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Starten Sie direkt mit Ihrem ersten Projekt durch – dank dem neuen Knowledge Center in Azure Synapse Studio.

Mit dem Ziel, den Erkenntnisgewinn in Microsoft Azure Synapse Analytics weiter zu beschleunigen, führen wir das Knowledge Center ein. So lässt sich der Zugriff auf vorab geladene Beispieldaten vereinfachen, während Datenexperten von einem leichteren Einstieg profitieren. Ab sofort können Sie Spark- und SQL-Pools erstellen oder bestehende Pools nutzen, Verbindungen mit Azure Open Datasets herstellen und diese abfragen, Beispielskripts und -Notebooks laden, auf Pipelinevorlagen zugreifen und eine Einführung in Azure Synapse Studio ansehen – all das an einem zentralen Ort.

Abbildung von Azure Synapse Studio mit dem Knowledge Center

Der Zugriff auf das Knowledge Center erfolgt über Nützliche Links auf der Startseite von Azure Synapse Studio oder durch Klicken auf das Fragezeichensymbol in der Navigationsleiste.

Startseite des Azure Synapse-Arbeitsbereichs mit zwei Möglichkeiten für den Zugriff auf das Knowledge Center: „Nützliche Links“ und das Hilfesymbol in der Hauptnavigation

Use samples immediately (Beispiele sofort verwenden)

Das Knowledge Center bietet mehrere One-Click-Tutorials, die alle Voraussetzungen erfüllen, um sofort mit dem Erkunden und Analysieren von Daten zu beginnen.

Die Karte „Use samples immediately“ (Beispiele sofort verwenden) im Knowledge Center enthält die drei verfügbaren Tutorials – „Explore sample data with Spark“ (Beispieldaten mit Spark erkunden), „Query data with SQL“ (Daten mit SQL abfragen), „Create external table with SQL“ (Externe Tabelle mit SQL erstellen)

Im Tutorial Explore sample data with Spark (Beispieldaten mit Spark erkunden) können Sie ganz einfach einen Apache Spark-Pool erstellen und Notebooks nativ innerhalb von Azure Synapse verwenden, um Daten von New York City Taxi Cabs (NYC Taxi) zu analysieren und um Visualisierungen anzupassen. Dies ist möglich, da Azure Synapse sowohl die SQL- als auch die Spark-Entwicklung innerhalb desselben Analysediensts vereint.

Das Tutorial „Explore sample data with Spark“ (Beispieldaten mit Spark erkunden) veranschaulicht, wie Datenvisualisierungen mit Spark und Notebooks angepasst werden.

Im Tutorial Query data with SQL (Daten mit SQL abfragen) können Sie dasselbe NYC Yellow Taxi-Dataset mit einem serverlosen SQL-Pool abfragen und analysieren. Auf diese Weise können Sie T-SQL für die schnelle Data Lake-Exploration nutzen, ohne dedizierte Ressourcen bereitzustellen oder zu verwalten. Das Tutorial bietet auch die Möglichkeit, Ergebnisse mit einem Klick schnell zu visualisieren.

Das Tutorial „Query data with SQL“ (Daten mit SQL abfragen) veranschaulicht, wie Ergebnisse mit einem serverlosen SQL-Pool visualisiert werden.

Mit dem Tutorial Create external table with SQL (Externe Tabelle mit SQL erstellen) können Sie einen serverlosen oder dedizierten SQL-Pool verwenden, um eine externe Tabelle zu erstellen. Dadurch können Sie Daten flexibel nach Ihren eigenen Vorstellungen nutzen und für jeden Anwendungsfall die kostengünstigste Option wählen. Dedizierte SQL-Pools bieten eine breite Palette an Verwaltungsfunktionen für Workloads, einschließlich Workloadisolierung und Workloadpriorität.

Das Tutorial „Create external table with SQL“ (Externe Tabelle mit SQL erstellen) veranschaulicht, wie Ergebnisse in einem Tabellenformat visualisiert werden.

Browse available samples (Verfügbare Beispiele durchsuchen)

Das neue Knowledge Center enthält auch zahlreiche Beispieldatasets, Notebooks, Skripts und Pipelinevorlagen, die Ihnen den schnellen Einstieg ermöglichen.

Sample Center mit Registerkarten für den Zugriff auf Beispiele für Datasets, Notebooks, SQL-Skripts und Pipelines

Fügen Sie Azure Open Datasets hinzu, um auf Beispieldaten zu COVID-19, öffentlicher Sicherheit, Transport, Wirtschaftsindikatoren und mehr zuzugreifen. Die Datasets werden automatisch in den Datenhub in der Hauptnavigation unter der Registerkarte “Verknüpft“ und dann in Azure Blob Storage geladen. Mit nur einem Mausklick können Sie Beispielskripts ausführen, um die obersten 100 Zeilen auszuwählen und eine externe Tabelle zu erstellen. Alternativ können Sie auch ein neues Notebook erstellen.

Beispieldatasets werden in den Datenhub von Azure Synapse Studio unter der Registerkarte „Verknüpft“ und dann in Azure Blob Storage geladen.

Unabhängig davon, ob Sie PySpark, Scala oder Spark.NET C# verwenden möchten, können Sie eine Vielzahl von Beispiel-Notebooks ausprobieren. Diese werden im Entwicklungshub von Azure Synapse Studio unter Notebooks geöffnet.

Beispiel-Notebooks werden im Entwicklungshub von Azure Synapse Studio unter „Notebooks“ angezeigt.

Neben Beispiel-Notebooks gibt es Beispiele für SQL-Skripts zum Analysieren von Azure Open Datasets mit SQL On-Demand, Generieren einer COPY-Anweisung mit dynamischem SQL-Code und Abfragen von CSV-, JSON- oder Parquet-Dateien. Sobald diese Skripts in Ihrem Arbeitsbereich veröffentlicht wurden, werden sie im Entwicklungshub der Hauptnavigation unter SQL-Skripts geöffnet.

Geöffnete SQL-Beispielskripts im Entwicklungshub von Azure Synapse Studio unter „SQL-Skripts“

Darüber hinaus gibt es rund 30 verschiedene Vorlagen für Pipelines, darunter auch Vorlagen zum Kopieren von Daten aus verschiedenen Quellen.

Sample Center mit den auf der Registerkarte „Pipelines“ verfügbaren Optionen

Tour durch Azure Synapse Studio

Im Knowledge Center können Sie eine umfassende Tour durch Azure Synapse Studio unternehmen, um sich mit den wichtigsten Funktionen vertraut zu machen und direkt Ihr erstes Projekt zu starten.

Digitale interaktive Tour durch Azure Synapse Studio

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