Erkunden des Azure Synapse-Daten-Explorers

Hinweis: Aufgrund von Produktänderungen gibt es einige bekannte Probleme mit dem Abschnitt Erstellen einer Datenbank und Erfassungsdaten dieses Labs. Wir arbeiten daran, diese Probleme zu beheben.

In dieser Übung verwenden Sie den Azure Synapse Daten-Explorer, um Zeitreihendaten zu analysieren.

Dieses Lab dauert ungefähr 25 Minuten.

Vorbereitung

Sie benötigen ein Azure-Abonnement, in dem Sie Administratorzugriff besitzen.

Bereitstellen eines Synapse Analytics-Arbeitsbereichs

Tipp: Wenn Sie bereits über einen Azure Synapse-Arbeitsbereich verfügen, überspringen Sie diesen Abschnitt, und fahren Sie direkt mit dem Abschnitt Erstellen eines Daten-Explorer-Pools fort.

Öffnen Sie das Azure-Portal unter https://portal.azure/com, und melden Sie sich mit den Anmeldeinformationen für Ihr Azure-Abonnement an.

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Sie sich im Verzeichnis mit Ihrem Abonnement befinden. Dies wird oben rechts unter Ihrer Benutzer-ID angegeben. Falls nicht, klicken Sie auf das Benutzersymbol, und wechseln Sie das Verzeichnis.
Verwenden Sie das Symbol ＋ Ressource erstellen auf der Startseite des Azure-Portals, um eine neue Ressource zu erstellen.
Suchen Sie nach Azure Synapse Analytics, und erstellen Sie eine neue Azure Synapse Analytics-Ressource mit den folgenden Einstellungen:
- Abonnement: Geben Sie Ihr Azure-Abonnement an.
  - Ressourcengruppe: Erstellen Sie eine neue Ressourcengruppe mit einem geeigneten Namen wie „synapse-rg“.
  - Verwaltete Ressourcengruppe: Geben Sie einen geeigneten Namen ein, z. B. „synapse-managed-rg“.
- Arbeitsbereichsname: *Geben Sie einen eindeutigen Arbeitsbereichsnamen ein, z. B. „synapse-ws-“.*
- Region: Wählen Sie eine beliebige verfügbare Region aus.
- Data Lake Storage Gen 2 auswählen: Aus Abonnement
  - Kontoname: *Erstellen Sie ein neues Konto mit einem eindeutigen Namen, z. B. „datalake“.*
  - Dateisystemname: *Erstellen Sie ein neues Dateisystem mit einem eindeutigen Namen, z. B. „fs“.*
Hinweis: Ein Synapse Analytics-Arbeitsbereich erfordert zwei Ressourcengruppen in Ihrem Azure-Abonnement: eine für Ressourcen, die Sie explizit erstellen, und eine andere für verwaltete Ressourcen, die vom Dienst verwendet werden. Außerdem ist ein Data Lake-Speicherkonto erforderlich, in dem Daten, Skripts und andere Artefakte gespeichert werden.
Wenn Sie diese Details eingegeben haben, klicken Sie auf Überprüfen + Erstellen und dann auf Erstellen, um den Arbeitsbereich zu erstellen.
Warten Sie, bis der Arbeitsbereich erstellt wurde. Dies kann etwa fünf Minuten dauern.
Wenn die Bereitstellung abgeschlossen ist, wechseln Sie zur erstellten Ressourcengruppe, und überprüfen Sie, ob sie Ihren Synapse Analytics-Arbeitsbereich und ein Data Lake-Speicherkonto enthält.
Wählen Sie Ihren Synapse-Arbeitsbereich aus, und klicken Sie auf der Seite Übersicht der Karte Synapse Studio öffnen auf die Option Öffnen, um Synapse Studio auf einer neuen Browserregisterkarte zu öffnen. Synapse Studio ist eine webbasierte Schnittstelle, die Sie zum Arbeiten mit Ihrem Synapse Analytics-Arbeitsbereich verwenden können.
Verwenden Sie im linken Bereich von Synapse Studio das Symbol ›› , um das Menü zu erweitern. Dadurch werden die verschiedenen Seiten in Synapse Studio angezeigt, die Sie zur Verwaltung von Ressourcen und zur Durchführung von Datenanalyseaufgaben verwenden werden.

