Formatos de archivo y códecs de compresión admitidos en Azure Data Factory y Synapse Analytics (heredado)

Artículo
13/02/2025

SE APLICA A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Sugerencia

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Este artículo se aplica a los conectores siguientes: Amazon S3, Azure Blob, Azure Data Lake Storage Gen1, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Files, File System, FTP, Google Cloud Storage, HDFS, HTTP y SFTP.

Importante

El servicio ha presentado el nuevo modelo de conjuntos de datos basado en formato. Consulte el artículo sobre formato correspondiente con los detalles:
- Formato Avro
- Formato binario
- Formato de texto delimitado
- Formato JSON
- Formato ORC
- Formato Parquet
Todavía se admiten el resto de configuraciones mencionadas en este artículo tal y como están por motivos de compatibilidad con versiones anteriores. Se sugiere usar el nuevo modelo de aquí en adelante.

Formato de texto (heredado)

Nota

Obtenga información sobre el nuevo modelo en el artículo Formato de texto delimitado. Todavía se admiten las siguientes configuraciones en el conjunto de datos basado en archivo, porque cuentan con compatibilidad con versiones anteriores. Se sugiere usar el nuevo modelo de aquí en adelante.

Si quiere leer un archivo de texto o escribir en él, establezca la propiedad type de la sección format del conjunto de datos en TextFormat. También puede especificar las siguientes propiedades opcionales en la sección format. Consulte la sección Ejemplo de TextFormat sobre cómo realizar la configuración.

Propiedad	Descripción	Valores permitidos	Obligatorio
columnDelimiter	El carácter utilizado para separar las columnas en un archivo. Puede considerar el uso de un carácter imprimible poco frecuente que es probable que no exista en sus datos. Por ejemplo, especifique "\u0001", que representa el inicio de encabezado (SOH).	Solo se permite un carácter. El valor predeterminado es coma (",") . Para usar un carácter Unicode, consulte la lista de caracteres Unicode para obtener el código correspondiente.	No
rowDelimiter	carácter utilizado para separar filas en un archivo.	Solo se permite un carácter. El valor predeterminado es cualquiera de los siguientes en lectura: ["\r\n", "\r", "\n"] y "\r\n" en escritura.	No
escapeChar	carácter especial utilizado para aplicar una secuencia de escape a un delimitador de columna en el contenido de un archivo de entrada. No puede especificar ambos valores escapeChar y quoteChar para una tabla.	Solo se permite un carácter. Ningún valor predeterminado. Ejemplo: si usa la coma (",") como delimitador de columna, pero quiere tener el carácter de coma en el texto (ejemplo: "Hello, world"), puede definir "$" como carácter de escape y usar la cadena "Hello$, world" en el origen.	No
quoteChar	carácter utilizado para citar el valor de una cadena. Los delimitadores de columna y fila de dentro de las comillas se tratan como parte del valor de la cadena. Esta propiedad es aplicable tanto al conjunto de datos de entrada como al de salida. No puede especificar ambos valores escapeChar y quoteChar para una tabla.	Solo se permite un carácter. Ningún valor predeterminado. Por ejemplo, si tiene la coma (",") como delimitador de columna, pero quiere tener el carácter de coma en el texto (por ejemplo: <Hello, world>), puede definir " (comillas dobles) como comillas y usar la cadena "Hello, world" en el origen.	No
nullValue	uno o varios caracteres empleados para representar un valor nulo.	Uno o más caracteres. Los valores predeterminados son "\N" y "NULL" en lectura y "\N" en escritura.	No
encodingName	permite especificar el nombre de la codificación.	Un nombre de codificación válido. Consulte la propiedad Encoding.EncodingName. Por ejemplo: windows-1250 o shift_jis. El valor predeterminado es UTF-8.	No
firstRowAsHeader	Especifica si se tendrá en cuenta la primera fila como encabezado. Para un conjunto de datos de entrada, el servicio lee la primera fila como encabezado. Para un conjunto de datos de salida, el servicio escribe la primera fila como encabezado. Consulte Escenarios de uso `firstRowAsHeader` y `skipLineCount` para ver ejemplos de escenarios.	True False (valor predeterminado)	No
skipLineCount	Indica el número de filas no vacías que se omitirán al leer datos de archivos de entrada. Si se especifican ambos valores skipLineCount y firstRowAsHeader, las líneas se omiten primero y, luego, la información del encabezado se lee a partir del archivo de entrada. Consulte Escenarios de uso `firstRowAsHeader` y `skipLineCount` para ver ejemplos de escenarios.	Entero	No
treatEmptyAsNull	permite especificar si hay que tratar una cadena nula o vacía como un valor nulo al leer datos de un archivo de entrada.	True (predeterminado) False	No

