Usare i notebook di Fabric con i dati di un database KQL

I notebook sono sia documenti leggibili contenenti descrizioni e risultati dell'analisi dei dati che documenti eseguibili per effettuare l'analisi dei dati. Questo articolo illustra come usare un notebook di Fabric per connettersi ai dati in un database KQL ed eseguire query usando KQL (Linguaggio di query Kusto) nativo. Per altre informazioni sui notebook, vedere Come usare i notebook di Microsoft Fabric.

Esistono alcuni modi per usare i notebook Fabric con i dati del database KQL:

Prerequisiti

Caricare i dati del database KQL dal catalogo OneLake

I database KQL nel catalogo OneLake sono disponibili come origini dati nell'ambiente dei notebook. È possibile aggiungere un database KQL come origine dati al notebook e quindi farvi riferimento nelle celle di codice per eseguire query KQL su di esso.

  1. Nel tuo spazio di lavoro, passa a un notebook esistente o creane uno nuovo.

  2. Nel riquadro Esplora notebook selezionare Aggiungi elementi di dati e quindi selezionare Da catalogo OneLake.

    Schermata di un notebook con il riquadro Explorer aperto sulla scheda Elementi dati. Il pulsante Aggiungi elementi dati è espanso e l'opzione From OneLake catalog è evidenziata.

  3. Nel catalogo OneLake passare al database KQL. È possibile trovarlo nella Casa eventi a cui appartiene, è possibile filtrare l'elenco in base al tipo e selezionare Tipo di database KQL oppure cercare il database in base al nome.

    Screenshot del filtro del catalogo OneLake con un filtro di database KQL evidenziato.

  4. Il database KQL viene aggiunto sotto OneLake nel riquadro di esplorazione del notebook.

    1. Espandere il database per visualizzare le tabelle al suo interno.

    2. Passare il puntatore del mouse su una tabella, selezionare il menu altro ... e quindi selezionare Carica dati.

      Schermata di un database KQL espanso per mostrarne le tabelle. Il menu Altre opzioni di una tabella è espanso per mostrare l'opzione Carica dati.

  5. I dati della tabella vengono caricati in una nuova cella di codice nel notebook e viene stabilita automaticamente una connessione al database KQL. È quindi possibile eseguire la cella di codice per eseguire query sui dati e restituire i risultati all'interno del notebook.

    Screenshot del notebook dopo il caricamento dei dati dal database KQL. Il frammento di codice è evidenziato.

Per altre informazioni sull'esperienza del notebook con i dati KQL e sulle opzioni di analisi dei dati, vedere xxxxxxx.

Usare frammenti di codice Kusto in un notebook

I notebook di Fabric forniscono frammenti di codice che consentono di scrivere facilmente modelli di codice usati comunemente. È possibile usare frammenti di codice per scrivere o leggere dati in un database KQL usando KQL.

  1. Passare a un notebook esistente oppure crearne uno nuovo.

  2. In una cella di codice digitare kusto.

    Screenshot dell'uso di un frammento kusto per l'uso di KQL in un notebook di Fabric.

  3. Selezionare il frammento che corrisponde all'operazione da eseguire: Scrivere dati in un database KQL o Leggere dati da un database KQL.

    Il frammento di codice seguente mostra un esempio d'uso dell'operazione di lettura dei dati:

    # Example of query for reading data from Kusto. Replace T with your <tablename>.
kustoQuery = "['T'] | take 10"
# The query URI for reading the data e.g. https://<>.kusto.data.microsoft.com.
kustoUri = "https://<yourKQLdatabaseURI>.z0.kusto.data.microsoft.com"
# The database with data to be read.
database = "DocsDatabase"
# The access credentials.
accessToken = mssparkutils.credentials.getToken('kusto')
kustoDf  = spark.read\
    .format("com.microsoft.kusto.spark.synapse.datasource")\
    .option("accessToken", accessToken)\
    .option("kustoCluster", kustoUri)\
    .option("kustoDatabase", database)\
    .option("kustoQuery", kustoQuery).load()

# Example that uses the result data frame.
kustoDf.show()

    Il frammento di codice seguente mostra un esempio d'uso dell'operazione di scrittura dei dati:

    # The Kusto cluster uri to write the data. The query Uri is of the form https://<>.kusto.data.microsoft.com 
kustoUri = ""
# The database to write the data
database = ""
# The table to write the data 
table    = ""
# The access credentials for the write
accessToken = mssparkutils.credentials.getToken('kusto')

# Generate a range of 5 rows with Id's 5 to 9
data = spark.range(5,10) 

# Write data to a Kusto table
data.write.\
format("com.microsoft.kusto.spark.synapse.datasource").\
option("kustoCluster",kustoUri).\
option("kustoDatabase",database).\
option("kustoTable", table).\
option("accessToken", accessToken ).\
option("tableCreateOptions", "CreateIfNotExist").mode("Append").save()

  4. Immettere le informazioni necessarie tra virgolette di ogni campo nella cella di dati:

    Campo Descrizione Collegamenti correlati
    kustoQuery La query KQL da valutare. Panoramica di KQL
    KustoUri L'URI di query del database KQL. Copiare un URI del database KQL
    database Il nome del database KQL. Accedere a un database KQL esistente
    data Dati da scrivere nella tabella.

  5. Esegui la cella di codice.

Creare un notebook da un database KQL

Quando si crea un notebook come elemento correlato in un database KQL, al notebook viene assegnato lo stesso nome del database KQL e viene prepopolato con le informazioni di connessione.

  1. Passare al proprio database KQL.

  2. Selezionare Nuovo elemento correlato>Notebook.

    Schermata che mostra la creazione di un notebook come elemento correlato in un database KQL.

    Viene creato un notebook con i dettagli di KustoUri e del database precompilati.

  3. Immettere la query KQL da valutare nel campo kustoQuery.

    Schermata del notebook creato a partire da un database KQL.

  4. Esegui la cella di codice.

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