Erstellen eines Data Explorer-Pools

Wählen Sie in Synapse Studio die Seite Verwalten aus.
Wählen Sie die Registerkarte Daten-Explorer-Pools aus, und verwenden Sie dann das Symbol ＋ Neu, um einen neuen Pool mit den folgenden Einstellungen zu erstellen:
- Name des Daten-Explorer-Pools: dxpool
- Workload: Computeoptimiert
- Größe: Sehr klein (2 Kerne)
Wählen Sie Weiter: Zusätzliche Einstellungen > aus, und aktivieren Sie die Einstellung Streamingerfassung. So kann der Daten-Explorer neue Daten aus einer Streamingquelle wie z. B. Azure Event Hubs erfassen.
Wählen Sie Überprüfen und erstellen aus, um den Daten-Explorer-Pool zu erstellen, und warten Sie dann, bis er bereitgestellt ist (was 15 Minuten oder länger dauern kann. Der Status ändert sich von Wird erstellt in Online).

Erstellen einer Datenbank und Erfassen von Daten

Wählen Sie in Synapse Studio die Seite Daten aus.
Stellen Sie sicher, dass die Registerkarte Arbeitsbereich ausgewählt ist, und wählen Sie bei Bedarf das Symbol ↻ oben links auf der Seite aus, um die Ansicht zu aktualisieren, sodass Daten-Explorer-Datenbanken aufgelistet wird.
Erweitern Sie Daten-Explorer-Datenbanken, und überprüfen Sie, ob dxpool aufgeführt ist.
Verwenden Sie im Bereich Daten das Symbol ＋ , um eine neue Daten-Explorer Datenbank mit dem Namen iot-data im dxpool-Pool zu erstellen.
Laden Sie beim Warten auf die Erstellung der Datenbank devices.csv von https://github.com/MicrosoftLearning/DP-900T00A-Azure-Data-Fundamentals/raw/master/streaming/data/devices.csv herunter, und speichern Sie die Datei in einem beliebigen Ordner auf Ihrem lokalen Computer.
Warten Sie ggf. in Synapse Studio, bis die Datenbank erstellt ist, und wählen Sie dann im Menü … für die neue iot-data-Datenbank die Option In Azure Data Explorer öffnen aus.
Wählen Sie auf der neuen Browserregisterkarte mit Azure Data Explorer auf der Registerkarte Daten die Option Neue Daten erfassen aus.
Wählen Sie auf der Seite Ziel die folgenden Einstellungen aus:
- Cluster: Der Daten-Explorer-Pool dxpool in Ihrem Azure Synapse-Arbeitsbereich
- Datenbank: iot-data
- Tabelle: Erstellen Sie eine neue Tabelle mit dem Namen devices.
Wählen Sie Weiter: Quelle und auf der Seite Quelle die folgenden Optionen aus:
- Quelltyp: Datei
- Dateien: Laden Sie die devices.csv-Datei von Ihrem lokalen Computer hoch.
Wählen Sie Weiter: Schema aus, und stellen Sie auf der Seite Schema sicher, dass die folgenden Einstellungen korrekt sind:
- Komprimierungstyp: Nicht komprimiert
- Datenformat: CSV
- Ersten Datensatz ignorieren: ausgewählt
- Zuordnung: devices_mapping
Stellen Sie sicher, dass die Spaltendatentypen ordnungsgemäß als Uhrzeit (datetime), Gerät (string) und Wert (long)) identifiziert wurden. Wählen Sie dann Weiter: Erfassung starten aus.
Klicken Sie nach Abschluss der Erfassung auf Schließen.
Stellen Sie sicher, dass in Azure Data Explorer auf der Registerkarte Abfrage die Datenbank iot-data ausgewählt ist, und geben Sie dann im Abfragebereich die folgende Abfrage ein.
```
 devices
```

Wählen Sie auf der Symbolleiste ▷ Ausführen aus, um die Abfrage auszuführen, und überprüfen Sie die Ergebnisse, die in etwa wie folgt aussehen sollten:

Zeit	Sicherungsmedium	Wert
2022-01-01T00:00:00Z	Dev1	7
2022-01-01T00:00:01Z	Dev2	4
…	…	…

Wenn die Ergebnisse hiermit übereinstimmen, haben Sie die Tabelle devices erfolgreich aus den Daten in der Datei erstellt.

