Mettre en œuvre la dénormalisation des données

Dans la plupart des cas, les tables de dimensions doivent 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 depuis la table categories.

Remarque : si vous obtenez une erreur concernant une limite de débit de l’API, cela se produit généralement parce qu’une tâche Fabric précédente n’est pas terminée. Vous pouvez afficher les tâches Fabric actives depuis la page Monitor (située dans le menu vertical de gauche). L’annulation des anciennes tâches Fabric depuis la page Monitor résout généralement l’erreur de limite de débit.