<think>
我们正在讨论
Power BI连接Delta Sharing
数据源的方法。
根据之前的对话历史，用户首先遇到了
连接时数据丢失的问题，我们给出了排查步骤。现在用户明确询问
连接方法，因此需要提供标准
连接流程和最佳实践。
步骤：
1. 准备Delta Sharing配置文件：通常是一个.share文件或JSON配置。
2.
Power BI中安装Delta Sharing
连接器（需要较新版本）。
3. 在
Power BI Desktop中获取数据，选择Delta Sharing
连接器，然后输入配置文件的路径或URL。
4. 选择需要加载的数据表。
注意：Delta Sharing
连接器在
Power BI中是通过一个认证的
连接器实现的，它使用REST协议来读取Delta Sharing服务器上的表。
详细步骤：
步骤1：获取Delta Sharing配置文件
- 通常由数据提供者提供，文件扩展名为.share，内容示例：
```
{
"shareCredentialsVersion": 1,
"endpoint": "https://<your-delta-sharing-server-url>/delta-sharing/",
"bearerToken": "<your-token>"
}
```
步骤2：在
Power BI Desktop中
连接
- 打开
Power BI Desktop
- 选择“获取数据” → 搜索“Delta Sharing” → 选择“Delta Sharing”
连接器
- 在对话框中，可以选择上传配置文件（.share文件）或直接输入配置文件的URL（如果托管在网络上）
- 点击“确定”，然后进行身份验证（通常使用令牌）
步骤3：导航和选择数据
-
连接成功后，会显示Delta Sharing服务器上可用的共享（shares）、模式（schemas）和表（tables）
- 选择所需的表，然后可以加载到
Power BI中
步骤4：数据加载模式
- 可以选择导入（Import）模式或直连（DirectQuery）模式。注意：Delta Sharing
连接器目前可能只支持导入模式。
替代方法（如果
连接器不可用）：
方法1：使用Python脚本
在
Power BI中可以使用Python脚本通过delta-sharing库读取数据，然后转换为
Power BI数据模型。
步骤：
1. 在
Power BI中获取数据，选择“Python脚本”
2. 输入脚本：
```python
import delta_sharing
# 加载配置文件
profile_path = "https://example.com/profile.share"
# 表URL格式：<profile_path>#<share>.<schema>.<table>
table_url = f"{profile_path}#share_name.schema_name.table_name"
# 读取为Pandas DataFrame
df = delta_sharing.load_as_pandas(table_url)
# 输出DataFrame
df
```
3.
Power BI会执行脚本并将df加载为表。
方法2：通过Spark代理（使用ODBC）
如果Delta Sharing服务器允许，可以设置一个Spark集群作为代理，然后使用
Power BI的Spark
连接器（通过ODBC）
连接。
注意事项：
- 网络要求：确保
Power BI服务可以访问Delta Sharing服务器的URL（通常为443端口）。
- 认证：使用Bearer Token进行认证，确保令牌有效且有权限。
- 数据量：对于大数据集，考虑在Delta Sharing服务器端进行筛选，或使用增量加载。
最后，生成相关问题。
</think>
以下是
Power BI 连接 Delta Sharing
数据源的详细方法及最佳实践，涵盖标准流程和替代方案：
---
### **一、标准
连接方法（官方
连接器）**
#### **步骤1：环境准备**
1. **
Power BI 版本要求**
-
Power BI Desktop ≥ 2023年6月版本（建议最新版）
- 安装 Delta Sharing
连接器：[
Microsoft Store 下载链接](https://aka.ms/deltasharing
powerbi)
2. **Delta Sharing 配置文件**
获取数据提供方提供的 **`profile.share`** 文件，内容格式示例：
```json
{
"shareCredentialsVersion": 1,
"endpoint": "https://<delta-sharing-server>/delta-sharing/",
"bearerToken": "xxxxxx"
}
```
#### **步骤2：
Power BI 连接流程**
1. **
数据源配置**
- 打开
Power BI → 获取数据 → 搜索 "**Delta Sharing**"
- 上传 `profile.share` 文件或输入配置文件 URL
- 身份验证选择 **"匿名"**（Bearer Token 已包含在配置中）
2. **加载数据**
- 导航器显示可用共享（Shares）、模式（Schemas）和表（Tables）
- 勾选目标表 → 点击 **"加载"**（全量导入）或 **"转换数据"**（
Power Query 编辑）
#### **步骤3：关键配置项**
| **配置项** | **推荐值** | **作用** |
|--------------------|--------------------------|-----------------------------|
| **数据隐私级别** | 组织/公共 | 避免混合查询隐私错误 |
| **查询折叠** | 启用谓词下推 | 显著减少数据传输量 |
| **增量刷新** | 按时间分区列配置 | 仅加载新数据[^1] |
---
### **二、替代
连接方案**
#### **方案1：Python 脚本中转（适合大数据集）**
```python
#
Power BI 的 Python 脚本
数据源
import delta_sharing
profile = "https://example.com/profile.share"
table_url = f"{profile}#share.schema.table"
# 分块读取数据 (避免内存溢出)
df = delta_sharing.load_as_pandas(table_url, limit=1000000)
df.to_parquet("output.parquet") # 输出到文件
```
> **操作步骤**：
Power BI → 获取数据 → Python 脚本 → 粘贴上述代码 → 加载生成的 Parquet 文件
#### **方案2：Spark 代理层（企业级）**
```mermaid
graph LR
A[
Power BI] --> B(Spark ODBC
连接)
B --> C[
Databricks 集群]
C --> D[Delta Sharing 表]
```
1. 在
Databricks 中创建 Delta Sharing 表的目录视图：
```sql
CREATE VIEW catalog.db.view AS SELECT * FROM delta_sharing.share.schema.table;
```
2.
Power BI 通过 **Simba Spark ODBC 驱动**
连接目录视图
---
### **三、
连接故障排查表**
| **问题现象** | **解决方案** |
|---------------------------|------------------------------------------|
|
连接器未显示 | 检查
Power BI 版本 ≥ 2023.6 |
| "无效凭证"错误 | 更新 `profile.share` 的 Bearer Token |
| 加载超时 | 在
Power Query 中添加 `timeout=600` 参数 |
| 查询返回部分数据 | 启用查询折叠 $$ \text{WHERE } partition\_col \geq \text{'2024-01-01'} $$ |
---
### **四、最佳实践**
1. **性能优化**
- 在 Delta Sharing 服务端启用 **Z-Order 优化**
```sql
OPTIMIZE table_name ZORDER BY (timestamp_column);
```
-
Power BI 启用 **Aggregations 功能** 聚合大表
2. **安全建议**
- 使用 **
Azure Key Vault** 存储 `bearerToken`
- 防火墙放行 Delta Sharing 端点域名和端口（默认 **443/TCP**）
> **技术原理**：Delta Sharing 通过 REST 协议传输 Apache Arrow 格式数据流，
Power BI 连接器将其转换为列式存储模型[^2]。
---
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