Ejemplo de TextFormat

En la siguiente definición JSON de un conjunto de datos, se especifican algunas propiedades opcionales.

JSON

"typeProperties":
{
    "folderPath": "mycontainer/myfolder",
    "fileName": "myblobname",
    "format":
    {
        "type": "TextFormat",
        "columnDelimiter": ",",
        "rowDelimiter": ";",
        "quoteChar": "\"",
        "NullValue": "NaN",
        "firstRowAsHeader": true,
        "skipLineCount": 0,
        "treatEmptyAsNull": true
    }
},

Para usar un escapeChar en lugar de quoteChar, reemplace la línea con quoteChar por el siguiente escapeChar:

JSON

"escapeChar": "$",

Escenarios de uso de firstRowAsHeader y skipLineCount

Va a copiar de un origen que no es archivo a un archivo de texto y quiere agregar una línea de encabezado que contenga los metadatos de esquema (por ejemplo, esquema SQL). Especifique firstRowAsHeader como true en el conjunto de datos de salida de este escenario.
Va a copiar de un archivo de texto que contiene una línea de encabezado a un receptor que no es archivo y quiere eliminar esa línea. Especifique firstRowAsHeader como true en el conjunto de datos de entrada.
Va a copiar de un archivo de texto y quiere omitir unas cuantas líneas al comienzo que no contienen datos ni información de encabezado. Especifique skipLineCount para indicar el número de líneas que se omitirá. Si el resto del archivo contiene una línea de encabezado, también puede especificar firstRowAsHeader. Si se especifican skipLineCount y firstRowAsHeader, las líneas se omiten primero y luego la información del encabezado se lee del archivo de entrada.

Formato JSON (heredado)

Nota

Obtenga información sobre el nuevo modelo en el artículo Formato JSON. Todavía se admiten las siguientes configuraciones en el conjunto de datos basado en archivo, porque cuentan con compatibilidad con versiones anteriores. Se sugiere usar el nuevo modelo de aquí en adelante.

Para importar o exportar un archivo JSON como está en Azure Cosmos DB, consulte la sección sobre la importación o exportación de documentos JSON en el artículo Move data to/from Azure Cosmos DB (Movimiento de datos a y desde Azure Cosmos DB).

Si quiere analizar los archivos JSON o escribir los datos en formato JSON, establezca la propiedad typeformat en JsonFormat. También puede especificar las siguientes propiedades opcionales en la sección format. Consulte la sección Ejemplo de JsonFormat sobre cómo realizar la configuración.

Propiedad	Descripción	Obligatorio
filePattern	Indica el patrón de los datos almacenados en cada archivo JSON. Estos son los valores permitidos: setOfObjects y arrayOfObjects. El valor predeterminado es setOfObjects. Consulte la sección patrones de archivo JSON para obtener más información acerca de estos patrones.	No
jsonNodeReference	Si desea iterar y extraer datos de los objetos dentro de un campo de matriz con el mismo patrón, especifique la ruta de acceso JSON de esa matriz. Esta propiedad se admite solo cuando se copian datos desde los archivos JSON.	No
jsonPathDefinition	Especifique la expresión de ruta de acceso JSON para cada asignación de columna con un nombre de columna personalizado (que empiece con minúscula). Esta propiedad se admite solo cuando se copian datos desde archivos JSON y puede extraer datos del objeto o matriz. Para los campos en el objeto raíz, comience por root $; para los campos dentro de la matriz elegida mediante la propiedad `jsonNodeReference`, empiece desde el elemento de matriz. Consulte la sección Ejemplo de JsonFormat sobre cómo realizar la configuración.	No
encodingName	permite especificar el nombre de la codificación. Para obtener la lista de nombres de codificación válidos, consulte la propiedad Encoding.EncodingName. Por ejemplo: windows-1250 o shift_jis. El valor predeterminado es: UTF-8.	No
nestingSeparator	Carácter que se usa para separar los niveles de anidamiento. El valor predeterminado es '.' (punto).	No

