Tutoriel : Utiliser un notebook Fabric avec Kqlmagic pour interroger une base de données KQL

Les blocs-notes Fabric vous permettent de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Elle s’avère utile pour un large éventail de tâches, par exemple le nettoyage et la transformation des données, la simulation numérique, la modélisation statistique, la visualisation des données et le Machine Learning.

Kqlmagic étend les fonctionnalités du noyau Python dans les notebooks Fabric afin de pouvoir exécuter des requêtes KQL (Kusto Query Language) en mode natif à partir de cellules de notebook. Vous pouvez combiner Python et KQL pour interroger et visualiser des données à l’aide de la riche bibliothèque Plotly intégrée à l’opérateur de rendu .

Pour plus d’informations sur les blocs-notes, consultez Guide pratique pour utiliser des notebooks Microsoft Fabric.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser Kqlmagic pour exécuter des requêtes et des visualisations avancées à partir de données dans une base de données KQL. Il utilise des jeux de données et des notebooks préexistants dans les environnements Intelligence Real-Time et Ingénierie des données de Microsoft Fabric.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à :

Conditions préalables

• Un espace de travail doté d'une capacité activée par Microsoft Fabric
• Une base de données KQL avec des autorisations de modification

1. Créer une base de données KQL

Dans cette étape, vous créez une base de données KQL vide nommée NYCTaxiDB dans votre espace de travail ou dans un Eventhouse existant.

1. Sélectionnez votre espace de travail dans la barre de navigation de gauche.

2. Suivez l’une des étapes suivantes pour commencer à créer une base de données KQL :

   • Sélectionnez Nouvel élément, puis Eventhouse. Dans le champ Nom d’Eventhouse , entrez NYCTaxiDB, puis sélectionnez Créer. Une base de données KQL est générée avec le même nom.
   • Dans un lieu d'événement existant, sélectionnez Bases de données. Sous les bases de données KQL , sélectionnez +, dans le champ nom de la base de données KQL , entrez NYCTaxiDB, puis sélectionnez Créer.

3. Sélectionnez la base de données NYCTaxiDB , développez les détails de la base de données, copiez l’URI de requête et collez-le quelque part, comme un bloc-notes, pour l’utiliser dans une étape ultérieure.

   

2. Obtenir des données

Dans cette étape, vous utilisez un script pour créer d’abord une table avec un mappage spécifié, puis obtenir des données d’un objet blob public dans cette table.

1. Copier le script KQL à partir du référentiel d’exemples Fabric sur GitHub

   

2. Accédez à votre base de données KQL.

3. Sélectionnez Requête par code pour ouvrir un onglet vide de NYCTaxiDB_queryset.

4. Collez le script KQL de l’étape 1. et sélectionnez le bouton Exécuter .

   La première requête crée la table et le mappage de schéma. La sortie de cette requête affiche les informations de création de table et de mappage, notamment le type de commande et le résultat terminé . La deuxième requête charge vos données. Le chargement des données peut prendre quelques minutes.

   

5. Actualisez l’ensemble de requêtes et sélectionnez Tables pour afficher une vue d’ensemble de la table nouvellement créée nommée trips2. À partir de là, vous pouvez développer le schéma de table, afficher un aperçu des données et afficher les insights de requête.

   

3. Télécharger le bloc-notes de démonstration NYC Taxi

Utilisez un notebook d'exemple pour interroger et visualiser les données d'exemple que vous avez chargées dans votre base de données KQL.

1. Ouvrez le référentiel d’exemples Fabric sur GitHub et téléchargez le notebook NYC Taxi KQL..

   

2. Téléchargez le bloc-notes localement sur votre appareil.

   Remarque

   Le notebook doit être enregistré au format de fichier .ipynb.

4. Importer le bloc-notes

Le reste de ce flux de travail utilise Kqlmagic pour interroger et visualiser les données dans votre base de données KQL.

1. Dans votre espace de travail, sélectionnez Importer>un bloc-notes<à partir de cet ordinateur.

   

2. Dans le volet Statut d'importation, sélectionnez Télécharger.

   

3. Sélectionnez le bloc-notes NYC Taxi KQL que vous avez téléchargé à l’étape 3.

4. Une fois l’importation terminée, sélectionnez Accéder à l’espace de travail et ouvrez ce bloc-notes.

   

5. Exécuter le bloc-notes

Sélectionnez le bouton de lecture pour exécuter chaque cellule de manière séquentielle, ou sélectionnez la cellule, puis appuyez sur Maj+ Entrée. Répétez cette étape pour chaque package.

Exécutez les cellules restantes séquentiellement afin de créer une carte thermique des prises en charge de taxi à NYC. Pour plus d’informations sur Kqlmagic, consultez Utiliser un notebook Jupyter et une extension Kqlmagic pour analyser les données

1. La cellule suivante agrège tous les ramassages dans la limite géographique spécifiée.

   

2. Lancer la cellule suivante pour dessiner une carte de chaleur des réservations de taxi NYC.

   

   Dans la carte thermique résultante, vous pouvez voir que la plupart des micro-taxis sont dans la région de Manhattan inférieur. En outre, il y a aussi de nombreux micro-taxis à LFK et l’aéroport de La Guardia.

   

6. Nettoyer les ressources

Nettoyez les éléments créés en accédant à l’espace de travail dans lequel ils ont été créés.

1. Dans votre espace de travail, pointez sur le notebook que vous souhaitez supprimer, sélectionnez le Menu Plus [...] >Supprimer.

   

2. Sélectionnez Supprimer. Vous ne pouvez pas récupérer votre notebook une fois que vous l’avez supprimé.

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• visualiser des données dans un rapport Power BI