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Python und Spark in MS 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

Fähigkeiten

  • 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

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