Nota

En caso de la aplicación cruzada de los datos en la matriz en varias filas (caso 1 -> ejemplo 2 en los ejemplos de JsonFormat), solo puede elegir expandir la matriz con la propiedad jsonNodeReference.

Patrones de archivo JSON

La actividad de copia puede analizar los siguientes patrones de archivos JSON:

Tipo I: setOfObjects

Cada archivo contiene un único objeto o bien varios objetos concatenados/delimitados por líneas. Si se elige esta opción en un conjunto de datos de salida, la actividad de copia genera un único archivo JSON con cada objeto por línea (delimitado por líneas).

ejemplo de JSON de objeto único

JSON

{
    "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
    "callingimsi": "466920403025604",
    "callingnum1": "678948008",
    "callingnum2": "567834760",
    "switch1": "China",
    "switch2": "Germany"
}

ejemplo de JSON delimitado por líneas

JSON

{"time":"2015-04-29T07:12:20.9100000Z","callingimsi":"466920403025604","callingnum1":"678948008","callingnum2":"567834760","switch1":"China","switch2":"Germany"}
{"time":"2015-04-29T07:13:21.0220000Z","callingimsi":"466922202613463","callingnum1":"123436380","callingnum2":"789037573","switch1":"US","switch2":"UK"}
{"time":"2015-04-29T07:13:21.4370000Z","callingimsi":"466923101048691","callingnum1":"678901578","callingnum2":"345626404","switch1":"Germany","switch2":"UK"}

ejemplo de JSON concatenado

JSON

{
    "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
    "callingimsi": "466920403025604",
    "callingnum1": "678948008",
    "callingnum2": "567834760",
    "switch1": "China",
    "switch2": "Germany"
}
{
    "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
    "callingimsi": "466922202613463",
    "callingnum1": "123436380",
    "callingnum2": "789037573",
    "switch1": "US",
    "switch2": "UK"
}
{
    "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
    "callingimsi": "466923101048691",
    "callingnum1": "678901578",
    "callingnum2": "345626404",
    "switch1": "Germany",
    "switch2": "UK"
}

Tipo II: arrayOfObjects

Cada archivo contiene una matriz de objetos.

JSON

[
    {
        "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
        "callingimsi": "466920403025604",
        "callingnum1": "678948008",
        "callingnum2": "567834760",
        "switch1": "China",
        "switch2": "Germany"
    },
    {
        "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
        "callingimsi": "466922202613463",
        "callingnum1": "123436380",
        "callingnum2": "789037573",
        "switch1": "US",
        "switch2": "UK"
    },
    {
        "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
        "callingimsi": "466923101048691",
        "callingnum1": "678901578",
        "callingnum2": "345626404",
        "switch1": "Germany",
        "switch2": "UK"
    }
]

Ejemplo de JsonFormat

Caso 1: Copia de datos desde archivos JSON

Ejemplo 1: extracción de datos de objeto y matriz

En esta ejemplo, se espera un objeto JSON de raíz que se asigna al registro individual en resultado tabulares. Si tiene un archivo JSON con el siguiente contenido:

JSON

{
    "id": "ed0e4960-d9c5-11e6-85dc-d7996816aad3",
    "context": {
        "device": {
            "type": "PC"
        },
        "custom": {
            "dimensions": [
                {
                    "TargetResourceType": "Microsoft.Compute/virtualMachines"
                },
                {
                    "ResourceManagementProcessRunId": "827f8aaa-ab72-437c-ba48-d8917a7336a3"
                },
                {
                    "OccurrenceTime": "1/13/2017 11:24:37 AM"
                }
            ]
        }
    }
}

y quiere copiarlo en una tabla de SQL de Azure con el formato siguiente extrayendo datos tanto de los objetos como de la matriz:

