ein Arbeitsbereich mit einer Microsoft Fabric-fähigen Kapazität
• Eine KQL-Datenbank mit Bearbeitungsberechtigungen

1. Erstellen einer KQL-Datenbank

In diesem Schritt erstellen Sie eine leere KQL-Datenbank namens NYCTaxiDB in Ihrem Arbeitsbereich oder in einem vorhandenen Eventhouse.

1. Wählen Sie Ihren Arbeitsbereich in der linken Navigationsleiste aus.

2. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um mit dem Erstellen einer KQL-Datenbank zu beginnen:

   • Wählen Sie Neues Element und anschließend Eventhouse aus. Geben Sie im Feld "Eventhouse-Name " nyCTaxiDB ein, und wählen Sie dann "Erstellen" aus. Eine KQL-Datenbank wird mit demselben Namen generiert.
   • Wählen Sie in einem vorhandenen Eventhouse die Option Datenbanken aus. Unter KQL-Datenbanken im Feld +NYCTaxiDB eingeben und dann Erstellen auswählen.

3. Wählen Sie die NYCTaxiDB-Datenbank aus, erweitern Sie die Datenbankdetails, kopieren Sie den Abfrage-URI, und fügen Sie ihn an eine Stelle wie einen Texteditor ein, um ihn später zu verwenden.

   

2. Abrufen von Daten

In diesem Schritt verwenden Sie ein Skript, um zuerst eine Tabelle mit der angegebenen Zuordnung zu erstellen und dann Daten aus einem öffentlichen Blob in diese Tabelle abzurufen.

1. Kopieren des KQL-Skripts aus dem Fabric-Beispiel-Repository auf GitHub

   

2. Navigieren Sie zu Ihrer KQL-Datenbank.

3. Wählen Sie "Abfrage mit Code " aus, um eine leere Registerkarte im NYCTaxiDB_queryset zu öffnen.

4. Fügen Sie das KQL-Skript aus Schritt 1 ein. und wählen Sie die Schaltfläche "Ausführen " aus.

   Die erste Abfrage erstellt die Tabellen- und Schemazuordnung. Die Ausgabe dieser Abfrage zeigt die Tabellen- und Zuordnungserstellungsinformationen an, einschließlich des Befehlstyps und des Ergebnisses Abgeschlossen bei Fertigstellung. Die zweite Abfrage lädt Ihre Daten. Es kann einige Minuten dauern, bis das Laden der Daten abgeschlossen ist.

   

5. Aktualisieren Sie das Abfrageset, und wählen Sie "Tabellen" aus, um eine Übersicht über die neu erstellte Tabelle namens trips2 anzuzeigen. Von hier aus können Sie das Tabellenschema erweitern, die Daten in der Vorschau anzeigen und Abfrageerkenntnisse anzeigen.

   

3. Laden Sie das NYC Taxi Demo-Notizbuch herunter

Verwenden Sie ein Beispielnotizbuch, um die Beispieldaten abzufragen und zu visualisieren, die Sie in Ihrer KQL-Datenbank geladen haben.

1. Öffnen Sie das Fabric-Beispiel-Repository auf GitHub, und laden Sie das NYC Taxi KQL Notebook herunter.

   

2. Laden Sie das Notizbuch lokal auf Ihr Gerät herunter.

   Hinweis

   Das Notebook muss im Dateiformat .ipynb gespeichert werden.

4. Importieren des Notizbuchs

Der Rest dieses Workflows verwendet Kqlmagic, um die Daten in Ihrer KQL-Datenbank abzufragen und zu visualisieren.

1. Wählen Sie in Ihrem Arbeitsbereich "Notizbuch>von diesem Computer<" aus.

   

2. Wählen Sie im Bereich "Importstatus " die Option "Hochladen" aus.

   

3. Wählen Sie das NYC Taxi KQL-Notizbuch aus, das Sie in Schritt 3 heruntergeladen haben.

4. Nachdem der Import abgeschlossen ist, wählen Sie "Gehe zum Arbeitsbereich " aus, und öffnen Sie dieses Notizbuch.

   

5. Führen Sie das Notizbuch aus.

Wählen Sie die Wiedergabeschaltfläche aus, um jede Zelle sequenziell auszuführen, oder wählen Sie die Zelle aus, und drücken Sie UMSCHALT+EINGABETASTE. Wiederholen Sie diesen Schritt für jedes Paket.

Führen Sie die verbleibenden Zellen sequenziell aus, um eine Heatmap der NYC-Taxiabholungen zu erstellen. Weitere Informationen zu Kqlmagic finden Sie unter Verwendung eines Jupyter-Notizbuchs und einer Kqlmagic-Erweiterung zum Analysieren von Daten

1. In der folgenden Zelle werden alle Abholungen innerhalb der angegebenen geografischen Grenze aggregiert.

   

2. Führen Sie die folgende Zelle aus, um eine Heatmap der NYC-Taxiabholungen zu erstellen.

   

   In der resultierenden Wärmekarte können Sie sehen, dass sich die meisten Taxi-Abholungen im Bereich von Unter-Manhattan befinden. Darüber hinaus gibt es auch viele Taxi-Abholungen am Flughafen JFK und La Guardia.

   

6. Bereinigen von Ressourcen

Bereinigen Sie die Elemente, indem Sie zu dem Arbeitsbereich navigieren, in dem sie erstellt wurden.

1. Zeigen Sie in Ihrem Arbeitsbereich auf das Notebook, das Sie löschen möchten, und wählen Sie Menü „Mehr“ [...] >Löschen aus.

   

2. Klicken Sie auf Löschen. Sie können Ihr Notebook nach dem Löschen nicht mehr wiederherstellen.

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