Microsoft Fabric Notebook能否直接连接Dataflows(Gen1)而非Lakehouse？

核心方案：复用Dataflows Gen1输出的数据集 #

无需中转Lakehouse或重写Power Query逻辑，直接将Dataflows Gen1转换后的数据输出为Fabric数据集，再在Notebook中读取该数据集。

步骤1：配置Dataflows Gen1输出到数据集 #

• 打开目标Dataflows Gen1进入编辑模式
• 完成Power Query转换后，选择发布到数据集，指定输出的数据集名称及所在工作区
• 确认数据集已成功发布并可在工作区中找到

步骤2：在Notebook中加载数据集 #

• 打开Data Science persona下的Notebook，点击顶部添加数据
• 在数据源面板选择Fabric数据集，找到Dataflows Gen1发布的目标数据集
• 选择加载到数据帧，系统自动生成Python/R代码，将数据加载到Notebook的DataFrame中

自动生成的Python代码示例 #

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.format("com.microsoft.sqlserver.jdbc.spark") \
    .option("url", "fabric://[工作区名称].fabric.microsoft.com/[数据集名称]") \
    .option("dbtable", "[数据表名称]") \
    .load()

# 预览数据
df.show()

备选方案：通过Power BI REST API读取 #

如果可视化连接方式受限，可通过API直接调用数据集：

1. 在Fabric工作区创建服务主体，并赋予数据集读取权限
2. 在Notebook中编写API调用代码（Python示例）：

import requests
import pandas as pd

# 配置参数
tenant_id = "你的租户ID"
client_id = "服务主体ID"
client_secret = "服务主体密钥"
workspace_id = "工作区ID"
dataset_id = "数据集ID"
table_name = "目标表名"

# 获取访问令牌
token_res = requests.post(
    f"https://login.microsoftonline.com/{tenant_id}/oauth2/v2.0/token",
    data={
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": client_id,
        "client_secret": client_secret,
        "scope": "https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default"
    }
)
access_token = token_res.json()["access_token"]

# 读取数据集数据
data_res = requests.get(
    f"https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{workspace_id}/datasets/{dataset_id}/tables/{table_name}/rows",
    headers={"Authorization": f"Bearer {access_token}"}
)
df = pd.DataFrame(data_res.json()["value"])

关键注意点 #

• 确保Dataflows Gen1已设置定时刷新，保证Notebook读取最新数据
• 服务主体需配置正确的数据集读取权限，避免API调用失败
• 该方案完全复用Dataflows Gen1的Power Query转换逻辑，无需重复开发

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18366639