ID	deviceType	targetResourceType	resourceManagementProcessRunId	occurrenceTime
ed0e4960-d9c5-11e6-85dc-d7996816aad3	PC	Microsoft.Compute/virtualMachines	827f8aaa-ab72-437c-ba48-d8917a7336a3	1/13/2017 11:24:37 AM

El conjunto de datos de entrada con el tipo JsonFormat se define de la siguiente manera: (definición parcial en la que solo se ilustran las secciones relevantes). Más concretamente:

La sección structure permite definir los nombres personalizados de columna y el tipo de datos correspondiente mientras los convierte a datos tabulares. Esta sección es opcional a menos que necesite realizar una asignación de columnas. Consulte la sección Asignación de columnas de conjunto de datos de origen a columnas del conjunto de datos de destino para más información.
jsonPathDefinition especifica la ruta de acceso JSON para cada columna que indica de dónde se deben extraer los datos. Para copiar datos de la matriz, puede usar array[x].property para extraer el valor de la propiedad dada del objeto xth, o puede usar array[*].property para buscar el valor de cualquier objeto que contenga dicha propiedad.

JSON

"properties": {
    "structure": [
        {
            "name": "id",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "deviceType",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "targetResourceType",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "resourceManagementProcessRunId",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "occurrenceTime",
            "type": "DateTime"
        }
    ],
    "typeProperties": {
        "folderPath": "mycontainer/myfolder",
        "format": {
            "type": "JsonFormat",
            "filePattern": "setOfObjects",
            "jsonPathDefinition": {"id": "$.id", "deviceType": "$.context.device.type", "targetResourceType": "$.context.custom.dimensions[0].TargetResourceType", "resourceManagementProcessRunId": "$.context.custom.dimensions[1].ResourceManagementProcessRunId", "occurrenceTime": " $.context.custom.dimensions[2].OccurrenceTime"}
        }
    }
}

Ejemplo 2: aplicación cruzada en varios objetos del mismo patrón de matriz

En este ejemplo, se espera transformar un objeto JSON de raíz en varios registros en resultado tabular. Si tiene un archivo JSON con el siguiente contenido:

JSON

{
    "ordernumber": "01",
    "orderdate": "20170122",
    "orderlines": [
        {
            "prod": "p1",
            "price": 23
        },
        {
            "prod": "p2",
            "price": 13
        },
        {
            "prod": "p3",
            "price": 231
        }
    ],
    "city": [ { "sanmateo": "No 1" } ]
}

y desea copiarlo en una tabla de Azure SQL del formato siguiente, puede hacerlo mediante el acoplamiento de los datos dentro de la matriz y la combinación cruzada con la información de la raíz habitual:

`ordernumber`	`orderdate`	`order_pd`	`order_price`	`city`
01	20170122	P1	23	`[{"sanmateo":"No 1"}]`
01	20170122	P2	13	`[{"sanmateo":"No 1"}]`
01	20170122	P3	231	`[{"sanmateo":"No 1"}]`

El conjunto de datos de entrada con el tipo JsonFormat se define de la siguiente manera: (definición parcial en la que solo se ilustran las secciones relevantes). Más concretamente:

La sección structure permite definir los nombres personalizados de columna y el tipo de datos correspondiente mientras los convierte a datos tabulares. Esta sección es opcional a menos que necesite realizar una asignación de columnas. Consulte la sección Asignación de columnas de conjunto de datos de origen a columnas del conjunto de datos de destino para más información.
jsonNodeReference indica la iteración y extracción de datos de los objetos con el mismo patrón en la matrizorderlines.
jsonPathDefinition especifica la ruta de acceso JSON para cada columna que indica de dónde se deben extraer los datos. En este ejemplo, ordernumber, orderdate y city están bajo el objeto raíz con la ruta de acceso JSON que empieza por $., mientras que order_pd y order_price se definen con la ruta de acceso que se obtiene del elemento de matriz sin $..

