Preprocesar datos con un procedimiento almacenado antes de cargarlos en Lakehouse

En este tutorial, se muestra cómo usar una actividad de script de canalización para ejecutar un procedimiento almacenado para crear una tabla y preprocesar los datos en una Data Warehouse de Synapse. Después, cargamos la tabla preprocesada en Lakehouse.

Importante

Microsoft Fabric se encuentra actualmente en versión preliminar. Esta información está relacionada con un producto en versión preliminar que puede modificarse considerablemente antes de su lanzamiento. Microsoft no ofrece ninguna garantía, expresa o implícita, con respecto a la información que se ofrece aquí. Consulte Azure Data Factory documentación del servicio en Azure.

Requisitos previos

• Un área de trabajo habilitada para Microsoft Fabric. Si aún no tiene una, consulte el artículo Creación de un área de trabajo.

• Prepare un procedimiento almacenado en el Azure Synapse Data Warehouse. Cree el siguiente procedimiento almacenado de antemano:

  CREATE PROCEDURE spM_add_names
  AS
  --Create initial table
  IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects
  WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[names]') AND TYPE IN (N'U'))
  BEGIN
  DROP TABLE names
  END;
  
  CREATE TABLE names
  (id INT,fullname VARCHAR(50));
  
  --Populate data
  INSERT INTO names VALUES (1,'John Smith');
  INSERT INTO names VALUES (2,'James Dean');
  
  --Alter table for new columns
  ALTER TABLE names
  ADD first_name VARCHAR(50) NULL;
  
  ALTER TABLE names
  ADD last_name VARCHAR(50) NULL;
  
  --Update table
  UPDATE names
  SET first_name = SUBSTRING(fullname, 1, CHARINDEX(' ', fullname)-1);
  
  UPDATE names
  SET last_name = SUBSTRING(fullname, CHARINDEX(' ', fullname)+1, LEN(fullname)-CHARINDEX(' ', fullname));
  
  --View Result
  SELECT * FROM names;
  

  

Creación de una actividad de script de canalización para ejecutar el procedimiento almacenado

En esta sección, se usa una actividad Script para ejecutar el procedimiento almacenado creado en los requisitos previos.

1. Elija Actividad de script y, a continuación, seleccione Nuevo para conectarse a la Azure Synapse Data Warehouse.

   

2. Seleccione Azure Synapse Analytics y, a continuación, Continuar.

   

3. Proporcione los campos Servidor, Base de datos y Nombre de usuario y Contraseña para autenticación básica y escriba SynapseConnection como nombre de conexión. A continuación, seleccione Crear para crear la nueva conexión.

   

4. ExeC de entrada spM_add_names para ejecutar el procedimiento almacenado. Crea una nueva tabla dbo.name y preprocesa los datos con una transformación sencilla para cambiar el campo fullname en dos campos, first_name y last_name.

   

Uso de una actividad de canalización para cargar datos de tabla preprocesados en Lakehouse

1. Seleccione Copiar datos y, a continuación, seleccione Usar asistente para copia.

   

2. Seleccione Azure Synapse Analytics para el origen de datos y, a continuación, seleccione Siguiente.

   

3. Elija la conexión existente synapseConnection que creó anteriormente.

   

4. Elija la tabla dbo.names que creó y preprocesó el procedimiento almacenado. Luego, seleccione Siguiente.

   

5. Seleccione Lakehouse en la pestaña Área de trabajo como destino y, a continuación, seleccione Siguiente de nuevo.

   

6. Elija una instancia existente o cree una nueva instancia de Lakehouse y, a continuación, seleccione Siguiente.

   

7. Escriba un nombre de tabla de destino para los datos que se van a copiar en para el destino de Lakehouse y seleccione Siguiente.

   

8. Revise el resumen en la página final del Asistente para copia y, a continuación, seleccione Aceptar.

   

9. Después de seleccionar Aceptar, el nuevo actividad de copia se agregará al lienzo de la canalización.

   

Ejecución de las dos actividades de canalización para cargar los datos

1. Conecte las actividades Script y Copy data by On success (Al realizar correctamente ) desde la actividad Script.

   

2. Seleccione Ejecutar y, a continuación, Guardar y ejecutar para ejecutar las dos actividades de la canalización.

   

   

3. Una vez que la canalización se ejecuta correctamente, puede ver los detalles para obtener más información.

   

   

4. Cambie al área de trabajo y seleccione Lakehouse para comprobar los resultados.

   

5. Seleccione la tabla SynapseNamesTable para ver el dat cargado en Lakehouse.

   

Pasos siguientes

En este ejemplo se muestra cómo preprocesar datos con un procedimiento almacenado antes de cargar los resultados en Lakehouse. Ha aprendido a:

• Cree una canalización de datos con una actividad script para ejecutar un procedimiento almacenado.
• Use una actividad de canalización para cargar los datos de tabla preprocesados en Lakehouse.
• Ejecute las actividades de canalización para cargar los datos.

A continuación, avance para obtener más información sobre la supervisión de las ejecuciones de canalización.

Supervisión de ejecuciones de canalización en Microsoft Fabric