Préparer les données2 / 5
Tu implémentes une architecture medallion dans un lakehouse Fabric. Les données brutes arrivent dans la couche Bronze sous forme de fichiers CSV. Tu dois nettoyer, dédupliquer et convertir les données en Delta tables dans la couche Silver avec PySpark. Quel élément Fabric dois-tu utiliser ?
Bonne réponseRéponse incorrecte
Alex
Pour les transformations de Bronze vers Silver qui nécessitent PySpark, un Spark notebook est le bon choix. Les notebooks offrent un contrôle programmatique complet pour le nettoyage, la déduplication, la conversion de types, l'application du schéma et l'écriture de Delta tables. Pourquoi pas les autres ? Une procédure stockée SQL s'exécute dans le Warehouse, pas dans le Lakehouse. Dataflow Gen2 est low-code et ne prend pas en charge PySpark nativement. Un KQL queryset sert à Real-Time Intelligence, pas à l'ETL de lakehouse. Dans l'architecture medallion de Fabric, les notebooks sont l'outil principal pour les transformations complexes entre les couches. Ref: learn.microsoft.com/fabric/onelake/onelake-medallion-lakehouse-architecture
Sourcelearn.microsoft.com
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