JSON

"properties": {
    "structure": [
        {
            "name": "ordernumber",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "orderdate",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order_pd",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order_price",
            "type": "Int64"
        },
        {
            "name": "city",
            "type": "String"
        }
    ],
    "typeProperties": {
        "folderPath": "mycontainer/myfolder",
        "format": {
            "type": "JsonFormat",
            "filePattern": "setOfObjects",
            "jsonNodeReference": "$.orderlines",
            "jsonPathDefinition": {"ordernumber": "$.ordernumber", "orderdate": "$.orderdate", "order_pd": "prod", "order_price": "price", "city": " $.city"}
        }
    }
}

Tenga en cuenta los siguientes puntos:

Si no se definen la structure y jsonPathDefinition en el conjunto de datos, la actividad de copia detecta el esquema del primer objeto y acopla el objeto en su conjunto.
Si la entrada JSON tiene una matriz, la actividad de copia convierte de forma predeterminada el valor de toda la matriz en una cadena. Puede elegir extraer los datos de esta mediante jsonNodeReference o jsonPathDefinition, u omitir la extracción no especificándolo en jsonPathDefinition.
Si hay algún nombre duplicado en el mismo nivel, la actividad de copia elige el último.
Los nombres de propiedad distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Dos propiedades con el mismo nombre, pero con distintas mayúsculas y minúsculas se consideran propiedades independientes.

Caso 2: Escritura de datos en el archivo JSON

Si tiene la siguiente tabla en SQL Database:

ID	order_date	order_price	order_by
1	20170119	2000	David
2	20170120	3500	Patrick
3	20170121	4000	Jason

y para cada registro, espera escribir en un objeto JSON con el formato siguiente:

JSON

{
    "id": "1",
    "order": {
        "date": "20170119",
        "price": 2000,
        "customer": "David"
    }
}

El conjunto de datos de salida con el tipo JsonFormat se define de la siguiente manera: (definición parcial en la que solo se ilustran las secciones relevantes). Más concretamente, la sección structure permite definir los nombres de propiedad personalizados en el archivo de destino y nestingSeparator (el valor predeterminado es ".") se usa para identificar el nivel de anidamiento del nombre. Esta sección es opcional a menos que desee cambiar el nombre de la propiedad comparándolo con el nombre de la columna de origen, o anidar algunas de las propiedades.

JSON

"properties": {
    "structure": [
        {
            "name": "id",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order.date",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order.price",
            "type": "Int64"
        },
        {
            "name": "order.customer",
            "type": "String"
        }
    ],
    "typeProperties": {
        "folderPath": "mycontainer/myfolder",
        "format": {
            "type": "JsonFormat"
        }
    }
}

Formato Parquet (heredado)

Nota

Obtenga información sobre el nuevo modelo en el artículo Formato Parquet. Todavía se admiten las siguientes configuraciones en el conjunto de datos basado en archivo, porque cuentan con compatibilidad con versiones anteriores. Se sugiere usar el nuevo modelo de aquí en adelante.

Si quiere analizar los archivos Parquet o escribir los datos en formato Parquet, establezca la propiedad formattype en ParquetFormat. No es preciso especificar propiedades en la sección Format de la sección typeProperties. Ejemplo:

JSON

"format":
{
    "type": "ParquetFormat"
}

Tenga en cuenta los siguientes puntos:

No se admiten tipos de datos complejos (MAP, LIST).
No se admiten espacios en blanco en el nombre de columna.
El archivo Parquet tiene las siguientes opciones relacionadas con la compresión: NONE, SNAPPY, GZIP y LZO. El servicio admite la lectura de datos de archivos Parquet en todos estos formatos comprimidos excepto LZO. Este usa el códec de compresión de los metadatos para leer los datos. Pero, al escribir en un archivo Parquet, el servicio elige SNAPPY que es el valor predeterminado para Parquet. Por el momento, no hay ninguna opción para invalidar este comportamiento.

Importante

En el caso de las copias autorizadas por el entorno de ejecución de integración (IR) autohospedado (por ejemplo, entre almacenes de datos locales y almacenes de datos en la nube), si no va a copiar archivos Parquet tal y como están, tendrá que instalar JRE (Java Runtime Environment) 8 de 64 bits u OpenJDK en la máquina de IR. Consulte el párrafo siguiente para más información.

