マッピング データ フローでのキャスト変換

  • [アーティクル]

適用対象: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

ヒント

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データ フローは、Azure Data Factory および Azure Synapse Pipelines の両方で使用できます。 この記事は、マッピング データ フローに適用されます。 変換を初めて使用する場合は、概要の記事「マッピング データ フローを使用してデータを変換する」を参照してください。

キャスト変換を使用して、データ フロー内の個々の列のデータ型を簡単に変更します。 キャスト変換により、キャスト エラーを簡単に確認できるようにもなります。

構成

Cast settings

データ フロー内の列のデータ型を変更するには、プラス記号 (+) を使用して列を [キャスト設定] に追加します。

列名: メタデータ列の一覧からキャスト変換する列を選択します。

型： 列をキャスト変換するデータ型を選択します。 [複合] を選択した場合は、次に [Define complex type] (複合型の定義) を選択して、式ビルダー内で構造体、配列、およびマップを定義できます。

注意

現在、キャスト変換からの複合データ型キャストのサポートは利用できません。 代わりに派生列変換を使います。 派生列では、型変換エラーは常に NULL となり、Assert を使った明示的なエラー処理を必要とします。 キャスト変換では、"型チェックのアサート" プロパティを使って、変換エラーを自動的にトラップすることができます。

形式： 10 進数や日付などの一部のデータ型では、追加の書式設定オプションを使用できます。

アサートの種類の確認: キャスト変換を使用すると、型チェックを実行できます。 キャストが失敗した場合、行にアサーション エラーのマークが付けられ、後でストリーム内でトラップできます。

データ フローのスクリプト

構文

<incomingStream>
    cast(output(
		AddressID as integer,
		AddressLine1 as string,
		AddressLine2 as string,
		City as string
	),
	errors: true) ~> <castTransformationName<>

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派生列変換を使用して、既存の列と新しい列を変更します。