Obtenir des données à partir d’un conteneur d’objets blob

Important

Microsoft Fabric est actuellement en préversion. Certaines informations portent sur un produit en préversion susceptible d’être substantiellement modifié avant sa publication. Microsoft ne donne aucune garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.

Dans cet article, vous allez apprendre à obtenir des données à partir d’un objet blob Ou d’un conteneur d’objets blob Azure dans une base de données existante. Un conteneur d’objets blob organise un ensemble d’objets blob, comme un répertoire dans un système de fichiers. Un compte de stockage peut contenir un nombre illimité de conteneurs, et un conteneur peut stocker un nombre illimité d’objets blob. Pour plus d’informations sur les conteneurs d’objets blob, consultez Gérer les conteneurs d’objets blob à l’aide de Portail Azure.

Pour obtenir des données à partir d’un objet blob, consultez Obtenir des données à partir d’un objet blob.

Prérequis

Obtenir des données

  1. Dans le ruban inférieur, sélectionnez Obtenir leconteneur d’objets blobde données>.

    Capture d’écran de l’obtention de données avec le conteneur d’objets blob sélectionné dans Real-Time Analytics.

    Notes

    Les noms de tables peuvent comporter jusqu’à 1024 caractères, y compris des caractères alphanumériques, des traits d’union et des traits de soulignement. Les caractères spéciaux ne sont pas pris en charge.

Onglet Source

  1. Dans Type de source, sélectionnez Conteneur d’objets blob.

  2. Dans Le champ Lien vers la source , ajoutez une URL d’objet blob avec un URI clé/SAS de compte.

    Pour ajouter un URI d’objet blob, vous devez générer un jeton Clé de compte/SAP avec les autorisations Liste et Lecture. Pour générer un jeton clé/SAS de compte, consultez Générer un jeton SAP.

    Capture d’écran du volet d’ingestion de données pour les conteneurs d’objets blob.

  3. Si vous le souhaitez, vous pouvez filtrer les données à ingérer avec Filtres de fichiers. Vous pouvez filtrer par extension de fichier, chemin d’accès au dossier ou les deux.

    Filtrez par extension de fichier : par exemple, filtrez tous les fichiers avec une extension CSV.

    Filtrez par chemin d’accès au dossier : vous pouvez entrer un chemin d’accès complet ou partiel, ou un nom de dossier.

    Capture d’écran des filtres de fichiers pour le conteneur d’objets blob.

  4. Sélectionnez Suivant : Schéma pour afficher et modifier la configuration des colonnes de votre table.

Onglet Schéma

Le format et la compression de vos données sont automatiquement identifiés dans le volet gauche. En cas d’identification incorrecte, utilisez le menu déroulant Format des données pour sélectionner le format approprié.

  • Si vos données sont au format JSON, vous devez également sélectionner les niveaux JSON, de 1 à 10. Les niveaux déterminent la division des données dans les colonnes de la table.
  • Si vos données sont au format CSV, cochez la case Ignorer le premier enregistrement pour ignorer la ligne d’en-tête du fichier.

Pour plus d’informations sur les formats de données, consultez Formats de données pris en charge pour l’ingestion.

  1. Dans le champ Nom du mappage, entrez un nom de mappage. Vous pouvez utiliser des caractères alphanumériques et des traits de soulignement. Les espaces, les caractères spéciaux et les traits d’Union ne sont pas pris en charge.

    Capture d’écran montrant le schéma d’objet blob Azure.

    Notes

    L’outil déduit automatiquement le schéma en fonction de vos données. Si vous souhaitez modifier le schéma pour ajouter et modifier des colonnes, vous pouvez le faire sous Aperçu partiel des données.

    Vous pouvez éventuellement utiliser la visionneuse de commandes pour afficher et copier les commandes automatiques générées à partir de vos entrées.

  2. Sélectionnez Suivant : Résumé. Pour passer à l’explication du volet récapitulative, sélectionnez Terminer l’ingestion des données.

Visionneuse de commandes

La visionneuse de commandes affiche les commandes permettant de créer des tables, de mapper et d’ingérer des données dans des tables.

Pour ouvrir la visionneuse de commandes, sélectionnez le bouton v sur le côté droit de la visionneuse de commandes. Dans la visionneuse de commandes, vous pouvez afficher et copier les commandes automatiques générées à partir de vos entrées.

Capture d’écran de l’éditeur de commandes.

Aperçu partiel des données

La préversion partielle des données est automatiquement déduite en fonction de vos données. Vous pouvez modifier l’aperçu des données en modifiant et en ajoutant de nouvelles colonnes.

Pour ajouter une nouvelle colonne, sélectionnez le + bouton dans la colonne de droite sous Aperçu partiel des données.

Capture d’écran du volet Aperçu partiel des données.

  • Le nom de la colonne doit commencer par une lettre et peut contenir des nombres, des points, des traits d’union ou des traits de soulignement.
  • Le type de colonne par défaut est string mais peut être modifié dans le menu déroulant du champ Type de colonne.
  • Source : pour les formats de table (CSV, TSV, etc.), chaque colonne ne peut être liée qu’à une seule colonne source. Pour d’autres formats (tels que JSON, Parquet, etc.), plusieurs colonnes peuvent utiliser la même source.

Capture d’écran du volet nouvelle colonne dans la fenêtre schéma.

Sélectionnez Suivant : Résumé pour créer une table et un mappage et commencer l’ingestion des données.

Terminer l’ingestion des données

Dans la fenêtre Ingestion de données terminée, les trois étapes sont signalées par des coches vertes quand l’ingestion des données s’est terminée avec succès.

Capture d’écran de la boîte de dialogue complète ingérée avec l’aperçu des données.

Exploration de vos données

Pour vérifier que vous avez ingéré des données dans votre base de données, sélectionnez Explorer vos données sur le côté droit de la page d’accueil de la base de données. Vous pouvez ensuite enregistrer votre requête en tant qu’ensemble de requêtes KQL en sélectionnant Enregistrer en tant que KQL QuerySet.

Capture d’écran du bouton Requête rapide.

Pour plus d’informations sur l’ensemble de requêtes KQL, consultez Interroger des données dans un ensemble de requêtes KQL.

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