En el caso de las copias que se ejecutan en el IR autohospedado con la serialización o deserialización de archivos Parquet, para buscar el entorno de ejecución de Java, el servicio consulta primero el Registro (SOFTWARE\JavaSoft\Java Runtime Environment\{Current Version}\JavaHome) en busca de JRE; si no lo encuentra, comprueba la variable del sistema JAVA_HOME de OpenJDK.

Para usar JRE: el IR de 64 bits necesita JRE de 64 bits. Puede encontrarlo aquí.
Para usar OpenJDK: se admite desde la versión 3.13 de IR. Empaquete jvm.dll con todos los demás ensamblados de OpenJDK necesarios en la máquina del IR autohospedado y establezca la variable de entorno del sistema JAVA_HOME en el valor que corresponda.

Sugerencia

Si copia datos desde o hacia Parquet mediante Integration Runtime autohospedado y recibe un error que indica que "Se produjo un error al invocar Java, mensaje: Espacio en el montón java.lang.OutOfMemoryError:Java", puede agregar una variable de entorno _JAVA_OPTIONS en la máquina que hospeda IR autohospedado para ajustar el tamaño del montón mínimo y máximo para JVM a fin de facilitar dicha copia y, a continuación, volver a ejecutar la canalización.

Establecimiento del tamaño del montón JVM en IR autohospedado

Ejemplo: establecimiento de la variable _JAVA_OPTIONS con el valor -Xms256m -Xmx16g. La marca Xms especifica el grupo de asignación de memoria inicial para una máquina virtual Java (JVM), mientras que Xmx especifica el grupo de asignación de memoria máxima. Esto significa que JVM se iniciará con la cantidad de memoria Xms y podrá utilizar Xmx como máximo. De manera predeterminada, el servicio usa un mínimo de 64 MB y un máximo de 1 G.

Asignación de tipos de datos para archivos PARQUET

Tipo de datos de servicio provisional	Tipo primitivo PARQUET	Tipo original PARQUET (deserializar)	Tipo original PARQUET (serializar)
Boolean	Boolean	N/D	N/D
SByte	Int32	Int8	Int8
Byte	Int32	UInt8	Int16
Int16	Int32	Int16	Int16
UInt16	Int32	UInt16	Int32
Int32	Int32	Int32	Int32
UInt32	Int64	UInt32	Int64
Int64	Int64	Int64	Int64
UInt64	Int64/binario	UInt64	Decimal
Single	Float	N/D	N/D
Double	Double	N/D	N/D
Decimal	Binary	Decimal	Decimal
String	Binary	Utf8	Utf8
DateTime	Int96	N/D	N/D
TimeSpan	Int96	N/D	N/D
DateTimeOffset	Int96	N/D	N/D
ByteArray	Binary	N/D	N/D
Guid	Binary	Utf8	Utf8
Char	Binary	Utf8	Utf8
CharArray	No compatible	N/D	N/D

Formato ORC (heredado)

Nota

Obtenga información sobre el nuevo modelo en el artículo Formato ORC. Todavía se admiten las siguientes configuraciones en el conjunto de datos basado en archivo, porque cuentan con compatibilidad con versiones anteriores. Se sugiere usar el nuevo modelo de aquí en adelante.

Si quiere analizar los archivos ORC o escribir los datos en formato ORC, establezca la propiedad formattype en OrcFormat. No es preciso especificar propiedades en la sección Format de la sección typeProperties. Ejemplo:

JSON

"format":
{
    "type": "OrcFormat"
}

Tenga en cuenta los siguientes puntos:

No se admiten tipos de datos complejos (STRUCT, MAP, LIST, UNION).
No se admiten espacios en blanco en el nombre de columna.
El archivo ORC tiene tres opciones relacionadas con la compresión: NONE, ZLIB Y SNAPPY. El servicio admite la lectura de datos del archivo ORC en cualquiera de los formatos comprimidos. Se utiliza el códec de compresión en los metadatos para leer los datos. Pero, al escribir en un archivo ORC, el servicio elige ZLIB, que es el valor predeterminado para ORC. Por el momento, no hay ninguna opción para invalidar este comportamiento.

