Transformasi kolom turunan dalam pemetaan aliran data

Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Aliran data tersedia di alur Azure Data Factory dan alur Azure Synapse Analytics. Artikel ini berlaku untuk memetakan aliran data. Jika Anda baru mengenal transformasi, lihat artikel pengantar Mengubah data menggunakan aliran data pemetaan.

Petunjuk

Untuk transformasi yang setara (Kolom kustom) di Dataflow Gen2, lihat Panduan untuk Dataflow Gen2 untuk memetakan pengguna aliran data.

Gunakan transformasi kolom turunan untuk menghasilkan kolom baru di aliran data Anda, atau untuk memodifikasi bidang yang sudah ada.

Membuat dan memperbarui kolom

Saat membuat kolom turunan, Anda bisa membuat kolom baru atau memperbarui kolom yang sudah ada. Di kotak teks Kolom, masukkan nama kolom yang sedang Anda buat. Untuk mengganti kolom yang ada dalam skema, Anda bisa menggunakan menu tarik-turun kolom. Untuk menyusun ekspresi kolom turunan, pilih pada kotak teks Masukkan ekspresi . Anda dapat mulai mengetik ekspresi atau membuka penyusun ekspresi untuk membangun logika Anda.

Untuk menambahkan lebih banyak kolom turunan, pilih Tambahkan di atas daftar kolom atau ikon plus di samping kolom turunan yang sudah ada. Pilih Tambahkan kolom atau Tambahkan pola kolom.

Pola kolom

Dalam kasus di mana skema Anda tidak ditentukan secara eksplisit atau jika Anda ingin memperbarui sekumpulan kolom secara massal, Anda mungkin ingin membuat pola kolom. Pola kolom memungkinkan Anda mencocokkan kolom menggunakan aturan berdasarkan metadata kolom dan membuat kolom turunan untuk setiap kolom yang dicocokkan. Untuk informasi selengkapnya, pelajari cara menyusun pola kolom dalam transformasi kolom turunan.

Membangun skema menggunakan penyusun ekspresi

Saat menggunakan penyusun ekspresi aliran data pemetaan, Anda bisa membuat, mengedit, dan mengelola kolom turunan di bagian Kolom Turunan. Semua kolom yang dibuat atau diubah dalam transformasi akan dicantumkan. Pilih kolom atau pola mana yang Anda edit secara interaktif dengan memilih nama kolom. Untuk menambahkan kolom lain, pilih Buat baru dan pilih apakah Anda ingin menambahkan satu kolom atau pola.

Saat bekerja dengan kolom kompleks, Anda bisa membuat subkolom. Untuk melakukan ini, pilih ikon plus di samping kolom mana pun dan pilih Tambahkan subkolom. Untuk informasi selengkapnya tentang menangani jenis kompleks dalam aliran data, lihat Penanganan JSON dalam pemetaan aliran data.

Untuk informasi selengkapnya tentang menangani jenis kompleks dalam aliran data, lihat Penanganan JSON dalam pemetaan aliran data.

Skrip aliran data

Sintaks

<incomingStream>
    derive(
           <columnName1> = <expression1>,
           <columnName2> = <expression2>,
           each(
                match(matchExpression),
                <metadataColumn1> = <metadataExpression1>,
                <metadataColumn2> = <metadataExpression2>
               )
          ) ~> <deriveTransformationName>

Contoh

Contoh di bawah ini adalah kolom turunan bernama CleanData, yang mengambil aliran masuk MoviesYear dan membuat dua kolom turunan. Kolom turunan pertama menggantikan kolom Rating dengan nilai Peringkat sebagai jenis bilangan bulat. Kolom turunan kedua adalah pola yang cocok dengan setiap kolom yang namanya diawali dengan 'film'. Untuk setiap kolom yang cocok, dibuat kolom baru movie yang nilainya sama dengan nilai kolom tersebut dan diawali dengan 'movie_'.

Di UI, transformasi ini terlihat seperti gambar di bawah ini:

Skrip aliran data untuk transformasi ini ada di cuplikan di bawah ini:

MoviesYear derive(
                Rating = toInteger(Rating),
		        each(
                    match(startsWith(name,'movies')),
                    'movie' = 'movie_' + toString($$)
                )
            ) ~> CleanData

Konten terkait

• Pelajari selengkapnya tentang bahasa ekspresi Data Flow Mapping.