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Créer un dataset Power BI depuis notre Synapse DataLakeHouse
Notre DataLakeHouse contient physiquement des fichiers de données. Ceux-ci sont organisés, nettoyés, représentent un modèle de donnée défini sur la « dernière » couche et éventuellement de formats différents. Nous pouvons donc lire nos données depuis ces fichiers et travailler dessus pour faire ce que l’on en veut. Un des principaux cas d’usage est de connecter un…
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Un Data Lakehouse fonctionnel avec Azure Synapse Analytics
Cet article est le point de départ du projet global qui sera créé le long de plusieurs articles à venir. L’objectif est de créer un datalake autour de la solution intégrée de Microsoft : Synapse Analytiques et d’autres solutions Microsoft / Azures s’imbriquant dans notre besoin.
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Création de l’environnement de travail : Azure Synapse Analytics – Workspace
Nous travaillons à la mise en place d’un datalake/datalakehouse « dans » Azure Synapse Analytics. Ce scénario tourne donc autour de deux solutions que sont : Storage account / Data Lake Storage pour le « datalake » Synapse workspace pour L’environnement de développement et d’intégration Cet article est centré autour de la création du workspace Synapse.
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Générer un dataset partitionné via un data flow Azure Synapse Analytics
Afin d’optimiser des les requêtes effectués sur des fichiers parquets depuis un pool serverless, on travail généralement avec des dataset partitionné. Cette article décrit comment générer un dataset partitionné via un data flow Azure Synapse Analystics.
