Python & Spark in Microsoft Fabric

Neben der visuellen Datenintegration mit Data Factory bietet Microsoft Fabric eine leistungsstarke Entwicklungsumgebung für datengetriebene Anwendungen: Spark-gestützte Notebooks mit Unterstützung für Python, R, SQL und Scala.

Diese Umgebung verbindet die Flexibilität von Open-Source-Technologien mit der Skalierbarkeit der Microsoft-Cloud.
Ob komplexe Transformationen, Machine-Learning-Pipelines oder explorative Analysen – mit Apache Spark in Fabric lassen sich große Datenmengen effizient verarbeiten, direkt im OneLake, ohne redundante Kopien oder separate Cluster.

Damit wird Fabric zur idealen Plattform für Data Engineers und Data Scientists, die Code-basierte Workflows bevorzugen und höchste Ansprüche an Performance und Flexibilität stellen.

Typische Einsatzszenarien

  • Datenbereinigung und -anreicherung großer Rohdatensätze aus unterschiedlichen Quellen
  • Transformation von Streaming- oder Eventdaten für Echtzeitanalysen
  • Aufbau von Data-Science-Workflows mit Python und ML-Modellen
  • Verarbeitung unstrukturierter Daten (z. B. Logdateien, JSON, XML) im OneLake
  • Erstellung von Analysemodellen, die direkt in Power BI integriert werden können
Grafische Darstellung von verbundenen, goldenen Waben als Symbol für verteilte Datenverarbeitung mit Apache Spark in Microsoft Fabric.

Fähigkeiten

Mehrfarbige Puzzle-Teile, die zu einer Struktur zusammengesetzt sind – Symbol für integrierte Spark-Laufzeitumgebung, Python-Notebooks und OneLake-Datenzugriff in Microsoft Fabric.
  • Integrierte Spark-Laufzeitumgebung – keine separate Cluster-Verwaltung notwendig
  • Unterstützung für Python, R, SQL und Scala in interaktiven Notebooks
  • Direkter Zugriff auf OneLake-Daten (Parquet, Delta Lake, CSV, JSON, u. v. m.)
  • Kompatibilität mit gängigen Python-Bibliotheken (pandas, pyspark, numpy, matplotlib, scikit-learn, mlflow etc.)
  • Verarbeitung großer Datenmengen in Batch- oder Streaming-Modi
  • Interaktive Entwicklung und Debugging direkt in der Fabric-Oberfläche
  • Einbettung von Ergebnissen in Power BI und Data Warehouse
  • Versionskontrolle und CI/CD über GitHub oder Azure DevOps
  • Rollenbasierte Sicherheit und Data Governance durch Integration in Microsoft Purview
  • Optimierte Performance durch automatische Skalierung und verteilte Verarbeitung

Leistungen

Illustration eines Arbeitsplatzes mit Monitor und Comelio-Logo – Darstellung von Python- und Spark-Entwicklung in Microsoft Fabric für Data Engineering und Machine Learning.

Wir helfen Unternehmen, das volle Potenzial von Fabric auszuschöpfen – von der Integration über Transformation bis hin zu Advanced Analytics und Machine Learning.
Unsere Experten verbinden moderne Open-Source-Methodik mit der Stabilität und Governance von Microsoft Fabric.

  • Konzeption und Aufbau von Spark-Workloads in Microsoft Fabric
  • Entwicklung von Python-Notebooks für Datenaufbereitung, Transformation und Analyse
  • Integration von Spark-Skripten in Data Factory-Pipelines und Automatisierungsprozesse
  • Erstellung von wiederverwendbaren Code-Modulen für Data Engineers und Scientists
  • Implementierung von Machine-Learning-Modellen mit scikit-learn, PySpark MLlib oder R
  • Optimierung bestehender Spark-Prozesse (Performance, Kosten, Parallelisierung)
  • Automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Validierungen in Python
  • Training und Coaching für Python- und Spark-Entwicklung in Fabric
  • Migration bestehender Azure Databricks- oder Synapse Spark-Projekte in Microsoft Fabric

Häufig gestellte Fragen zu Python & Spark in Microsoft Fabric

In dieser FAQ finden Sie die Themen, die in Beratung und Trainings am häufigsten aufkommen. Jede Antwort ist kurz gehalten und verweist bei Bedarf auf weiterführende Inhalte. Ihre Frage fehlt? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.

Comeli lehnt sich an ein ‚FAQ‘-Schild und beantwortet Fragen zu Python & Spark in Microsoft Fabric.

Wann ist der Einsatz von Spark in Microsoft Fabric sinnvoll?

Spark in Microsoft Fabric eignet sich insbesondere für grosse, heterogene oder schnell wachsende Datenbestände. Typische Szenarien sind Batch-Verarbeitung, Streaming-Analysen, komplexe Transformationen oder Machine-Learning-Workflows direkt im OneLake.

Wie unterscheidet sich Microsoft Fabric von Azure Databricks oder Synapse Spark?

Microsoft Fabric integriert Spark nativ in eine einheitliche Plattform mit OneLake, Data Factory und Power BI. Dadurch entfällt die separate Cluster-Verwaltung. Bestehende Databricks- oder Synapse-Spark-Projekte können in vielen Fällen nach Microsoft Fabric migriert werden.

Welche Programmiersprachen werden in Spark-Notebooks unterstützt?

In Microsoft Fabric stehen Notebooks mit Unterstützung für Python, R, SQL und Scala zur Verfügung. Dadurch lassen sich Data-Engineering-, Analytics- und Machine-Learning-Workflows flexibel umsetzen.

Wie wird Data Governance in Microsoft Fabric sichergestellt?

Die Integration mit Microsoft Purview ermöglicht rollenbasierte Sicherheit, Metadatenverwaltung und Governance-Richtlinien. So können Spark-Workloads kontrolliert in bestehende Compliance- und Sicherheitskonzepte eingebunden werden.