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Allfiles/Labs/00-Setup/VM-Setup.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+## Machine requirements
+
+In order to complete certain labs, you need access to a SQL Server instance to restore the sample database. 
+
+- Use SQL Server Management Studio (SSMS) to connect to "localhost" 
+
+Restore AdventureWorksDW2022.bak database to SQL Server localhost.
+
+Install the most recent version of Power BI Desktop application. 
+
+

Allfiles/Labs/01/Assets/01-Snippets.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+>> Use SQL to query tables
+==================================================
+SELECT Item, SUM(Quantity * UnitPrice) AS Revenue
+FROM sales
+GROUP BY Item
+ORDER BY Revenue DESC;

Instructions/Labs/01-lakehouse.md

@@ -43,7 +43,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
 ## ファイルをアップロードする
 
-Fabric には、Power Query に基づいてビジュアル ツールを使用して定義できるデータの外部ソースとデータ フロー (Gen 2) をコピーするパイプラインの組み込みサポートなど、レイクハウスにデータを読み込むための複数の方法が用意されています。 しかし、少量のデータを取り込む最も簡単な方法の 1 つは、ローカル コンピューター (または該当する場合はラボ VM) からファイルまたはフォルダーをアップロードすることです。
+Fabric には、Power Query に基づいてビジュアル ツールを使用して定義できるデータを外部ソースとデータ フロー (Gen 2) からコピーするパイプラインの組み込みサポートなど、レイクハウスにデータを読み込むための複数の方法が用意されています。 しかし、少量のデータを取り込む最も簡単な方法の 1 つは、ローカル コンピューター (または該当する場合はラボ VM) からファイルまたはフォルダーをアップロードすることです。
 
 1. `https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftLearning/dp-data/main/sales.csv` から [sales.csv](https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftLearning/dp-data/main/sales.csv) ファイルをダウンロードし、ローカル コンピューター (または該当する場合はラボ VM) に **sales.csv** として保存します。
 
@@ -98,6 +98,7 @@ Fabric には、Power Query に基づいてビジュアル ツールを使用し
    GROUP BY Item
    ORDER BY Revenue DESC;
     ```
+> **注**:ラボ VM を使っていて SQL クエリの入力に問題がある場合は、`https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-fabric/raw/main/Allfiles/Labs/01/Assets/01-Snippets.txt` から [01-Snippets.txt](https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-fabric/raw/main/Allfiles/Labs/01/Assets/01-Snippets.txt) ファイルをダウンロードして VM に保存できます。 その後、テキスト ファイルからクエリをコピーできます。
 
 3. **[▷] (実行)** ボタンを使用してクエリを実行し、結果を表示します。これには、各製品の総収益が表示されるはずです。
 
@@ -134,9 +135,11 @@ Fabric には、Power Query に基づいてビジュアル ツールを使用し
 
 1. [SQL エンドポイント] ページの下部にある **[モデル]** タブを選びます。セマンティック モデルのデータ モデル スキーマが表示されます。
 
-    ![セマンティック モデルのスクリーンショット。](./Images/data-model.png)
+    ![スクリーンショット 2024-04-29 155248](https://github.com/afelix-95/mslearn-fabric/assets/148110824/ba9bd67d-8968-4c46-ac7a-f96a9f697f4c)
 
-    > **注**:この演習では、セマンティック モデルは 1 つのテーブルで構成されます。 実際のシナリオでは、レイクハウスに複数のテーブルを作成し、それぞれがモデルに含まれる可能性があります。 その後、モデル内のこれらのテーブル間のリレーションシップを定義できます。
+    > **注 1**: この演習では、セマンティック モデルは 1 つのテーブルで構成されます。 実際のシナリオでは、レイクハウスに複数のテーブルを作成し、それぞれがモデルに含まれる可能性があります。 その後、モデル内のこれらのテーブル間のリレーションシップを定義できます。
+
+    > **注 2**:ビュー `frequently_run_queries`、`long_running_queries`、`exec_sessions_history`、`exec_requests_history` は、ファブリックによって自動的に作成される `queryinsights` スキーマの一部です。 これは、SQL 分析エンドポイントでの履歴クエリ アクティビティの総合的なビューを提供する機能です。 この機能はこの演習の範囲外であるため、現時点ではこれらのビューは無視してください。
 
 2. メニュー リボンで、 **[レポート]** タブを選択します。次に、 **[新しいレポート]** を選択します。 レポートをデザインできる新しいブラウザー タブが開きます。
 
@@ -169,4 +172,4 @@ Fabric には、Power Query に基づいてビジュアル ツールを使用し
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/02-analyze-spark.md

