Руководство. Создание записной книжки Jupyter в Azure Cosmos DB для NoSQL для анализа и визуализации данных (предварительная версия)

Статья
10/18/2023

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: NoSQL

Предупреждение

Функция Jupyter Notebook в Azure Cosmos DB будет прекращена 30 марта 2024 г.; Вы не сможете использовать встроенные записные книжки Jupyter из учетной записи Azure Cosmos DB. Мы рекомендуем использовать поддержку Visual Studio Code для записных книжек Jupyter или предпочитаемого клиента записных книжек.

В этом руководстве описывается, как использовать функцию Jupyter Notebook в Azure Cosmos DB для импорта примеров розничных данных в учетную запись Azure Cosmos DB для NoSQL. Вы увидите, как использовать магические команды Azure Cosmos DB для выполнения запросов, анализа данных и визуализации результатов.

Необходимые компоненты

Существующая учетная запись Azure Cosmos DB для NoSQL.
- Если у вас есть подписка Azure, создайте новую учетную запись.
- Нет подписки Azure? Вы можете попробовать Azure Cosmos DB бесплатно без кредитных карта.

Создание записной книжки

В этом разделе описано, как создать базу данных Azure Cosmos, контейнер и импортировать данные розничной торговли в контейнер.

Перейдите к учетной записи Azure Cosmos DB и откройте Обозреватель данных.
Щелкните Создать записную книжку.
В появившемся диалоговом окне подтверждения нажмите кнопку "Создать".

Примечание.

Временная рабочая область будет создана, чтобы вы могли работать с Jupyter Notebook. По истечении срока действия сеанса все записные книжки в рабочей области будут удалены.
Выберите ядро, которое вы хотите использовать для записной книжки.

Python
C#

Screenshot of the Python kernel option in the notebook editor.

Совет

Теперь, когда была создана новая записная книжка, ее можно переименовать в что-то подобное VisualizeRetailData.ipynb.

Создание базы данных и контейнера с помощью пакета SDK

Python
C#

Начните с ячейки кода по умолчанию.
Импортируйте все пакеты, необходимые для этого руководства.
```
import azure.cosmos
from azure.cosmos.partition_key import PartitionKey
```
Создайте базу данных с именем RetailIngest с помощью встроенного пакета SDK.
```
database = cosmos_client.create_database_if_not_exists('RetailIngest')
```

Создайте контейнер с именем WebsiteMetrics с ключом секции /CartID.

container = database.create_container_if_not_exists(id='WebsiteMetrics', partition_key=PartitionKey(path='/CartID'))

Выберите "Выполнить" , чтобы создать базу данных и ресурс контейнера.

Начните с ячейки кода по умолчанию.
Импортируйте все пакеты, необходимые для этого руководства.
```
using Microsoft.Azure.Cosmos;
```
Создайте новый экземпляр типа клиента с помощью встроенного пакета SDK.
```
var cosmosClient = new CosmosClient(Cosmos.Endpoint, Cosmos.Key);
```

Создайте базу данных с именем RetailIngest.

Database database = await cosmosClient.CreateDatabaseIfNotExistsAsync("RetailIngest");

Создайте контейнер с именем WebsiteMetrics с ключом секции /CartID.
```
Container container = await database.CreateContainerIfNotExistsAsync("WebsiteMetrics", "/CartID");
```
Выберите "Выполнить" , чтобы создать базу данных и ресурс контейнера.

Импорт данных с помощью магических команд

Добавьте новую ячейку кода.
В ячейке кода добавьте следующую магическую команду для отправки в существующий контейнер данных JSON из этого URL-адреса: https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json
```
%%upload --databaseName RetailIngest --containerName WebsiteMetrics --url https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json
```
Выберите "Запустить активную ячейку ", чтобы выполнить команду только в этой конкретной ячейке.

Примечание.

Команда импорта должна занять 5–10 секунд.

Просмотрите выходные данные команды выполнения. Убедитесь, что импортированы 2654 документа.

Documents successfully uploaded to WebsiteMetrics
Total number of documents imported:
  Success: 2654
  Failure: 0
Total time taken : 00:00:04 hours
Total RUs consumed : 27309.660000001593

Создайте другую ячейку кода.

