Mit einem Azure Data Lake verbinden
Wie wir in der vorherigen Lerneinheit gesehen haben, ist die Verwendung von Power Query zum Importieren von Daten ein ideales Szenario, wenn Sie Daten haben, für die möglicherweise ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) erforderlich ist, bevor sie verwendet werden können. Das Importieren mit Power Query ist auch eine gute Option, wenn Sie mit weniger als 5 Millionen Datensätzen arbeiten und eine komplexe Datentransformation erforderlich ist. Eine weitere Option für die Eingabe von Daten ist das Verbinden zu einem Azure Data Lake. Im Gegensatz zum Importieren mit Power Query können Azure Data Lakes genutzt werden, um sowohl kleine als auch große Datenmengen zu unterstützen. Sie werden in Szenarien verwendet, in denen keine ETL erforderlich ist.
Hinweis
Wenn ETL für Azure Data Lake-Quellen erforderlich ist, sollte es außerhalb von Customer Insights - Data behandelt und vor der Datenerfassung durchgeführt werden. Dies kann über Anwendungen wie Azure Data Factory/Databricks/HDInsight erfolgen.
Dinge, die Sie beachten sollten, bevor Sie sich für ein Azure Data Lake entscheiden
Im Gegensatz zum Importieren von Daten werden beim Herstellen einer Verbindung zu einem Azure Data Lake-Ordner die Daten nicht in Customer Insights - Data kopiert. Dies unterstützt ausschließlich Azure Data Lake Gen2-Speicherkonten. Sie können keine Azure Data Lake Gen1-Speicherkonten zum Aufnehmen von Daten verwenden. Die Daten in Ihres Azure Data Lake müssen dem CDM-Standard entsprechen. Andere Formate wurden zum Zeitpunkt dieser Modulveröffentlichung nicht unterstützt.
Wichtig
Der Azure Data Lake, zu dem Sie eine Verbindung herstellen und von dem Sie Daten aufnehmen, muss sich in derselben Azure-Region wie die Dynamics 365 Customer Insights - Data-Umgebung befinden. Sie können zu einem Azure Data Lake in einer anderen Azure-Region keine Verbindung herstellen. Sie finden die Azure-Region für Ihre Customer Insights - Data-Umgebung, indem Sie in den Systemeinstellungen auf Info zugreifen.
Mit einem Azure Data Lake verbinden
Sie müssen Folgendes bereitstellen, um eine Verbindung mit einem Azure Data Lake herzustellen:
Datenquellenname: Legt den Namen Ihrer Datenquelle fest, wie er in der Benutzeroberfläche „Customer Insights – Data“ angezeigt wird.
Ihren Speicher mit Folgendem verbinden: Legt fest, wie Sie eine Verbindung mit Ihrem Azure Data Lake storage herstellen möchten. Folgende Optionen sind verfügbar:
Azure-Ressource: Geben Sie die Ressourcen-ID der Azure-Ressource an, mit der eine Verbindung hergestellt werden soll.
Azure-Abonnement: Geben Sie das Azure-Abonnement an, mit dem eine Verbindung herstellen möchten. Sie müssen die folgenden anderen Details angeben.
Ressourcengruppe: Definiert die Ressourcengruppe, mit der eine Verbindung hergestellt werden soll.
Speicherkonto: Legt das Speicherkonto in der Ressourcengruppe fest, das Sie verwenden möchten.
Container: Definiert den Container, der die Daten und das Schema (model.json‑ oder manifest.json-Datei) enthält, aus denen Daten importiert werden sollen.
Eine „model.json“-Datei, die einer anderen Datenquelle in der Instanz zugeordnet ist, wird nicht in der Liste angezeigt. Nach der Auswahl erhalten Sie eine Liste der verfügbaren Tabellen in der Datei „model.json“. Sie können aus der Datenquelle auswählen, welche Tabellen Sie aufnehmen möchten.
Hinweis
Eine „model.json“-Datei kann nur einer Datenquelle in derselben Instanz zugeordnet werden. Dieselbe „model.json“-Datei kann jedoch in mehreren Instanzen für Datenquellen verwendet werden.
Eine Azure Data Lake Storage-Datenquelle bearbeiten
Es ist möglich, Änderungen an einem Azure Data Lake Storage-Datenquelle-Ordner vorzunehmen. Sie können den Zugriffsschlüssel für das Speicherkonto aktualisieren, das den Ordner „Azure Data Lake“ enthält, sowie die Datei „model.json“ ändern. Wenn Sie eine Verbindung zu einem anderen Container im selben Speicherkonto herstellen oder den Kontonamen ändern möchten, dient Ihnen dazu Eine neue Datenquellenverbindung erstellen.
Unter Eine Verbindung zu einem Data Lake in Azure Data Lake Storage herstellen finden Sie ausführlichere Anweisungen zum Arbeiten mit einem Azure Data Lake.