@@ -270,11 +270,11 @@ Apache Spark でデータを操作するには、"ノートブック" を作成
 
     > **注**: 一般に、*Parquet* 形式は、分析ストアへの追加の分析またはインジェストに使用するデータ ファイルに適しています。 Parquet は、ほとんどの大規模な Data Analytics システムでサポートされている非常に効率的な形式です。 実際、データ変換の要件が、単に別の形式 (CSV など) から Parquet にデータを変換することだけである場合があります。
 
-2. セルを実行し、データが保存されたことを示すメッセージを待ちます。 次に、左側の **[レイクハウス]** ペインの **[ファイル]** ノードの **[...]** メニューで **[更新]** を選び、**transformed_orders** フォルダーを選んで、**orders** という名前の新しいフォルダーが含まれることを確認します。これには、1 つ以上の Parquet ファイルが含まれています。
+2. セルを実行し、データが保存されたことを示すメッセージを待ちます。 次に、左側の **[レイクハウス]** ペインの **[ファイル]** ノードの **[...]** メニューで **[更新]** を選び、**transformed_data** フォルダーを選んで、**orders** という名前の新しいフォルダーが含まれることを確認します。これには、1 つ以上の Parquet ファイルが含まれています。
 
     ![Parquet ファイルを含むフォルダーのスクリーンショット。](./Images/saved-parquet.png)
 
-3. 次のコードを含む新しいセルを追加して、**transformed_orders/orders** フォルダー内の Parquet ファイルから新しいデータフレームを読み込みます。
+3. 次のコードを含む新しいセルを追加して、**transformed_data/orders** フォルダー内の Parquet ファイルから新しいデータフレームを読み込みます。
 
     ```Python
    orders_df = spark.read.format("parquet").load("Files/transformed_data/orders")
@@ -358,7 +358,7 @@ PySpark コードが含まれているセルに SQL ステートメントを埋
    GROUP BY YEAR(OrderDate)
    ORDER BY OrderYear;
     ```
-
+ 
 2. このセルを実行し、結果を確認します。 次の点に注意してください。
     - セルの先頭にある `%%sql` 行 (*magic* と呼ばれます) は、このセル内でこのコードを実行するには、PySpark ではなく、Spark SQL 言語ランタイムを使用する必要があることを示しています。
     - この SQL コードは、前に作成した **salesorder** テーブルを参照します。
@@ -587,4 +587,4 @@ PySpark コードが含まれているセルに SQL ステートメントを埋
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/03-delta-lake.md

@@ -324,4 +324,4 @@ Delta Lake では、"ストリーミング" データがサポートされてい
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/03b-medallion-lakehouse.md

@@ -612,4 +612,4 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/04-ingest-pipeline.md

@@ -39,7 +39,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
 データを簡単に取り込むには、パイプラインで**データのコピー** アクティビティを使用して、データをソースから抽出し、レイクハウス内のファイルにコピーします。
 
-1. レイクハウスの **[ホーム]** ページで **[新しいデータ パイプライン]** を選択し、**Ingest Sales Data** という名前の新しいデータ パイプラインを作成します。
+1. ご自分のレイクハウスの **[ホーム]** ページで、**[データの取得]**、**[新しいデータ パイプライン]** の順に選択し、**Ingest Sales Data** という名前の新しいデータ パイプラインを作成します。
 2. **データのコピー** ウィザードが自動的に開かない場合は、パイプライン エディター ページで **[データのコピー]** を選択します。
 3. **データのコピー** ウィザードの **[データ ソースの選択]** ページにある **[データ ソース]** セクションで、 **[汎用プロトコル]** タブを選択し、 **[HTTP]** を選択します。
 
