Obtenir des données à partir d’un fichier
Dans cet article, vous allez apprendre à obtenir des données d’un fichier local dans une table nouvelle ou existante.
Conditions préalables
- Un espace de travail avec une capacité compatible Microsoft Azure Fabric
- Une base de données KQL avec des autorisations de modification
Source
Dans le ruban inférieur de votre base de données KQL, sélectionnez Obtenir des données.
Dans la fenêtre Obtenir des données, l’onglet source est sélectionné.
Sélectionnez la source de données dans la liste disponible. Dans cet exemple, vous ingérerez des données à partir de fichier local.
Configurer
Sélectionnez une table cible. Si vous souhaitez ingérer des données dans une nouvelle table, sélectionnez + Nouvelle table et entrez un nom de table.
Remarque
Les noms de tables peuvent comporter jusqu’à 1 024 caractères, y compris des espaces, des caractères alphanumériques, des traits d’union et des traits de soulignement. Les caractères spéciaux ne sont pas pris en charge.
Faites glisser des fichiers dans la fenêtre ou sélectionnez Rechercher des fichiers.
Remarque
Vous pouvez ajouter jusqu’à 1 000 fichiers. Chaque fichier peut être un maximum de 1 Go non compressé.
Sélectionnez Suivant
Inspecter
L’onglet Inspecter s’ouvre avec un aperçu des données.
Pour terminer le processus d’ingestion, sélectionnez Terminer.
capture d’écran 
Optionnellement:
- Sélectionnez Visionneuse de commandes pour afficher et copier les commandes automatiques générées à partir de vos entrées.
- Utilisez le fichier de définition de schéma liste déroulante pour modifier le fichier à partir duquel le schéma est déduit.
- Modifiez le format de données déduit automatiquement en sélectionnant le format souhaité dans la liste déroulante. Pour plus d’informations, consultez formats de données pris en charge par Real-Time Intelligence.
- Modifier les colonnes.
- Explorez les options avancées basées sur le type de données.
Modifier les colonnes
Remarque
- Pour les formats tabulaires (CSV, TSV, PSV), vous ne pouvez pas mapper une colonne deux fois. Pour mapper à une colonne existante, commencez par supprimer la nouvelle colonne.
- Vous ne pouvez pas modifier un type de colonne existant. Si vous essayez de mapper à une colonne avec un format différent, vous risquez de vous retrouver avec des colonnes vides.
Les modifications que vous pouvez apporter dans une table dépendent des paramètres suivants :
- Le type de la table est nouveau ou existant
- Si le type du mappage est nouveau ou existant
| Type de la table | Type de mappage | Ajustements disponibles |
|---|---|---|
| Nouvelle table | Nouveau mappage | Renommer une colonne, modifier le type de données, modifier la source de données, transformation de mappage, ajouter une colonne, supprimer une colonne |
| Table existante | Nouveau mappage | Ajouter une colonne (sur laquelle vous pouvez ensuite modifier le type de données, renommer et mettre à jour) |
| Table existante | Cartographie existante | aucun |
Transformations de cartographie
Certains mappages de format de données (Parquet, JSON et Avro) permettent des transformations simples lors de l'ingestion. Pour appliquer des transformations de mappage, créez ou mettez à jour une colonne dans la fenêtre Modifier les colonnes.
Les transformations de mappage peuvent être effectuées sur une colonne de type chaîne ou datetime, avec la source ayant un type de données int ou long. Les transformations de mappage prises en charge sont les suivantes :
- DateTimeFromUnixSeconds
- DateTimeFromUnixMilliseconds
- DateTimeFromUnixMicroseconds
- DateTimeFromUnixNanoseconds
Options avancées basées sur le type de données
Tabulaire (CSV, TSV, PSV) :
Si vous ingérez des formats tabulaires dans une table existante, vous pouvez sélectionner Avancé>Conserver le schéma de table. Les données tabulaires n’incluent pas nécessairement les noms de colonnes utilisés pour mapper les données sources aux colonnes existantes. Lorsque cette option est cochée, le mappage est effectué par ordre et le schéma de table reste le même. Si cette option n’est pas cochée, de nouvelles colonnes sont créées pour les données entrantes, quelle que soit la structure des données.
Pour utiliser la première ligne comme noms de colonnes, sélectionnez Avancé>La première ligne est l’en-tête de colonne.
JSON :
Pour déterminer la division des colonnes de données JSON, sélectionnez niveaux imbriqués avancés>, de 1 à 100.
Si vous sélectionnez Avancé>Ignorer les lignes contenant des erreurs, les données sont ingérées au format JSON. Si vous laissez cette case à cocher non sélectionnée, les données sont ingérées au format multijson.
Résumé
Dans la fenêtre Préparation des données, les trois étapes sont signalées par des coches vertes quand l’ingestion des données s’est terminée avec succès. Vous pouvez sélectionner une carte à interroger, supprimer les données ingérées ou afficher un tableau de bord de votre résumé d’ingestion.
Contenu connexe
- Pour gérer votre base de données, consultez Gérer les données
- Pour créer, stocker et exporter des requêtes, consultez Données de requête dans un ensemble de requêtes KQL