Dremio 用のCatalog ミラーリングを使用すると、Microsoft Fabricのお客様Fabricワークロードから Dremio によって管理されるデータを読み取ります。
Important
この機能は プレビュー段階です。
前提条件
- ミラーリングする Iceberg テーブルを含む Dremio プロジェクトにアクセスできるアクティブな Dremio アカウントが必要です。
- Dremio プロジェクトは、パブリック インターネット経由で到達可能である必要があります。 ファイアウォール規則またはその他のネットワーク制限は現在サポートされていません。 この機能の制限事項と考慮事項を参照してください。
- Fabric 容量 (F SKU または試用版) に関連付けられた Fabric ワークスペースが必要です。
- ミラー化するカタログ、名前空間、およびテーブルを読み取るために Dremio に必要なアクセス許可が必要です。
- Fabric テナント管理者は、テナント管理者設定のミラー化された新しいカタログ アイテム (プレビュー)を有効にする必要があります。
ミラー化された Dremio カタログを作成する
Fabricで新しいミラー化された Dremio カタログを作成するには、次の手順に従います。
https://powerbi.com に移動します。
[ + 新規 ] を選択し、[ ミラー化された Dremio カタログ (プレビュー)]を選択します。
構成済みの場合は、既存の接続を選択します。
既存の接続がない場合は、新しい接続を作成し、必要なすべての詳細を入力します。
- Warehouse の場合は、Dremio プロジェクト名を入力します。
- [接続資格情報] に、使用する ID の PAT トークンを入力するか、Dremio プロジェクトに関連付けられているサインイン ID を使用する場合は [組織アカウント] を選択します。
Dremio に接続したら、[ データの選択 ] ページで、ミラー化する Dremio カタログの一部であるカタログ スコープを選択します。 次に、包含/除外リストから、追加する名前空間とテーブルを選択し、Fabricからアクセスします。
- Dremio で付与された特権に基づいてアクセスできるカタログ、名前空間、およびテーブルのみを表示できます。
- 既定では、[ 将来のテーブルを自動的に同期 する] オプションが有効になっています。 詳細については、 Dremio カタログ ミラーリングを参照してください。
選択したら、[ 次へ] を選択します。
[ 確認と作成 ] ページで、詳細を確認し、ミラー化されたカタログアイテム名を設定できます。この名前はワークスペース内で一意である必要があります。 を選択してを作成します。
ミラー化された Dremio カタログ項目が作成されます。 テーブルごとに、対応するショートカットも自動的に作成されます。
- テーブルがない名前空間は表示されません。
テーブルを選択するか、SQL 分析エンドポイントを開くことで、データをプレビューできます。 SQL 分析エンドポイント項目を開き、[エクスプローラーとクエリ エディター] ページを起動します。 ミラー化された Dremio テーブルには、SQL エディターで T-SQL を使用してクエリを実行できます。
ミラー化された Dremio カタログアイテムへの Lakehouse ショートカットを作成する
Lakehouse からミラー化された Dremio カタログアイテムへのショートカットを作成して、Lakehouse データと Spark Notebook を使用することもできます。
- まず、レイクハウスを作成します。 このワークスペースに既にレイクハウス (lakehouse) がある場合は、既存のものを利用できます。
- ナビゲーション メニューでワークスペースを選択します。
- + 新規>レイクハウスを選択します。
- [名前] フィールドにレイクハウスの名前を 入力 し、[ 作成] を選択します。
- レイクハウスの [エクスプローラー ] ビュー の [レイクハウスのデータの取得 ] メニューの [ レイクハウスにデータを読み込む] で、[ 新しいショートカット ] ボタンを選択します。
- Microsoft OneLake を選択します。 前の手順で作成したミラー化された Dremio カタログ項目を選択します。 その後、次へ を選択します。
- 名前空間内のテーブルを選択し、[ 次へ] を選択します。
- を選択してを作成します。
- 他の Lakehouse データで使用するショートカットを Lakehouse で使用できるようになりました。 ノートブックと Spark を使用して、Dremio から追加したこれらのカタログ テーブルのデータに対してデータ処理を実行することもできます。