Daten-Entnormalisierung umsetzen

In den meisten Fällen sollten Dimensionstabellen entnormalisiert werden. In dieser Übung verwenden wir PySpark, um zwei Dimensionstabellen zu laden, products und categories, und entnormalisieren die Produkttabelle, indem wir die Spalte categoryID durch den entsprechenden categoryName aus der Tabelle categories ersetzen.

Hinweis: Wenn du einen Fehler wegen eines API-Rate-Limits erhältst, liegt das meist daran, dass eine vorherige Fabric-Aufgabe noch nicht abgeschlossen ist. Du kannst aktive Fabric-Aufgaben auf der Seite Monitor (im linken vertikalen Menü) anzeigen. Das Abbrechen alter Fabric-Aufgaben auf der Monitor-Seite behebt den Rate-Limit-Fehler in der Regel.