Preparar datos2 / 5
Estás implementando una arquitectura medallion en un lakehouse de Fabric. Los datos crudos llegan a la capa Bronze como archivos CSV. Necesitas limpiar, deduplicar y convertir los datos a Delta tables en la capa Silver usando PySpark. ¿Qué elemento de Fabric debes usar?
CorrectoIncorrecto
Alex
Para las transformaciones de Bronze a Silver que requieren PySpark, un Spark notebook es la opción correcta. Los notebooks ofrecen control programático total para limpiar, deduplicar, convertir tipos, aplicar el esquema y escribir Delta tables. ¿Por qué no las otras? Un procedimiento almacenado de SQL opera en el Warehouse, no en el Lakehouse. Dataflow Gen2 es low-code y no admite PySpark de forma nativa. Un KQL queryset es para Real-Time Intelligence, no para ETL de lakehouse. En la arquitectura medallion de Fabric, los notebooks son la herramienta principal para las transformaciones complejas entre capas. Ref: learn.microsoft.com/fabric/onelake/onelake-medallion-lakehouse-architecture
Fuentelearn.microsoft.com
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