Microsoft Fabric 中的 OneLake 提供一个统一的存储层，该存储层会自动随每个 Microsoft Fabric 租户提供。这允许创建具有多个 Microsoft Fabric 数据湖和数据仓库的工作空间，所有数据都会存储在 OneLake 中。OneLake 的底层存储是 Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2)，支持结构化和非结构化数据的存储。OneLake 使用相同的 ADLS Gen2 API 和 SDK，确保与现有 ADLS Gen2 应用程序兼容。这意味着我们可以使用例如 Python 来读取和写入 OneLake 中的数据。

可以通过 OneLake 访问数据，使用与 Windows 文件系统集成的 OneLake 文件管理器，使用户能够像访问本地文件一样探索和访问 Fabric 湖仓和仓库中的数据。如下面的图片所示，你可以通过浏览工作区、湖仓和仓库来访问数据，就像在本地文件中一样。

因为可以直接像操作本地文件系统那样与OneLake进行交互，我决定尝试从本地计算机使用Delta-rs和Microsoft Fabric创建一个Delta表。在另一篇文章中，我讨论了没有Spark的情况下如何使用Delta-rs Python包来处理Delta表。如下面的代码示例所示，一个Python脚本可以通过OneLake将数据保存到Lakehouse中。

    import pandas as pd  # 导入pandas库，用于数据操作
    from deltalake import write_deltalake, DeltaTable  # 导入deltalake库，用于Delta Lake操作
    import time  # 导入time库，用于时间处理

    start_time = time.time()  # 记录开始时间
    df = pd.read_csv("d:\\temp\\title.basics.tsv.gz", low_memory=False, delimiter="\t")  # 读取临时文件夹中的压缩TSV文件

    write_deltalake(  # 将数据写入Delta Lake表
    "C:\\Users\\XXXX\\OneLake - Microsoft\\mk_test\\test.Lakehouse\\Tables\\movies"  # 指定写入的Delta Lake表路径
    , df)

通过导航到 Microsoft Fabric 数据湖并展开表的分类，你应该能看到我们脚本创建的表。它可以像使用 Spark 代码创建的表那样进行探索。哇哦！

查看这些表格没问题，所有数据都显示出来了。

然而，在尝试使用Python和Delta-rs从本地机器读取此表时，我遇到了一个问题。一个错误出现了，但不清楚问题出在OneLake explorer还是Delta-rs。作为替代选择，Delta-rs支持直接从ADLS Gen2读取文件。使用来自Microsoft Fabric的abfss路径可以允许数据访问。以下是不用OneLake文件浏览器保存数据的代码示例。要运行此代码，请先安装azure-identity包以进行Azure身份验证。该代码使用默认身份验证，但也可以选择使用服务主体。对于使用默认身份验证，您需要安装Azure CLI并运行az login命令。

    import pandas as pd  
    # 导入pandas库用于数据处理
    from deltalake import write_deltalake, DeltaTable  
    # 导入deltalake模块中的write_deltalake和DeltaTable类
    from azure.identity import DefaultAzureCredential  
    # 导入DefaultAzureCredential类用于获取Azure认证凭证

    # 获取Azure存储的令牌
    delta_token = DefaultAzureCredential().get_token("https://storage.azure.com/.default").token  
    # 此URL用于获取Azure存储的默认令牌

    # 设置存储选项，包含令牌和Fabric端点使用标志
    storage_options={"bearer_token": delta_token, "use_fabric_endpoint": "true"}  
    # bearer_token是承载令牌，use_fabric_endpoint表示是否使用Fabric端点

    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv("d:\\temp\\title.basics.tsv.gz", low_memory=False, delimiter="\t")  
    # 文件路径为Windows系统的示例路径

    # 将数据写入Delta Lake
    write_deltalake("abfss://XXX@onelake.dfs.fabric.microsoft.com/raw.Lakehouse/Tables/movies", df, storage_options=storage_options)
    # write_deltalake用于将DataFrame写入Delta Lake，此处abfss表示使用Azure Blob Storage的文件系统，XXX@onelake.dfs.fabric.microsoft.com是存储的路径，raw.Lakehouse/Tables/movies是目标路径

使用 abfss 协议读取文件很简单。我能够从 Lakehouse 读取 Delta 表数据并将其转换为 Pandas 数据帧来展示内容，一切顺利。

虽然还有一些bug，但是使用Python与Microsoft Fabric集成的简便性确实很不错，令人印象深刻。这种开放性使得我们可以访问Microsoft Fabric之外的数据。但是请注意，如果在Azure门户中关闭了Microsoft Fabric的容量，则无法访问数据。在此期间尝试访问会导致如下错误信息：“无法完成此操作，因为当前Fabric容量XXX不可用。”请确保开启Fabric容量以访问数据。

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