Importante

En el caso de las copias autorizadas por el entorno de ejecución de integración (IR) autohospedado (por ejemplo, entre almacenes de datos locales y almacenes de datos en la nube), si no va a copiar archivos ORC tal y como están, tendrá que instalar JRE (Java Runtime Environment) 8 de 64 bits u OpenJDK en la máquina de IR. Consulte el párrafo siguiente para más información.

En el caso de las copias que se ejecutan en el IR autohospedado con la serialización o deserialización de archivos ORC, para buscar el entorno de ejecución de Java, el servicio consulta primero el Registro (SOFTWARE\JavaSoft\Java Runtime Environment\{Current Version}\JavaHome) en busca de JRE; si no lo encuentra, comprueba la variable del sistema JAVA_HOME de OpenJDK.

Para usar JRE: el IR de 64 bits necesita JRE de 64 bits. Puede encontrarlo aquí.
Para usar OpenJDK: se admite desde la versión 3.13 de IR. Empaquete jvm.dll con todos los demás ensamblados de OpenJDK necesarios en la máquina del IR autohospedado y establezca la variable de entorno del sistema JAVA_HOME en el valor que corresponda.

Asignación de tipos de datos para archivos ORC

Tipo de datos de servicio provisional	Tipos ORC
Boolean	Boolean
SByte	Byte
Byte	Short
Int16	Short
UInt16	Int
Int32	Int
UInt32	long
Int64	long
UInt64	String
Single	Float
Double	Double
Decimal	Decimal
String	String
DateTime	Timestamp
DateTimeOffset	Timestamp
TimeSpan	Timestamp
ByteArray	Binary
Guid	String
Char	Char(1)

Formato AVRO (heredado)

Nota

Obtenga información sobre el nuevo modelo en el artículo Formato Avro. Todavía se admiten las siguientes configuraciones en el conjunto de datos basado en archivo, porque cuentan con compatibilidad con versiones anteriores. Se sugiere usar el nuevo modelo de aquí en adelante.

Si quiere analizar los archivos Avro o escribir los datos en formato Avro, establezca la propiedad formattype en AvroFormat. No es preciso especificar propiedades en la sección Format de la sección typeProperties. Ejemplo:

JSON

"format":
{
    "type": "AvroFormat",
}

Para usar el formato Avro en una tabla de Hive, puede consultar Tutorial de Apache Hive.

Tenga en cuenta los siguientes puntos:

No se admiten tipos de datos complejos (registros, enumeraciones, matrices, asignaciones, uniones y fijos).

Compatibilidad con la compresión (heredado)

El servicio admite la compresión y descompresión de datos durante la copia. Cuando se especifica la propiedad compression en un conjunto de datos de entrada, la actividad de copia lee los datos comprimidos del origen y los descomprime; y cuando se especifica la propiedad en un conjunto de datos de salida, la actividad de copia comprime los datos y luego los escribe en el receptor. Estos son algunos escenarios de ejemplo:

Leer datos comprimidos GZIP de un blob de Azure, descomprimirlos y escribir los datos de resultado en Azure SQL Database. Debe definir el conjunto de datos de Azure Blob de entrada con la propiedad compressiontype como GZIP.
Leer datos de un archivo de texto sin formato del sistema de archivos local, comprimirlos con formato GZip y escribir los datos comprimidos en un blob de Azure. Debe definir el conjunto de datos de Azure Blob de salida con la propiedad compressiontype como GZIP.
Leer el archivo .zip del servidor FTP, descomprimirlo para obtener los archivos que contiene y colocar dichos archivos en Azure Data Lake Store. Debe definir un conjunto de datos de FTP de entrada con la propiedad compressiontype como ZipDeflate.
Leer datos comprimidos con GZIP de un blob de Azure, descomprimirlos, comprimirlos con BZIP2 y escribir los datos de resultado en un blob de Azure. Debe definir el conjunto de datos de Azure Blob de entrada con compressiontype establecido en GZIP y el conjunto de datos de salida con compressiontype establecido en BZIP2.

