Új ág létrehozása az adatfolyam leképezésében

A következőkre vonatkozik: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp.

Próbálja ki a Data Factoryt a Microsoft Fabricben, amely egy teljes körű elemzési megoldás a nagyvállalatok számára. A Microsoft Fabric az adattovábbítástól az adatelemzésig, a valós idejű elemzésig, az üzleti intelligenciáig és a jelentéskészítésig mindent lefed. Ismerje meg, hogyan indíthat új próbaverziót ingyenesen!

Az adatfolyamok az Azure Data Factoryben és az Azure Synapse Pipelinesban is elérhetők. Ez a cikk az adatfolyamok leképezésére vonatkozik. Ha még nem használta az átalakításokat, tekintse meg az adatok leképezési adatfolyam használatával történő átalakításáról szóló bevezető cikket.

Adjon hozzá egy új ágat, amely több műveletcsoportot és átalakítást hajt végre ugyanazon adatfolyamon. Új ág hozzáadása akkor hasznos, ha ugyanazt a forrást szeretné használni több fogadóhoz vagy az önkiszolgáló adatokhoz.

A többi átalakításhoz hasonlóan új ág is hozzáadható az átalakítási listából. Az új ág csak akkor lesz elérhető műveletként, ha az elágaztatást megkísérlendő átalakítást követően már van átalakítás.

Az alábbi példában az adatfolyam a taxiút adatainak olvasása. A nap és a szállító által összesített kimenetre is szükség van. Ahelyett, hogy két különálló adatfolyamot hoz létre, amelyek ugyanabból a forrásból olvasnak, új ágat lehet hozzáadni. Így mindkét aggregáció végrehajtható ugyanannak az adatfolyamnak a részeként.

Feljegyzés

Ha a plusz (+) gombra kattintva transzformációkat szeretne hozzáadni a gráfhoz, csak akkor jelenik meg az Új ág lehetőség, ha további átalakítási blokkok vannak. Ennek az az oka, hogy az Új ág létrehoz egy hivatkozást a meglévő streamre, és további felsőbb rétegbeli feldolgozást igényel a működéshez. Ha nem látja az Új ág lehetőséget, először adjon hozzá származtatott oszlopot vagy más átalakítást, majd térjen vissza az előző blokkba, és az Új ág lehetőséget fogja látni.

Kapcsolódó tartalom

Az elágaztatás után érdemes lehet az adatfolyam-átalakításokat használni