Mettre en œuvre la dénormalisation des données

Dans la plupart des cas, les tables de dimensions devraient être dénormalisées. Dans cet exercice, nous allons utiliser PySpark pour charger deux tables de dimensions, products et categories, puis dénormaliser la table des produits en remplaçant la colonne categoryID par la categoryName correspondante de la table categories.

Remarque : Si vous obtenez une erreur liée à une limite de débit de l'API, c'est généralement parce qu'une tâche Fabric précédente n'est pas terminée. Vous pouvez voir les tâches Fabric actives à partir de la page Monitor (dans le menu vertical de gauche). L'annulation des anciennes tâches Fabric dans la page Monitor résout habituellement cette erreur de limite de débit.