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Se aplica a: SQL Server
SSIS Integration Runtime en Azure Data Factory
Feature Pack de SQL Server Integration Services (SSIS) para Azure es una extensión que proporciona los componentes que se muestran en esta página para que SSIS se conecte a los servicios de Azure, para transferir datos entre Azure y orígenes de datos locales, y para procesar los datos almacenados en Azure.
Descargar Feature Pack de SSIS para Azure
En las páginas de descarga también se incluye información sobre los requisitos previos. Asegúrese de instalar SQL Server antes de instalar el Feature Pack de Azure en un servidor o es posible que los componentes del Feature Pack no estén disponibles al implementar los paquetes en la base de datos de catálogo de SSIS, SSISDB, en el servidor.
Administradores de conexión
Tareas
Componentes de flujo de datos
Enumerador de archivos para Blob de Azure, Azure Data Lake Store y Data Lake Storage Gen2. Consultar Contenedor de bucles Para cada uno
La versión de TLS que usa Azure Feature Pack sigue la configuración de .NET Framework del sistema.
Para usar TLS 1.2, agregue un valor REG_DWORD
denominado SchUseStrongCrypto
con datos 1
en las dos claves del Registro siguientes.
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\WOW6432Node\Microsoft\.NETFramework\v4.0.30319
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\.NETFramework\v4.0.30319
Java es necesario para usar formatos de archivo ORC/Parquet con conectores de Azure Data Lake Store/archivos flexibles.
La arquitectura (32 o 64 bits) de la compilación de Java debe coincidir con la del entorno de ejecución de SSIS que se va a usar.
Se han probado las siguientes compilaciones de Java.
sysdm.cpl
.JAVA_HOME
para el Nombre de variable.jre
.
Luego seleccione Aceptar y el campo Valor de la variable se rellena de forma automática.Sugerencia
Si usa el formato de Parquet y recibe un error que dice que se ha producido un error al invocar Java, con el mensaje: java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space, puede agregar una variable de entorno _JAVA_OPTIONS
para ajustar el tamaño mínimo y máximo del montón de JVM.
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. Los valores predeterminados son 64 MB como mínimo y 1 G como máximo.
Esto debe hacerse a través de la interfaz de instalación personalizada para Azure-SSIS Integration Runtime.
Supongamos que se usa zulu8.33.0.1-jdk8.0.192-win_x64.zip
.
El contenedor de blobs se puede organizar de la manera siguiente:
main.cmd
install_openjdk.ps1
zulu8.33.0.1-jdk8.0.192-win_x64.zip
Como punto de entrada, main.cmd
desencadena la ejecución del script install_openjdk.ps1
de PowerShell que, a su vez, extrae zulu8.33.0.1-jdk8.0.192-win_x64.zip
y establece JAVA_HOME
en consecuencia.
main.cmd
powershell.exe -file install_openjdk.ps1
Sugerencia
Si usa el formato de Parquet y recibe un error que dice que se ha producido un error al invocar Java, con el mensaje: java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space, puede agregar un comando en main.cmd
para ajustar el tamaño mínimo y máximo del montón de JVM. Ejemplo:
setx /M _JAVA_OPTIONS "-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. Los valores predeterminados son 64 MB como mínimo y 1 G como máximo.
install_openjdk.ps1
Expand-Archive zulu8.33.0.1-jdk8.0.192-win_x64.zip -DestinationPath C:\
[Environment]::SetEnvironmentVariable("JAVA_HOME", "C:\zulu8.33.0.1-jdk8.0.192-win_x64\jre", "Machine")
Use el Conector Azure para completar el trabajo de procesamiento de macrodatos siguiente:
Utilice la tarea de carga de blobs de Azure para cargar datos de entrada en el almacenamiento de blobs de Azure.
Utilice la tarea de creación de clúster de HDInsight de Azure para crear un clúster de HDInsight de Azure. Este paso es opcional si quiere utilizar su propio clúster.
Utilice la tarea de Hive de HDInsight de Azure o la tarea de Pig de HDInsight de Azure para invocar un trabajo de Pig o Hive en el clúster de HDInsight de Azure.
Utilice la tarea de eliminación de clúster de HDInsight de Azure para eliminar el clúster de HDInsight tras su uso si creó un clúster de HDInsight a petición en el paso 2.
Utilice la tarea de descarga de blobs de HDInsight de Azure para descargar los datos de salida de Pig o Hive del almacenamiento de blobs de Azure.
Use el destino de blobs de Azure en un paquete de SSIS para escribir los datos de salida en Almacenamiento de blobs de Azure o para utilizar el origen de blobs de Azure para leer datos desde un Almacenamiento de blobs de Azure.
Utilice el contenedor de bucles Foreach con el enumerador de blobs de Azure para procesar los datos de varios archivos de blob.
Se trata de una versión de revisión publicada solo para SQL Server 2019.
Attempted to access an element as a type incompatible with the array.
.Microsoft.DataTransfer.Common.Shared.HybridDeliveryException: An unknown error occurred. JNI.JavaExceptionCheckException.
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Regístrate hoyCursos
Ruta de aprendizaje
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization - Training
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization
Certificación
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Certifications
Demostrar la comprensión de las tareas comunes de ingeniería de datos para implementar y administrar cargas de trabajo de ingeniería de datos en Microsoft Azure mediante una serie de servicios de Azure.