자습서: 미러된 Dremio 카탈로그 구성

Dremio용 Catalog 미러링을 사용하면 Microsoft Fabric 고객은 Fabric 워크로드 내에서 Dremio가 관리하는 데이터를 읽을 수 있습니다.

Important

이 기능은 프리뷰 상태입니다.

사전 요구 사항

  • 미러링하려는 Iceberg 테이블이 포함된 Dremio 프로젝트에 액세스할 수 있는 활성 Dremio 계정이 있어야 합니다.
  • Dremio 프로젝트는 공용 인터넷을 통해 연결할 수 있어야 합니다. 방화벽 규칙 또는 기타 네트워크 제한은 현재 지원되지 않습니다. 이 기능의 제한 사항 및 고려 사항을 참조하세요.
  • Fabric 용량(F SKU 또는 체험판)과 연결된 Fabric 작업 영역이 필요합니다.
  • 미러링하려는 카탈로그, 네임스페이스 및 테이블을 읽으려면 Dremio에 필요한 권한이 있어야 합니다.
  • Fabric 테넌트 관리자는 테넌트 관리자 설정에서 새 미러 카탈로그 항목(미리 보기) 활성화를 사용하도록 설정해야 합니다.

미러된 Dremio 카탈로그 만들기

새 Dremio 카탈로그를 Fabric에서 미러링하여 만드려면 다음 단계를 따르세요.

  1. https://powerbi.com으로 이동합니다.

  2. + 새로 만들기를 선택한 다음 미러된 Dremio 카탈로그(미리 보기)를 선택합니다.

  3. 구성한 경우 기존 연결을 선택합니다.

    기존 연결이 없는 경우 새 연결을 만들고 필요한 모든 세부 정보를 입력합니다.

    • Warehouse의 경우 Dremio 프로젝트 이름을 입력합니다.
    • 연결 자격 증명의 경우 사용하려는 ID에 대한 PAT 토큰을 입력하거나 Dremio 프로젝트와 연결된 로그인 ID를 사용하려는 경우 조직 계정을 선택합니다.
  4. Dremio에 연결한 후 데이터 선택 페이지에서 미러링하려는 Dremio 카탈로그의 일부인 카탈로그 범위를 선택합니다. 그런 다음 포함/제외 목록을 통해 추가할 네임스페이스 및 테이블을 선택하고 Fabric 액세스합니다.

    • Dremio에서 부여된 권한에 따라 액세스할 수 있는 카탈로그, 네임스페이스 및 테이블만 볼 수 있습니다.
    • 기본적으로 자동 동기화 이후 테이블 옵션은 사용하도록 설정됩니다. 자세한 내용은 Dremio 카탈로그 미러링을 참조하세요.

    선택한 경우 다음을 선택합니다.

  5. 검토 및 만들기 페이지에서 세부 정보를 검토하고 작업 영역에서 고유해야 하는 미러된 카탈로그 항목 이름을 설정할 수 있습니다. 선택하고생성합니다.

  6. 미러된 Dremio 카탈로그 항목이 만들어집니다. 각 테이블에 대해 해당 바로 가기도 자동으로 만들어집니다.

    • 테이블이 없는 네임스페이스는 표시되지 않습니다.
  7. 테이블을 선택하거나 SQL 분석 엔드포인트를 열어 데이터를 미리 볼 수 있습니다. SQL 분석 엔드포인트 항목을 열어 탐색기 및 쿼리 편집기 페이지를 시작합니다. SQL 편집기에서 T-SQL을 사용하여 미러된 Dremio 테이블을 쿼리할 수 있습니다.

미러된 Dremio 카탈로그 항목에 대한 Lakehouse 바로 가기 만들기

Lakehouse 데이터 및 Spark Notebook을 사용하기 위해 Lakehouse에서 복제된 Dremio 카탈로그 항목으로 바로 가기를 만들 수도 있습니다.

  1. 먼저 레이크하우스를 만듭니다. 이 작업 영역에 레이크하우스가 이미 있는 경우 기존 레이크하우스를 사용할 수 있습니다.
    1. 탐색 메뉴에서 작업 영역을 선택합니다.
    2. + 새>레이크 하우스를 선택합니다.
    3. 이름 필드에 레이크하우스의 이름을 입력하고 만들기를 선택합니다.
  2. 레이크하우스의 탐색기 보기에서 레이크하우스 메뉴의 데이터 가져오기 메뉴에서 레이크하우스의 데이터 로드 아래에서 새 바로 가기 단추를 선택합니다.
  3. Microsoft OneLake를 선택합니다. 이전 단계에서 만든 미러된 Dremio 카탈로그 항목을 선택합니다. 그런 후 다음을 선택합니다.
  4. 네임스페이스 내에서 테이블을 선택하고 다음을 선택합니다.
  5. 선택하고생성합니다.
  6. 이제 Lakehouse에서 바로 가기를 사용하여 다른 Lakehouse 데이터와 함께 사용할 수 있습니다. Notebook 및 Spark를 사용하여 Dremio에서 추가한 이러한 카탈로그 테이블의 데이터에 대한 데이터 처리를 수행할 수도 있습니다.