Förbereda data med dataomvandling

GÄLLER FÖR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tips

Data Factory i Microsoft Fabric är nästa generations Azure Data Factory, med en enklare arkitektur, inbyggd AI och nya funktioner. Om dataintegrering är nytt för dig börjar du med Fabric Data Factory. Befintliga ADF-arbetsbelastningar kan uppgraderas till Fabric för att få åtkomst till nya funktioner inom datavetenskap, realtidsanalys och rapportering.

• Starta en Fabric kostnadsfri utvärderingsversion.
• Upgrade från Azure Data Factory till Data Factory i Microsoft Fabric

Med datahantering i datafabriken kan du skapa interaktiva Power Query mash-ups direkt i ADF och sedan köra dem i stor skala inom en ADF-pipeline.

Skapa en Power Query aktivitet

Det finns två sätt att skapa en Power Query i Azure Data Factory. Ett sätt är att klicka på plusikonen och välja Power Query i fönstret fabriksresurser.

Den andra metoden finns i aktivitetsfönstret på pipelinens arbetsyta. Öppna dragspelet Power Query och dra aktiviteten Power Query till arbetsytan.

Skapa en Power Query dataomvandlingsaktivitet

Lägg till en Source-datauppsättning för din Power Query-sammanslagning. Du kan antingen välja en befintlig datauppsättning eller skapa en ny. När du har sparat din mash-up kan du sedan skapa en pipeline, lägga till Power Query datahanteringsaktivitet i pipelinen och välja ett mål-dataset för att specificera var datan ska placeras i ADF. Du kan välja en eller flera källdatauppsättningar, men endast en mottagare tillåts just nu. Det är valfritt att välja en mottagardatauppsättning, men minst en källdatauppsättning krävs.

Klicka på Skapa för att öppna Power Query Online-kombinationsredigeraren.

Först väljer du en datauppsättningskälla för kombinationsredigeraren.

När du har skapat din Power Query kan du spara den och sedan skapa en pipeline. Du måste lägga till mashupen som en aktivitet i pipelinen. Det är då du skapar/väljer datauppsättningen för mottagare för att landa dina data. Du kan också ange egenskaperna för utdatauppsättningen genom att klicka på den andra knappen bredvid utdatauppsättningen. Kom ihåg att ändra "partitionsalternativet" under "Optimera" till "Enskild partition" om du bara vill hämta en enda utdatafil.

Skapa din Power Query med hjälp av kodfri dataförberedelse. En lista över tillgängliga funktioner finns i transformeringsfunktioner. ADF översätter M-skriptet till ett dataflödesskript så att du kan köra dina Power Query i stor skala med hjälp av spark-miljön för Azure Data Factory dataflöde.

Köra och övervaka en Power Query databerabetningsaktivitet

Om du vill köra en pipeline-felsökningskörning av en Power Query-aktivitet klickar du på Debug på pipelinearbetsytan. När du har publicerat din pipeline, Kör nu gör en körning på begäran av den senast publicerade pipelinen. Power Query pipelines kan schemaläggas med alla befintliga Azure Data Factory utlösare.

Gå till fliken Monitor för att visualisera utdata från en utlöst Power Query aktivitetskörning.

Relaterat innehåll

Lär dig hur du skapar ett mappningsdataflöde.