通过 Azure Data Lake 和 Power BI 进行数据分析（加入 mongoDB 和 SQL 数据）答案

【问题标题】：Data analytics (join mongoDB and SQL data) through Azure Data Lake and power BI通过 Azure Data Lake 和 Power BI 进行数据分析（加入 mongoDB 和 SQL 数据）
【发布时间】：2020-09-15 03:49:09
【问题描述】：

我们有一个使用 mongoDB（在 VM 上运行）和 Azure SQL dbs 托管在 Azure 上的应用程序。这个想法是建立一个基本的数据分析管道来“连接”这两个数据库之间的数据，并使用 Power BI 直观地显示相同的数据。

例如，我们在 SQL 中有一个具有唯一“id”的“用户”表和一个具有“id”引用的“数据”表以及 SQL 中具有“id”引用的其他表。因此，我们希望根据用户分析数据的内容，并可能根据需要将其与其他表进一步连接。

Azure 数据湖 + Power BI 是否足以实现此案例？或者我们需要 azure 数据分析或 azure synapse？

【问题讨论】：

标签： mongodb azure powerbi data-analysis azure-data-lake

【解决方案1】：

Azure Data Lake (ADL) 和 Power BI 本身无法构建管道，ADL 只是一个存储区域，而 Power BI 是一个非常轻量级的 ETL 工具，受功能和容量的限制。

正如您提到的 Azure Synapse，强烈建议您使用更好的计算能力。这将能够有一个已定义的管道来协调将数据移动到数据湖中，然后进行处理以转换数据。

Power BI 本身无法做到这一点，因为如果运行 Pro，您仍然会受到 1GB 的数据流和数据集大小的限制。 Azure Synapse 确实包含 Azure 数据工厂管道、Apache Spark 和 Azure SQL 数据仓库，因此您可以在 Spark 和 SQL 之间选择数据转换步骤，因为两者都将连接到数据湖。

注意：Azure 数据湖分析 (ADLA)（和 USQL）不是 MS 的主要关注点，也从未广泛使用。 Azure Databricks 和带有 Spark 的 Azure Synapse 已在 MS 的所有现代数据管道和体系结构示例中取代了 ADLA。

【讨论】：

感谢乔恩的见解。但由于我的用例是一个较轻的分析案例，因此我避免使用用于大数据分析的 Azure Synapse。今天的需求是简单地加入 SQL DB 和 mongo DB 数据以获得对一些事情的洞察力，然后将其直观地呈现给一些仪表板。我也在考虑以下流程：Azure SQL/Mongo DB（以 csv 格式导出）[Sources] --> Data factory（数据流连接）-> Data Lake [target to store] --> Azure Analysis service [semantics ] --> Power BI。如果有更简单的方法，它是最优选的。谢谢！