В ячейке кода используйте SQL-запрос для заполнения кадра данных Pandas.

%%sql --database RetailIngest --container WebsiteMetrics --output df_cosmos
SELECT c.Action, c.Price as ItemRevenue, c.Country, c.Item FROM c

Выберите "Запустить активную ячейку ", чтобы выполнить команду только в этой конкретной ячейке.
Создайте другую ячейку кода.
В ячейке кода выводится 10 элементов из кадра данных.
```
df_cosmos.head(10)
```
Выберите "Запустить активную ячейку ", чтобы выполнить команду только в этой конкретной ячейке.

Просмотрите выходные данные выполнения команды.

	Действие	ItemRevenue	Страна/регион	Позиция
0	Куплено	£9,99	Македония	Кнопка вверх рубашка
1	Просмотрено	12,00	Папуа — Новая Гвинея	Ожерелье
2	Просмотрено	25,00	Словакия (Словацкая Республика)	Кардиган Свитер
3	Куплено	14.00	Сенегал	Шлепанцы
4	Просмотрено	50.00	Панама	Деним Шорты
5	Просмотрено	14.00	Сенегал	Шлепанцы
6	Добавлено	14.00	Сенегал	Шлепанцы
7	Добавлено	50.00	Панама	Деним Шорты
8	Куплено	33,00	Палестинские территории	Красный топ
9	Просмотрено	30.00	Мальта	Зеленый свитер

Создайте другую ячейку кода.
В ячейке кода импортируйте пакет Pandas , чтобы настроить выходные данные кадра данных.
```
import pandas as pd
pd.options.display.html.table_schema = True
pd.options.display.max_rows = None

df_cosmos.groupby("Item").size()
```
Выберите "Запустить активную ячейку ", чтобы выполнить команду только в этой конкретной ячейке.
В выходных данных выберите параметр "График диаграммы ", чтобы просмотреть другую визуализацию данных.

Создайте новую ячейку кода.

В ячейке кода создайте класс C# для представления элемента в контейнере.

public class Record
{
  public string Action { get; set; }
  public decimal Price { get; set; }
  public string Country { get; set; }
  public string Item { get; set; }
}

Создайте другую ячейку кода.

В ячейке кода добавьте код для выполнения SQL-запроса с помощью пакета SDK, в котором хранятся выходные данные запроса в переменной именованных результатов типаList<T>.

using System.Collections.Generic;

var query = new QueryDefinition(
    query: "SELECT c.Action, c.Price, c.Country, c.Item FROM c"
);

FeedIterator<Record> feed = container.GetItemQueryIterator<Record>(
    queryDefinition: query
);

var results = new List<Record>();
while (feed.HasMoreResults)
{
    FeedResponse<Record> response = await feed.ReadNextAsync();
    foreach (Record result in response)
    {
        results.Add(result);
    }
}

Создайте другую ячейку кода.
В ячейке кода создайте словарь, добавив уникальные перемутации поля Item в качестве ключа и данных в поле Price в качестве значения.
```
var dictionary = new Dictionary<string, decimal>();

foreach(var result in results)
{
    dictionary.TryAdd (result.Item, result.Price); 
}

dictionary
```
Выберите "Запустить активную ячейку ", чтобы выполнить команду только в этой конкретной ячейке.
Просмотрите выходные данные с уникальными сочетаниями полей Item и Price .
```
...
Denim Jacket:31.99
Fleece Jacket:65
Sandals:12
Socks:3.75
Sandal:35.5
Light Jeans:80
...
```
Создайте другую ячейку кода.
В ячейке кода выводит переменную результатов .
```
results
```
Выберите "Запустить активную ячейку ", чтобы выполнить команду только в этой конкретной ячейке.
В выходных данных выберите параметр "График поля", чтобы просмотреть другую визуализацию данных.

Сохранение записной книжки

В разделе "Записные книжки" откройте контекстное меню для записной книжки, созданной для этого руководства, и выберите "Скачать".

Совет

Чтобы окончательно сохранить работу, сохраните записные книжки в репозитории GitHub или скачайте записные книжки на локальный компьютер до окончания сеанса.