@@ -49,8 +49,9 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
     - **URL**: `https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftLearning/dp-data/main/sales.csv`
     - **接続**: 新しい接続の作成
     - **接続名**: "一意の名前を指定します"**
-    - **認証の種類**: Basic ("ユーザー名とパスワードは空白のままにしておきます")**
-5. **[次へ]** を選択します。 次に、次の設定が選択されていることを確認します。
+    - **データ ゲートウェイ**: (なし)
+    - **認証の種類**: 匿名
+5. [**次へ**] を選択します。 次に、次の設定が選択されていることを確認します。
     - **相対 URL**: *空白のまま*
     - **要求メソッド**:GET
     - **追加ヘッダー** :*空白のまま*
@@ -64,7 +65,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
     - **最初の行をヘッダーとして使用**: 選択
     - **圧縮の種類**: なし
 7. **[データのプレビュー]** を選択すると、取り込まれたデータのサンプルが表示されます。 次に、データ プレビューを閉じて、 **[次へ]** を選択します。
-8. **[データのコピー先の選択]** ページで、既存のレイクハウスを選択します。 **[次へ]** を選択します。
+8. **[データ変換先に接続]** ページで、既存のレイクハウスを選択します。 **[次へ]** を選択します。
 9. データのコピー先オプションを次のように設定し、 **[次へ]** を選択します。
     - **ルート フォルダー**: Files
     - **フォルダーのパス名**: new_data
@@ -148,8 +149,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
     - **全般**:
         - **名前**: Delete old files
     - **ソース**
-        - **データ ストアの種類**: ワークスペース
-        - **ワークスペース データ ストア**: "お使いのレイクハウス"**
+        - **[接続]**:"自分のレイクハウス"**
         - **ファイル パスの種類**: ワイルドカード ファイル パス
         - **フォルダー パス**: Files / **new_data**
         - **ワイルドカード ファイル名**: *.csv        
@@ -181,6 +181,8 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
     ![データフロー アクティビティを含むパイプラインのスクリーンショット。](./Images/pipeline-run.png)
 
+> 注: エラー メッセージ "Spark SQL クエリはレイクハウスのコンテキストでのみ使用できます。** 次の手順に進むには、レイクハウスをアタッチしてください" を受け取る場合:ノートブックを開き、左ペインで作成したレイクハウスを選び、**[すべてのレイクハウスの削除]** を選び、再度追加します。 パイプライン デザイナーに戻り、**[▷ 実行]** を選びます。
+
 8. ポータルの左端にあるハブ メニュー バーで、お使いのレイクハウスを選択します。
 9. **エクスプローラー** ペインで、**Tables** を展開し、**new_sales** テーブルを選択して、それに含まれるデータのプレビューを表示します。 このテーブルは、パイプラインによって実行されたときにノートブックによって作成されました。
 
@@ -194,4 +196,4 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/05-dataflows-gen2.md

@@ -93,7 +93,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
 6. **[発行]** を選択してデータフローを発行します。 次に、ワークスペースにデータフロー **Dataflow 1** が作成されるまで待ちます。
 
-7. 発行されたら、ワークスペース内のデータフローを右クリックし、 **[プロパティ]** を選択して、データフローの名前を変更できます。
+7. 発行されたら、ワークスペース内のデータフローの隣にある省略記号 **(...)** をクリックし、**[プロパティ]** を選択して、データフローの名前を変更できます。
 
 ## パイプラインにデータフローを追加する
 
@@ -136,5 +136,4 @@ Microsoft Fabric でのデータフローの調査が完了したら、この演
 1. ブラウザーで Microsoft Fabric に移動します。
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
 1. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-1. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択します。
-1. 変更を Power BI Desktop に保存しないでください。既に保存されている場合は、.pbix ファイルを削除してください。
+1. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/06-data-warehouse.md

@@ -243,4 +243,4 @@ SQL コードを記述する代わりに、グラフィカル クエリ デザ
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示してください。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/06a-data-warehouse-load.md

@@ -29,7 +29,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
 
 1. **Synapse Data Engineering** のホーム ページで、任意の名前を指定して新しい**レイクハウス**を作成します。
 
-    1 分ほどすると、新しい空のレイクハウスが作成されます。 分析のために、データ レイクハウスにいくつかのデータを取り込む必要があります。 これを行うには複数の方法がありますが、この演習では、CVS ファイルをローカル コンピューター (または、該当する場合はラボ VM) にダウンロードし、レイクハウスにアップロードします。
+    1 分ほどすると、新しい空のレイクハウスが作成されます。 分析のために、データ レイクハウスにいくつかのデータを取り込む必要があります。 これを行うには複数の方法がありますが、この演習では、CSV ファイルをローカル コンピューター (または、該当する場合はラボ VM) にダウンロードし、レイクハウスにアップロードします。
 
 1. この演習用のファイルを `https://github.com/MicrosoftLearning/dp-data/raw/main/sales.csv` からダウンロードします。
 
@@ -249,4 +249,4 @@ Sales データのファクト テーブルとディメンションを作成し
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示してください。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。

Instructions/Labs/06b-data-warehouse-query.md

@@ -184,4 +184,4 @@ SQL クエリ エディターでは、IntelliSense、コード補完、構文の
 
 1. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示してください。
 2. ツール バーの **[...]** メニューで、 **[ワークスペースの設定]** を選択してください。
-3. **[その他]** セクションで、 **[このワークスペースの削除]** を選択してください。
+3. **[全般]** セクションで、**[このワークスペースの削除]** を選択します。