Para especificar la compresión para un conjunto de datos, use la propiedad compression del conjunto de datos JSON como en el ejemplo siguiente:

JSON

{
    "name": "AzureBlobDataSet",
    "properties": {
        "type": "AzureBlob",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "StorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "fileName": "pagecounts.csv.gz",
            "folderPath": "compression/file/",
            "format": {
                "type": "TextFormat"
            },
            "compression": {
                "type": "GZip",
                "level": "Optimal"
            }
        }
    }
}

La sección compression tiene dos propiedades:

Type: el códec de compresión, que puede ser GZIP, Deflate o BZIP2 o ZipDeflate. Tenga en cuenta que cuando utilice la actividad de copia para descomprimir archivos ZipDeflate y escribir en el almacén de datos de receptores basado en archivos, los archivos se extraerán a la carpeta <path specified in dataset>/<folder named as source zip file>/.
Level: la relación de compresión, que puede ser Optimal o Fastest.
- Fastest: la operación de compresión debe completarse tan pronto como sea posible, incluso si el archivo resultante no se comprime de forma óptima.
- Optimal: la operación de compresión se debe comprimir óptimamente, incluso si tarda más tiempo en completarse.
  
  Para más información, consulte el tema Nivel de compresión .

Nota

La configuración de la compresión no se admite para los datos con los formatos AvroFormat, OrcFormat o ParquetFormat. Al leer archivos en estos formatos, el servicio detecta y usa el códec de compresión en los metadatos. Pero, al escribir en archivos en estos formatos, el servicio elige el códec de compresión predeterminado para ese formato. Por ejemplo, ZLIB en el caso de OrcFormat y SNAPPY en el caso de ParquetFormat.

Formatos de compresión y tipos de archivo no admitidos

Puede usar las características de extensibilidad para transformar los archivos que no son compatibles. Las dos opciones incluyen Azure Functions y las tareas personalizadas con Azure Batch.

Puede ver un ejemplo que usa una función de Azure para extraer el contenido de un archivo tar. Para más información, consulte la actividad de Azure Functions.

También puede crear esta funcionalidad a través de una actividad de DotNet personalizada. Aquí hay disponible más información

Obtenga información sobre los formatos de archivo y las compresiones admitidos más recientes en Compresiones y formatos de archivo compatibles.

Recursos adicionales

Documentación

Formatos de archivo que admite la actividad de copia en Azure Data Factory - Azure Data Factory & Azure Synapse

En este tema se describen los formatos de archivo y los códigos de compresión que admite las actividad de copia en Azure Data Factory y Azure Synapse Analytics.
Actividad de copia - Azure Data Factory & Azure Synapse

Obtenga información sobre la actividad de copia de Azure Data Factory y Azure Synapse Analytics. Puede usarla para copiar datos de un almacén de datos de origen admitido a un almacén de datos receptor compatible.
Formato de texto delimitado en Azure Data Factory - Azure Data Factory & Azure Synapse

En este tema se describe cómo tratar el formato de texto delimitado en Azure Data Factory y Azure Synapse Analytics.
Compatibilidad con formato ORC - Azure Data Factory & Azure Synapse

En este tema se describe cómo administrar el formato ORC en canalizaciones de Azure Data Factory y Synapse Analytics.
Copia y transformación de datos en Azure Synapse Analytics - Azure Data Factory & Azure Synapse

Descubra cómo copiar datos en Azure Synapse Analytics y cómo transformarlos en Azure Synapse Analytics mediante Data Factory.
Formato binario - Azure Data Factory & Azure Synapse

En este tema se describe cómo administrar el formato binario en Azure Data Factory y Synapse Analytics.
Tolerancia a errores de la actividad de copia - Azure Data Factory & Azure Synapse

Obtenga información sobre cómo agregar una tolerancia a errores para la actividad de copia en canalizaciones de Azure Data Factory y Synapse Analytics omitiendo los datos incompatibles.
Formato Parquet - Azure Data Factory & Azure Synapse

En este tema se describe cómo administrar el formato Parquet en Azure Data Factory y canalizaciones de Azure Synapse Analytics.

Cursos

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Realización de transformaciones sin código a escala con Azure Data Factory o una canalización de Azure Synapse

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