Obter dados do OneLake
Neste artigo, você aprenderá a obter dados do OneLake em uma tabela nova ou existente.
Pré-requisitos
- Um espaço de trabalho com uma capacidade habilitada para o Microsoft Fabric
- Um Lakehouse
- Um banco de dados KQL com permissões de edição
Copiar o caminho da pasta do Lakehouse
No comutador de experiência, escolha Engenharia de Dados.
Selecione o ambiente lakehouse que contém a fonte de dados que você deseja usar.
Coloque o cursor sobre o arquivo desejado e selecione o menu Mais e, em seguida, selecione Propriedades.
Importante
- Não há suporte para os caminhos da pasta.
- Não há suporte para os (*) caracteres coringa.
Em URL, selecione o ícone Copiar para área de transferência e salve-o em algum lugar para recuperar em uma etapa posterior.
Retorne ao workspace e selecione um banco de dados KQL.
Origem
Na faixa de opções inferior do banco de dados KQL, selecione Obter Dados.
Na janela Obter dados, a guia Origem será selecionada.
Selecione a fonte de dados na lista disponível. Neste exemplo, você está ingerindo dados do OneLake.
Configurar
Selecione uma tabela de destino. Se você quiser ingerir dados em uma nova tabela, selecione +Nova tabela e insira o nome de uma tabela.
Observação
Os nomes de tabelas podem ter até 1024 caracteres, incluindo espaços, caracteres alfanuméricos, hifens e sublinhados. Não há suporte para caracteres especiais.
No arquivo do OneLake, cole o caminho da pasta do Lakehouse que você copiou em Copiar caminho do arquivo do Lakehouse.
Observação
Você pode adicionar até dez itens com tamanho não compactado de até 1 GB.
Selecione Avançar.
Inspecionar
A guia Inspecionar será aberta com uma visualização dos dados.
Para concluir o processo de ingestão, selecione Concluir.
Se desejar:
- Selecione Visualizador de comando para ver e copiar os comandos automáticos gerados com base nas entradas.
- Use a lista suspensa Arquivo de definição de esquema para alterar o arquivo do qual o esquema foi inferido.
- Altere o formato de dados inferido automaticamente selecionando o formato desejado na lista suspensa. Para obter mais informações, confira Formatos de dados suportados pela Inteligência em Tempo Real.
- Editar colunas.
- Explore Opções avançadas com base no tipo de dados.
Editar colunas
Observação
- Para formatos tabulares (CSV, TSV, PSV), você não pode mapear uma coluna duas vezes. Para mapear para uma coluna existente, primeiro exclua a nova coluna.
- Não é possível alterar um tipo de coluna existente. Se você tentar mapear para uma coluna com um formato diferente, poderá ficar com colunas vazias.
As alterações que você pode fazer em uma tabela dependem dos seguintes parâmetros:
- O tipo de tabela é novo ou existente
- O tipo de mapeamento é novo ou existente
| Tipo de tabela | Tipo de mapeamento | Ajustes disponíveis |
|---|---|---|
| Nova tabela | Novo mapeamento | Renomear coluna, alterar tipo de dados, alterar fonte de dados, transformação de mapeamento, adicionar coluna, excluir coluna |
| Tabela existente | Novo mapeamento | Adicionar coluna (na qual você pode alterar o tipo de dados, renomear e atualizar) |
| Tabela existente | Mapeamento existente | nenhum |
Transformações de mapeamento
Alguns mapeamentos de formato de dados (Parquet, JSON e Avro) dão suporte a transformações de tempo de ingestão simples. Para aplicar transformações de mapeamento, crie ou atualize uma coluna na janela Editar colunas.
As transformações de mapeamento podem ser executadas em uma coluna de cadeia de caracteres de tipo ou de datetime, com o tipo de dados int ou long selecionado em Origem. As transformações de mapeamento com suporte são:
- DateTimeFromUnixSeconds
- DateTimeFromUnixMilliseconds
- DateTimeFromUnixMicroseconds
- DateTimeFromUnixNanoseconds
Opções avançadas com base no tipo de dados
Tabular (CSV, TSV, PSV):
Se você estiver ingerindo formatos tabulares em uma tabela existente, poderá selecionar Avançado>Manter esquema de tabela. Os dados tabulares não incluem necessariamente os nomes de coluna usados para mapear os dados de origem para as colunas existentes. Quando essa opção é marcada, o mapeamento é feito por ordem, e o esquema da tabela permanece o mesmo. Se essa opção estiver desmarcada, novas colunas serão criadas para os dados de entrada, independentemente da estrutura de dados.
Para usar a primeira linha como nomes de coluna, selecione Avançado>A primeira linha é o cabeçalho da coluna.
JSON:
Para determinar a divisão de coluna dos dados JSON, selecione Avançado>Níveis aninhados, de 1 a 100.
Se você selecionar Avançado>Ignorar linhas JSON com erros, os dados serão ingeridos no formato JSON. Se você deixar essa caixa de seleção desmarcada, os dados serão ingeridos no formato multijson.
Resumo
Na janela Preparação de dados, todas as três etapas serão assinaladas com marcas de seleção verdes quando a ingestão de dados for concluída com sucesso. Você pode selecionar um cartão para consultar, remover os dados ingeridos ou ver um painel do resumo da ingestão.
