Compartir a través de

Tutorial: Uso de un cuaderno de Fabric con Kqlmagic para consultar una base de datos KQL

Los cuadernos de Fabric permiten crear y compartir documentos que contengan código dinámico, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Resulta útil para una amplia gama de tareas, como la limpieza y transformación de datos, la simulación numérica, el modelado estadístico, la visualización de datos y el aprendizaje automático.

Kqlmagic amplía las funcionalidades del kernel de Python en cuadernos de Fabric para que pueda ejecutar consultas del lenguaje de consulta kusto (KQL) de forma nativa desde las celdas del cuaderno. Puede combinar Python y KQL para consultar y visualizar datos mediante la biblioteca de Plotly enriquecida integrada con el operador render .

Para obtener más información sobre los cuadernos, consulte Uso de cuadernos de Microsoft Fabric.

En este tutorial, aprenderá a usar Kqlmagic para ejecutar consultas avanzadas y visualizaciones de datos en una base de datos KQL. Usa conjuntos de datos y cuadernos creados previamente tanto en la inteligencia de Real-Time como en los entornos de ingeniería de datos de Microsoft Fabric.

En este tutorial, aprenderá a:

  • Creación de una base de datos KQL
  • Obtención de datos
  • Importación de un cuaderno con Kqlmagic
  • Ejecución del cuaderno

Prerrequisitos

1. Creación de una base de datos KQL

En este paso, creará una base de datos KQL vacía denominada NYCTaxiDB en el área de trabajo o en un centro de eventos existente.

  1. Seleccione el área de trabajo en la barra de navegación izquierda.

  2. Siga uno de estos pasos para empezar a crear una base de datos KQL:

    • Seleccione Nuevo elemento y, a continuación, Eventhouse. En el campo Nombre del centro de eventos, escriba NYCTaxiDB y seleccione Crear. Se genera una base de datos KQL con el mismo nombre.
    • En un centro de eventos existente, seleccione Bases de datos. En Bases de datos KQL , seleccione +, en el campo Nombre de la base de datos KQL , escriba NYCTaxiDB y, a continuación, seleccione Crear.

  3. Seleccione la base de datos NYCTaxiDB , expanda Detalles de la base de datos, copie el URI de consulta y péguelo en algún lugar, como un bloc de notas, para usarlo en un paso posterior.

    Captura de pantalla de la tarjeta de detalles de la base de datos que muestra los detalles de la base de datos. La opción URI de consulta titulada Copiar URI está resaltada.

2. Obtener datos

En este paso, usará un script para crear primero una tabla con la asignación especificada y luego transferir datos desde un blob público a esta tabla.

  1. Copia del script KQL desde el repositorio de ejemplos de Fabric en GitHub

    Captura de pantalla del repositorio de GitHub que muestra el script KQL para el cuaderno de demostración de NYC Taxi. El icono de copia está resaltado.

  2. Vaya a la base de datos KQL.

  3. Seleccione Consulta con código para abrir una pestaña vacía en el NYCTaxiDB_queryset.

  4. Pegue el script KQL del paso 1. y seleccione el botón Ejecutar .

    La primera consulta crea la tabla y el mapeo de esquemas. La salida de esta consulta muestra la información sobre la creación de la tabla y la asignación, incluyendo el tipo de comando y el resultado Completado al finalizar. La segunda consulta carga los datos. La carga de datos puede tardar unos minutos en completarse.

    Captura de pantalla de la ventana de consulta que muestra el estado completado del mapeo de tablas y la captación de datos.

  5. Actualice el conjunto de consultas y seleccione Tablas para ver una introducción a la tabla recién creada denominada trips2. Desde aquí puede expandir el esquema de la tabla, obtener una vista previa de los datos y ver la información de consulta.

    Captura de pantalla de la pestaña Tablas que muestra la tabla trips2.

3. Descargue el notebook de demostración NYC Taxi

Use un cuaderno de ejemplo para consultar y visualizar los datos de ejemplo cargados en la base de datos KQL.

  1. Abra el repositorio de ejemplos de Fabric en GitHub y descargue nyc taxi KQL Notebook..

    Captura de pantalla del repositorio de GitHub que muestra el cuaderno de demostración nyc Taxi. La opción titulada Raw está resaltada.

  2. Descargue el cuaderno localmente en el dispositivo.

    Nota:

    El cuaderno debe guardarse en el formato de archivo .ipynb.

4. Importar el cuaderno

El resto de este flujo de trabajo usa Kqlmagic para consultar y visualizar los datos en la base de datos KQL.

  1. En su Espacio de trabajo, seleccione Importar>Cuaderno<desde este equipo.

    Captura de pantalla de las opciones de elementos en Ingeniería de datos. El elemento titulado Import notebook (Importar cuaderno) está resaltado.

  2. En el panel Estado de importación , seleccione Cargar.

    Captura de pantalla de la ventana de Estado de importación. El botón titulado Cargar está resaltado.

  3. Seleccione el cuaderno NYC Taxi KQL Notebook que descargó en el paso 3.

  4. Una vez completada la importación, seleccione Ir al área de trabajo y abra este cuaderno.

    Captura de pantalla de la carga completada correctamente para ir al área de trabajo.

5. Ejecutar el cuaderno

Seleccione el botón Reproducir para ejecutar cada celda secuencialmente o seleccione la celda y presione Mayús+ Entrar. Repita este paso para cada paquete.

Nota:

Espere a que aparezca la marca de verificación de finalización antes de ejecutar la celda siguiente.

Captura de pantalla del bloque de celdas que muestra el comando import. El botón Reproducir está resaltado.

Ejecute las celdas restantes secuencialmente para crear un mapa térmico de las recogidas de taxis de Nueva York. Para obtener más información sobre Kqlmagic, consulte Uso de una extensión de Jupyter Notebook y Kqlmagic para analizar datos.

  1. La celda siguiente agrega todas las recogidas dentro del límite geográfico especificado.

    Captura de pantalla de la celda de código que muestra la consulta de agregación.

  2. Ejecute la siguiente celda para dibujar un mapa térmico de las recogidas de taxis de Nueva York.

    Captura de pantalla de la celda de código que muestra la consulta para crear un mapa térmico.

    En el mapa térmico resultante, puede ver que la mayoría de las recogidas de taxi están en la zona inferior de Manhattan. Además, hay muchas recogidas en taxi en el aeropuerto JFK y La Guardia.

    Captura de pantalla del cuaderno que muestra un mapa térmico de las recogidas de taxis de Nueva York.

6. Limpieza de recursos

Limpie los elementos creados; para ello, vaya al área de trabajo en la que se crearon.

  1. En su área de trabajo, pase el ratón por encima del cuaderno que quiere eliminar, seleccione el menú Más>Eliminar.

    Captura de pantalla del área de trabajo que muestra el menú desplegable del cuaderno nyc taxi. La opción denominada Eliminar está resaltada.

  2. Seleccione Eliminar. No puede recuperar el cuaderno una vez que lo elimine.

Contenido relacionado

  • Last updated on