Tipp: In diesem Beispiel haben Sie eine sehr kleine Menge an Batchdaten aus einer Datei importiert, um den Zweck dieser Übung zu erfüllen. In Wirklichkeit können Sie mit dem Daten-Explorer viel größere Datenmengen analysieren. Und da Sie die Datenstromerfassung aktiviert haben, könnten Sie den Daten-Explorer auch dazu konfigurieren, Daten aus einer Streamingquelle wie Azure Event Hubs in der Tabelle zu erfassen.

Verwenden der Kusto-Abfragesprache zum Abfragen der Tabelle in Synapse Studio

Schließen Sie die Azure Data Explorer-Browserregisterkarte, und kehren Sie zu der Registerkarte zurück, die Synapse Studio enthält.
Erweitern Sie auf der Seite Daten die Datenbank iot-data und ihren Ordner Tables. Wählen Sie dann im Menü … für die Tabelle devices die Option Neues KQL-Skript > 1.000 Zeilen verwenden aus.
Überprüfen Sie die generierte Abfrage und ihre Ergebnisse. Die Datei sollte den folgenden Code enthalten:
```
 devices
 | take 1000
```
Die Ergebnisse der Abfrage enthalten die ersten 1.000 Datenzeilen.
Ändern Sie die Abfrage wie folgt:
```
 devices
 | where Device == 'Dev1'
```
Klicken Sie auf ▷ Ausführen, um die Abfrage auszuführen. Überprüfen Sie dann die Ergebnisse, die nur die Zeilen für das Dev1-Gerät enthalten sollen.

Ändern Sie die Abfrage wie folgt:

 devices
 | where Device == 'Dev1'
 | where Time > datetime(2022-01-07)

Führen Sie die Abfrage aus, und überprüfen Sie die Ergebnisse, die nur die Zeilen für das Dev1-Gerät nach dem 7. Januar 2022 enthalten sollten.

Ändern Sie die Abfrage wie folgt:

 devices
 | where Time between (datetime(2022-01-01 00:00:00) .. datetime(2022-07-01 23:59:59))
 | summarize AvgVal = avg(Value) by Device
 | sort by Device asc

Führen Sie die Abfrage aus, und überprüfen Sie die Ergebnisse, die den durchschnittlichen Gerätewert enthalten sollten, der zwischen dem 1. Januar und dem 7. Januar 2022 in aufsteigender Reihenfolge des Gerätenamens aufgezeichnet wurde.
Schließen Sie die KQL-Abfrageregisterkarte, und verwerfen Sie Ihre Änderungen.

Löschen von Azure-Ressourcen

Nachdem Sie nun mit dem Erkunden von Azure Synapse Analytics fertig sind, löschen Sie die erstellten Ressourcen, um unnötige Azure-Kosten zu vermeiden.

Schließen Sie die Synapse Studio-Browserregisterkarte, ohne Änderungen zu speichern, und kehren Sie zum Azure-Portal zurück.
Wählen Sie auf der Startseite des Azure-Portals die Option Ressource erstellen aus.
Wählen Sie die Ressourcengruppe für Ihren Synapse Analytics-Arbeitsbereich (nicht die verwaltete Ressourcengruppe) aus, und vergewissern Sie sich, dass sie den Synapse-Arbeitsbereich, das Speicherkonto und den Daten-Explorer Pool für Ihren Arbeitsbereich enthält (wenn Sie die vorherige Übung abgeschlossen haben, enthält sie auch einen Spark-Pool).
Wählen Sie oben auf der Seite Übersicht für Ihre Ressourcengruppe die Option Ressourcengruppe löschen aus.
Geben Sie den Namen der Ressourcengruppe ein, um zu bestätigen, dass Sie sie löschen möchten, und wählen Sie Löschen aus.

Nach ein paar Minuten werden Ihr Azure Synapse-Arbeitsbereich und der ihm zugeordnete verwaltete Arbeitsbereich gelöscht.