Поделиться через

Начало работы с хранилищем данных с помощью Databricks SQL

Если вы являетесь аналитиком данных, который работает в основном с sql-запросами и любимыми инструментами бизнес-аналитики, Databricks SQL предоставляет интуитивно понятную среду для выполнения нерегламентированных запросов и создания панелей мониторинга на данных, хранящихся в озере данных.

Примечание.

Databricks SQL Serverless недоступно в Azure China. Databricks SQL недоступен в Azure для государственных регионов.

Основные сведения

Step Описание
Основные понятия Databricks SQL Ознакомьтесь с основными интерфейсами, понятиями запросов, средствами управления данными и моделью проверки подлинности в Databricks SQL.
Архитектура хранения данных Изучите архитектуру lakehouse, уровни медальона и подходы к моделированию данных для создания хранилища данных.

Создайте первые ресурсы

Step Описание
Изучение примеров панелей мониторинга Импорт и взаимодействие с панелями мониторинга из коллекции примеров панелей мониторинга, визуализирующих запросы на образцы данных.
Создание панели мониторинга ИИ/BI Создайте панель мониторинга для изучения данных и обмена аналитическими сведениями с вашей командой с помощью искусственного интеллекта и расширенной библиотеки визуализации.
Создание хранилища SQL Подготовьте хранилище SQL для запуска запросов к данным.

Подключение и автоматизация

Step Описание
Используйте Databricks SQL с записной книжкой Подключите записную книжку к хранилищу SQL для запуска SQL вместе с Python, Scala или R.
Загрузка данных с помощью COPY INTO Используйте COPY INTO для приема данных из облачного хранилища объектов в таблицы SQL Databricks.
Использование Databricks SQL в задании Создание, планирование и мониторинг рабочих процессов, включающих запросы SQL Databricks, панели мониторинга и оповещения.
Подключение средств бизнес-аналитики с помощью Partner Connect Подключите рабочую область Azure Databricks к партнерскому решению для бизнес-интеллекта и визуализации.
  • Last updated on