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Direct Lake 用のレイクハウスを作成する

  • [アーティクル]

この記事では、レイクハウスおよびそのレイクハウスの Delta テーブルを作成する方法について説明し、次に Microsoft Fabric ワークスペースでレイクハウスの基本的なセマンティック モデルを作成する方法について説明します。

Direct Lake 用のレイクハウスの作成を開始する前に、「Direct Lake の概要」を必ずお読みください。

レイクハウスを作成する

  1. Microsoft Fabric ワークスペースで、[新規]>[その他のオプション] を選んだ後、[データ エンジニアリング] で [Lakehouse] タイルを選択します。

    データ エンジニアリングの Lakehouse タイルを示すスクリーンショット。

  2. [新しい lakehouse] ダイアログ ボックスで、名前を入力して、[作成] を選びます。 名前に使用できるのは英数字とアンダースコアのみです。

    レイクハウスの作成ダイアログを示すスクリーンショット。

  3. 新しいレイクハウスが作成され、正常に開かれることを確認します。

    ワークスペースに作成された レイクハウス のスクリーンショット。

レイクハウス で Delta テーブルを作成する

新しい レイクハウス を作成した後、Direct Lake がデータにアクセスできるように、少なくとも 1 つの Delta テーブルを作成する必要があります。 Direct Lake は Parquet 形式のファイルを読み取ることができますが、パフォーマンスを最高にするには、VORDER 圧縮方法を使ってデータを圧縮するのが最善です。 VORDER は、Power BI エンジンのネイティブ圧縮アルゴリズムを使ってデータを圧縮します。 これにより、エンジンは可能な限り速くデータをメモリに読み込むことができます。

レイクハウスにデータを読み込むには、データ パイプラインやスクリプトなど、複数のオプションがあります。 次の手順では、PySpark を使い、Azure Open Dataset に基づいてレイクハウス に Delta テーブルを追加します。

  1. 新しく作成したレイクハウスで、[ノートブックを開く] を選んでから、[新しいノートブック] を選びます。

    新しいノートブック コマンドを示すスクリーンショット。

  2. 次のコード スニペットをコピーして最初のコード セルに貼り付け、 SPARK が開いているモデルにアクセスできるようにしてから、Shift + Enter キーを押してコードを実行します。

    # Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "holidaydatacontainer"
blob_relative_path = "Processed"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

  3. コードでリモート BLOB パスが正常に出力されることを確認します。

    リモート BLOB パスの出力を示すスクリーンショット。

  4. 以下のコードをコピーして次のセルに貼り付け、Shift + Enter キーを押します。

    # Read Parquet file into a DataFrame.
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print(df.printSchema())

  5. コードで DataFrame スキーマが正常に出力されることを確認します。

    データフレーム スキーマの出力を示すスクリーンショット。

  6. 以下の行をコピーして次のセルに貼り付け、Shift + Enter キーを押します。 最初の命令によって VORDER 圧縮方法が有効になり、次の命令によって DataFrame が レイクハウス に Delta テーブルとして保存されます。

    # Save as delta table 
spark.conf.set("spark.sql.parquet.vorder.enabled", "true")
df.write.format("delta").saveAsTable("holidays")

  7. すべての Spark ジョブが正常に完了することを確認します。 Spark ジョブの一覧を展開して、詳細を表示します。

    SPARK ジョブのリストを展開した状態のスクリーンショット。

  8. テーブルが正常に作成されたことを確認するには、左上の領域で [テーブル] の横にある省略記号 [...] を選び、[最新の情報に更新] を選んで、[テーブル] ノードを展開します。

    [[テーブル] ノードを示すスクリーンショット。

  9. 上記と同じ方法または他のサポートされている方法を使って、分析するデータの Delta テーブルを追加します。

レイクハウス用の基本的な Direct Lake データセットを作成する

  1. レイクハウスで [新しいセマンティック モデル] を選択し、ダイアログでセマンティック モデルに含めるテーブルを選びます。

    新しいモデルを作成するダイアログのスクリーンショット。

  2. [確認] を選んで、Direct Lake のモデルを生成します。 モデルがレイクハウスの名前に基づくワークスペースに自動的に保存された後、モデルが開きます。

    Power BI で開いたモデルを示すスクリーンショット。

  3. [データ モデルを開く] を選ぶと開く Web モデリング エクスペリエンスで、テーブルのリレーションシップと DAX のメジャーを追加できます。

    Power BI での Web モデリングを示すスクリーンショット。

リレーションシップと DAX メジャーの追加が終わったら、他のモデルとほぼ同じ方法で、レポートの作成、複合モデルの構築、XMLA エンドポイント経由でのモデルのクエリを行うことができます。

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