Preparar dados2 / 5
Você está implementando uma arquitetura medallion em um lakehouse do Fabric. Os dados brutos chegam à camada Bronze como arquivos CSV. Você precisa limpar, deduplicar e converter os dados em Delta tables na camada Silver usando PySpark. Qual item do Fabric você deve usar?
CorretoIncorreto
Alex
Para transformações de Bronze para Silver que exigem PySpark, um Spark notebook é a escolha correta. Os notebooks oferecem controle programático completo para limpeza, deduplicação, conversão de tipos, aplicação de schema e gravação de Delta tables. Por que não as outras? Um procedimento armazenado SQL funciona no Warehouse, não no Lakehouse. O Dataflow Gen2 é low-code e não oferece suporte nativo a PySpark. Um KQL queryset serve para Real-Time Intelligence, não para ETL de lakehouse. Na arquitetura medallion do Fabric, os notebooks são a ferramenta principal para transformações complexas entre as camadas. Ref: learn.microsoft.com/fabric/onelake/onelake-medallion-lakehouse-architecture
Fontelearn.microsoft.com
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