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[FEATURE] table load with schema enabled lakehouses

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
42/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python

Línea de trabajo

Comienza reproduciendo el error de fab table load contra un lakehouse con esquema habilitado y rastrea el punto de entrada del comando de carga de tablas. Determina la ruta de carga admitida para los lakehouses con esquema habilitado, preservando el comportamiento existente para los demás lakehouses; se considera terminado cuando el comando funciona correctamente en ambos casos.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

ai:feature-triage:unable-to-process enhancement
Use Case / Problem

I gave command fab table load ..., but I get error "table load: [UnsupportedOperationForSchemasEnabledLakehouse] The operation is not supported for Lakehouse with schemas enabled".
I believe schema enabled lakehouses are the majority nowadays, so it would be nice to be able to do this with fab command instead of manually.

Proposed Solution

Not my expertise

Alternatives Considered

Manual upload

Impact Assessment
  • This would help me personally
  • This would help my team/organization
  • This would help the broader fabric-cli community
  • This aligns with Microsoft Fabric roadmap items
Implementation Attestation
  • I understand this feature should maintain backward compatibility with existing commands
  • I confirm this feature request does not introduce performance regressions for existing workflows
  • I acknowledge that new features must follow fabric-cli's established patterns and conventions
Implementation Notes

No response

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
178
Forks
65
Merge medio
3 d 12 h
PR fusionados (30 d)
8

Preparar el entorno

Abrir en Codespaces

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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