Transformação de divisão condicional no fluxo de dados de mapeamento

APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

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Os fluxos de dados estão disponíveis nos pipelines do Azure Data Factory e do Azure Synapse. Este artigo se aplica ao fluxo de dados de mapeamento. Se você for iniciante nas transformações, veja o artigo introdutório Transformar dados usando um fluxo de dados de mapeamento.

A transformação de divisão condicional roteia as linhas de dados para diferentes fluxos com base em condições de correspondência. A transformação de divisão condicional é semelhante a uma estrutura de decisão CASE em uma linguagem de programação. A transformação avalia expressões, e com base nos resultados, direciona a linha de dados para o fluxo especificado.

Configuração

A configuração Dividir determina se a linha de dados flui para o primeiro fluxo de correspondência ou para cada fluxo ao qual ela corresponde.

Use o construtor de expressões de fluxo de dados para inserir uma expressão para a condição de divisão. Para adicionar uma nova condição, clique no ícone de adição em uma linha existente. Um fluxo padrão também pode ser adicionado para linhas que não correspondem a nenhuma condição.

Script de fluxo de dados

Sintaxe

<incomingStream>
    split(
        <conditionalExpression1>
        <conditionalExpression2>
        ...
        disjoint: {true | false}
    ) ~> <splitTx>@(stream1, stream2, ..., <defaultStream>)

Exemplo

O exemplo abaixo é uma transformação de divisão condicional chamada SplitByYear que usa o fluxo de entrada CleanData. Essa transformação tem duas condições de divisão: year < 1960 e year > 1980. disjoint é False porque os dados vão para a primeira condição de correspondência em vez de todas as condições de correspondência. Cada linha que corresponde à primeira condição vai para o fluxo de saída moviesBefore1960. Todas as linhas restantes que correspondem à segunda condição vão para o fluxo de saída moviesAFter1980. Todas as outras linhas fluem por meio do fluxo padrão AllOtherMovies.

Na UI do serviço, essa transformação é semelhante à imagem abaixo:

O script de fluxo de dados para essa transformação está no trecho de código abaixo:

CleanData
    split(
        year < 1960,
	    year > 1980,
	    disjoint: false
    ) ~> SplitByYear@(moviesBefore1960, moviesAfter1980, AllOtherMovies)

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As transformações de fluxo de dados comuns usadas com divisão condicional são as transformação de junção, a transformação de pesquisa e a transformação de seleção