Power Query-tevékenység az Azure Data Factoryben
A Power Query-tevékenység lehetővé teszi Power Query-összefésülések összeállítását és végrehajtását a Data Factory-folyamatokban nagy léptékű adatáthelyezés végrehajtásához. Létrehozhat egy új Power Query-összeadást az Új erőforrások menüből, vagy hozzáadhat egy Power-tevékenységet a folyamathoz.
Közvetlenül a Power Query összefésüli szerkesztőjében dolgozhat interaktív adatfeltárás végrehajtásához, majd mentheti a munkáját. Ha végzett, felveheti a Power Query-tevékenységet egy folyamatba. Az Azure Data Factory automatikusan felskálázza és üzembe helyezi az adatok átrendeződését az Azure Data Factory adatfolyam-Spark-környezetének használatával.
Power Query-tevékenység létrehozása felhasználói felülettel
Ha Power Query-tevékenységet szeretne használni egy folyamatban, hajtsa végre a következő lépéseket:
Keresse meg a Power Queryt a folyamattevékenységek panelen, és húzzon egy Power Query-tevékenységet a folyamatvászonra.
Jelölje ki az új Power Query-tevékenységet a vásznon, ha még nincs kijelölve, és a Gépház lapon szerkessze a részleteket.
Válasszon ki egy meglévő Power Queryt, és válassza a Megnyitás lehetőséget, vagy az Új gombra kattintva hozzon létre egy új Power Queryt, és nyissa meg a Power Query-szerkesztőt.
Válasszon ki egy meglévő adatkészletet, vagy válassza az Új lehetőséget egy új definiálásához. A Power Query gazdag funkcióit közvetlenül a folyamatszerkesztési felületen használhatja az adathalmaz igény szerinti átalakításához. Több lekérdezést is hozzáadhat több adathalmazból a szerkesztőben, és később használhatja őket.
Miután az előző lépésben definiált egy vagy több Power Query-lekérdezést, a Fogadó lapon a Power Query-tevékenység Fogadó lapján is kijelölheti a fogadóhelyeket.
A Power Query-tevékenység kimenetét más tevékenységek bemeneteként is használhatja. Íme egy példa egy Minden tevékenységhez, amely a korábban definiált Power Query kimenetére hivatkozik az Items tulajdonsághoz. Az elemek támogatják a dinamikus tartalmat, ahol a bemenetként használt Power Query bármely kimenetére hivatkozhat.
Minden tevékenységkimenet megjelenik, és a Dinamikus tartalom meghatározásához a Folyamatkifejezés-szerkesztő panelen való kijelöléssel használható.
Fordítás adatfolyam-szkriptre
A Power Query-tevékenységgel való skálázás érdekében az Azure Data Factory lefordítja a szkriptet M
egy adatfolyam-szkriptre, hogy a Power Queryt nagy léptékben hajthassa végre az Azure Data Factory adatfolyam Spark-környezetével. Kód nélküli adatelőkészítéssel hozhatja létre a wrangling-adatfolyamot. Az elérhető függvények listáját az átalakítási függvények című témakörben találja.
Settings
- Power Query: Válasszon ki egy meglévő Power Queryt egy új végrehajtásához vagy létrehozásához.
- Futtatás az Azure IR-en: Válassza ki és hozza létre a meglévő Azure Integration Runtime-t a Power Query számítási környezetének meghatározásához, vagy hozzon létre egy újat.
- Számítási típus: Ha az alapértelmezett automatikus feloldási integrációs modult választja, kiválaszthatja azt a számítási típust, amely a Power Query végrehajtásához a Spark-fürt számítására vonatkozik.
- Magok száma: Ha az alapértelmezett automatikus feloldási integrációs modult választja, kiválaszthatja, hogy hány magot kell alkalmaznia a Spark-fürt számítására a Power Query végrehajtásához.
Sink (Fogadó)
Válassza ki azt az adatkészletet, amelyet a Power Query M-szkript Sparkon való végrehajtása után szeretne használni az átalakított adatok lekéréséhez. A fogadók konfigurálásával kapcsolatos további részletekért tekintse meg az adatfolyam-fogadók dokumentációját.
Lehetősége van arra, hogy a kimenetet több célhelyre is elsüllyesztse. A plusz (+) gombra kattintva további fogadókat vehet fel a lekérdezésbe. A power query-tevékenység minden egyes lekérdezési kimenetét különböző célhelyekre is irányíthatja.
Hozzárendelés
A Leképezés lapon konfigurálhatja az oszlopleképezést a Power Query-tevékenység kimenetétől a kiválasztott fogadó célséma felé. További információ az oszlopleképezésről az adatfolyam-fogadó leképezési dokumentációjából.
Kapcsolódó tartalom
További információ az adatkontrasztálással kapcsolatos fogalmakról a Power Query használatával az Azure Data Factoryben