在本教程中，你将构建一个湖屋，将示例数据引入 Delta 表，根据需要应用转换，然后创建报表。 以下是您已完成步骤的清单：
如果没有 Microsoft Fabric，请注册以获取免费试用容量。
先决条件
- 在创建湖屋之前，你必须创建一个 Fabric 工作区。
- 在引入 CSV 文件之前，你必须配置 OneDrive。 如果未配置 OneDrive，请注册 Microsoft 365 免费试用版：免费试用 - 试用 Microsoft 365 一个月。
为什么需要 OneDrive 进行本教程？
本教程需要 OneDrive，因为数据引入过程依赖于 OneDrive 作为文件上传的基础存储机制。 上传 CSV 文件至 Fabric 时，文件会暂时存储在您的 OneDrive 帐户中，然后再导入 Lakehouse。 此集成可确保Microsoft 365 生态系统中的安全无缝文件传输。
如果未配置 OneDrive，则引入步骤不起作用，因为 Fabric 无法访问上传的文件。 如果 Lakehouse 或其他受支持的位置中已有数据，则不需要 OneDrive。
注意
如果 Lakehouse 中已有数据，则可以使用该数据，而不是示例 CSV 文件。 若要检查数据是否已与 Lakehouse 相关联，请使用 Lakehouse Explorer 或 SQL 分析终结点浏览表、文件和文件夹。 有关如何检查的详细信息，请参阅包含 SQL 分析终结点的 Lakehouse 概述和 Query Lakehouse 表。
创建湖屋
本部分将在 Fabric 中创建湖屋。
在 Fabric中，从导航栏中选择 工作区。
若要打开工作区，请在位于顶部的搜索框中输入其名称，并从搜索结果中选择它。
在工作区中，选择“新建项”，然后选择“湖屋”。
在“新建湖屋”对话框中的“名称”字段中输入 wwilakehouse。
选择“创建”以创建并打开新的湖屋。
引入示例数据
在本部分中，你将示例客户数据引入湖屋。
注意
如果未配置 OneDrive，请注册 Microsoft 365 免费试用版：免费试用 - 试用 Microsoft 365 一个月。
从 Fabric 示例存储库下载 dimension_customer.csv 文件。
在“主页”选项卡中的“获取湖屋中的数据”下，你可以看到将数据加载到湖屋中的选项。 选择“新建 Dataflow Gen2”。
在新的数据流屏幕中，选择“从文本/CSV 文件导入”。
在“连接到数据源”屏幕中，选择“上传文件”单选按钮。 拖放在步骤 1 中下载的 dimension_customer.csv 文件。 上传文件后，选择“下一步”。
在“预览文件数据”页中，预览数据并选择“创建”以继续并返回到数据流画布。
将数据转化并加载到 Lakehouse 中
在本部分中，您将根据业务需求转换数据，并将其加载到“Lakehouse”中。
在“查询设置”窗格中，将“名称”字段更新为“dimension_customer”。
注意
默认情况下，Fabric 会在表名的末尾添加空格和数字。 表名必须为小写，并且不能包含空格。 适当地重命名它，并从表名中删除任何空格。
在本教程中，你已将客户数据与一个湖屋关联。 如果从 Lakehouse 创建数据流，则上传的数据会自动链接到默认 Lakehouse。 如果要单独创建数据流，可以按照以下步骤选择将其与 Lakehouse 关联：
从菜单项中选择“添加数据目标”，然后选择“Lakehouse”。 如果需要，请从“连接到数据目标”屏幕登录到帐户，然后选择“下一步”。
导航到工作区中的 wwilakehouse。
如果 dimension_customer 表不存在，请选择“新建表”设置并输入表名 dimension_customer。 如果表已存在，请选择“现有表”设置，然后从对象资源管理器中的表列表中选择 dimension_customer。 选择下一步。
在“选择目标设置”窗格中，将“替换”选为“更新方法”。 选择“保存设置”以返回到数据流画布。
在数据流画布中，可以根据业务需求轻松转换数据。 为简单起见，我们不会在本教程中进行任何更改。 若要继续，请选择屏幕右下角的“发布”。
在项目视图中，数据流名称旁边的旋转圆圈表示发布正在进行中。 发布完成后，选择“...”，然后选择“属性”。 将数据流重命名为“加载 Lakehouse 表”，然后选择“保存”。
选择数据流名称旁边的“立即刷新”选项以刷新数据流。 此选项将运行数据流并将数据从源文件移动到湖屋表。 正在进行时，你会在项目视图中的“已刷新”列下看到一个旋转的圆圈。
刷新数据流后，在导航栏中选择新的湖屋以查看 dimension_customer 增量表。
选择要预览其数据的表。 还可以使用湖屋的 SQL 分析终结点通过 SQL 语句查询数据。 从屏幕右上角的 Lakehouse 下拉菜单中选择 SQL 分析终结点。
选择要预览其数据的 dimension_customer 表，或选择“新建 SQL 查询”以编写 SQL 语句。
以下示例查询基于 dimension_customer 表的 BuyingGroup 列聚合行计数。 SQL 查询文件会自动保存以供将来参考，你可以根据需要重命名或删除这些文件。
若要运行脚本，请选择脚本文件顶部的“运行”图标。
SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total FROM dimension_customer GROUP BY BuyingGroup
将表添加到语义模型
在本部分中，将表添加到语义模型，以便可以使用它们来创建报表。
以前，所有湖屋表和视图都会自动添加到语义模型中。 最近更新后，对于新湖屋，必须手动将表添加到语义模型。 打开 Lakehouse 并切换到“SQL 分析终结点”视图。 从“报告”选项卡中，选择“管理默认语义模型”，然后选择要添加到语义模型的表。 在这种情况下，选择 dimension_customer 表。
若要确保语义模型中的表始终处于同步状态，请切换到“SQL 分析端点”视图并打开湖屋“设置”窗格。 选择“默认 Power BI 语义模型”设置并打开“同步默认的 Power BI 语义模型”。 有关详细信息，请参阅默认的 Power BI 语义模型。
添加表后，Fabric 将创建与湖屋同名的语义模型。
生成报表
在本部分中，你将从引入的数据生成报表。
在语义模型窗格中，你可以查看所有表。 你可以选择从头开始创建报表、分页报表，或者让 Power BI 根据数据自动创建报表。 对于本教程，请在“浏览此数据”下选择“自动创建报告”。 在下一教程中，我们将从头开始创建报表。
该表是一个维度，其中没有度量值。 Power BI 为行计数创建度量值，将其聚合到不同的列，并创建不同的图表，如下图所示。
可以通过选择顶部功能区中的“保存”来保存此报表以供将来使用。 可以通过包括或排除其他表或列，对此报表进行更多更改以满足要求。
