Azure Cosmos DB, Azure Data Explorer, Databases
Cuadernos de Jupyter Notebook integrados en Azure Cosmos DB
By Deborah Chen Program Manager, Azure Cosmos DB
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A principios de este año, anunciamos una versión preliminar de los cuadernos de Jupyter Notebook integrados para Azure Cosmos DB. Estos cuadernos, que se ejecutan en Azure Cosmos DB, ya están disponibles.
Hay cuadernos de Cosmos para todos los modelos de datos y API, como Cassandra, MongoDB, SQL (Core), Gremlin y Spark, con el fin de mejorar la experiencia de desarrollo en Azure Cosmos DB. Estos cuadernos se integran directamente en Azure Portal y sus cuentas de Cosmos, por lo que su uso resulta muy fácil y cómodo. Los desarrolladores, científicos de datos, ingenieros y analistas pueden usar la experiencia de cuadernos de Jupyter Notebook que ya conocen para:
- Ejecutar consultas de forma interactiva.
- Explorar y analizar datos.
- Visualizar datos.
- Cree, entrene y ejecute modelos de Machine Learning e inteligencia artificial
En esta entrada de blog, veremos cómo los cuadernos facilitan la visualización de los datos de Azure Cosmos DB y el trabajo con ellos.
Consulte los datos con facilidad
Con los cuadernos, hemos incluido comandos integrados que facilitan la consulta de los datos para llevar a cabo análisis ad hoc o exploratorios. Desde el portal, puede usar el comando mágico %%sql para ejecutar una consulta SQL en cualquier contenedor de su cuenta, sin necesidad de configurar nada. Los resultados se devuelven de inmediato en el cuaderno.
Mayor productividad de los desarrolladores
En la versión 4, hemos incluido también el SDK de Python de Azure Cosmos DB para la API de SQL, que incorpora las últimas mejoras de uso y rendimiento. El SDK se puede usar directamente desde los cuadernos sin tener que instalar ningún paquete. Puede llevar a cabo cualquier operación del SDK, incluidas la creación de bases de datos y contenedores, la importación de datos, etc.
Visualización de los datos
Los cuadernos de Azure Cosmos DB vienen con un conjunto de paquetes integrados, entre los que se incluyen Pandas, una popular biblioteca de análisis de datos de Python, Matplotlib, una biblioteca de trazado de Python, etc. Puede personalizar el entorno instalando el paquete que necesite.
Por ejemplo, para crear visualizaciones integradas, podemos instalar bokeh y usarlo para crear un gráfico interactivo de los datos.
Los usuarios con datos geoespaciales en Azure Cosmos DB pueden usar también la biblioteca GeoPandas integrada, junto con la biblioteca de visualización que elijan para ver los datos con más facilidad.
Introducción
- Consulte la documentación para crear una nueva cuenta de Cosmos con los cuadernos habilitados, o bien habilite los cuadernos en una cuenta que ya tenga.
- Empiece con uno de los cuadernos incluidos en la galería de ejemplos del Explorador de Azure Cosmos o de Data Explorer.
- Comparta sus cuadernos favoritos con la comunidad enviándolos al repositorio de cuadernos de Azure Cosmos DB en GitHub.
- Etiquete sus cuadernos con #CosmosDB, #CosmicNotebooks, #PoweredByCosmos en los medios sociales. Destacaremos los cuadernos de Cosmos de más calidad y más populares en todo el mundo.
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