Azure Data Factory Hakkında SSS

Data Factory, verilerin taşınması ve dönüştürülmesi işlemlerini otomatik hale getiren, tam olarak yönetilen, bulut tabanlı, veri tümleştirmesi ETL hizmetidir. Ham maddeleri bitmiş ürünlere dönüştürmek için ekipman çalıştıran bir fabrika gibi Azure Data Factory de ham verileri toplayan ve kullanıma hazır bilgilere dönüştüren mevcut hizmetleri düzenler.

Azure Data Factory'yi kullanarak verileri şirket içi ve bulut veri depoları arasında taşımak için veri temelli iş akışları oluşturabilirsiniz. Ayrıca verileri Veri Akışı s ile işleyebilir ve dönüştürebilirsiniz. ADF, Azure HDInsight, Azure Databricks ve SQL Server Integration Services (SSIS) tümleştirme çalışma zamanı gibi işlem hizmetlerini kullanarak el ile kodlanmış dönüştürmeler için dış işlem altyapılarını da destekler.

Data Factory ile veri işleme işleminizi Azure tabanlı bir bulut hizmetinde veya SSIS, SQL Server veya Oracle gibi kendi şirket içinde barındırılan işlem ortamınızda yürütebilirsiniz. İhtiyacınız olan eylemi gerçekleştiren bir işlem hattı oluşturduktan sonra, bunu düzenli aralıklarla (örneğin saatlik, günlük veya haftalık) çalışacak şekilde zamanlayabilir, zaman penceresi zamanlaması yapabilir veya işlem hattını bir olay örneğinden tetikleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Data Factory'ye giriş.

Azure Data Factory, SOC 1, 2, 3, HIPAA BAA ve HITRUST gibi çeşitli uyumluluk sertifikaları için sertifikalıdır. Sertifikaların tam ve büyüyen listesi burada bulunabilir. Denetim raporları ve uyumluluk sertifikaları için dijital kopyalar Hizmet Güven Merkezi'nde bulunabilir

Akışları denetleme ve ölçeklendirme

Data Factory, modern veri ambarında çeşitli tümleştirme akışlarını ve desenlerini desteklemek için esnek veri işlem hattı modellemesine olanak tanır. Bu, koşullu yürütme, veri işlem hatlarında dallanma ve parametreleri bu akışlar içinde ve bu akışlar arasında açıkça geçirme özelliğini içeren tam denetim akışı programlama paradigmalarını içerir. Denetim akışı, Kopyalama etkinliği aracılığıyla büyük ölçekte veri taşıma dahil olmak üzere dış yürütme altyapılarına etkinlik gönderimi ve veri akışı özellikleri aracılığıyla verilerin dönüştürülmesini de kapsar.

Data Factory, veri tümleştirmesi için gerekli olan ve isteğe bağlı olarak veya bir zamanlamaya göre tekrar tekrar gönderilebilen tüm akış stillerini modelleme özgürlüğü sağlar. Bu modelin etkinleştirdiğini birkaç yaygın akış şunlardır:

• Denetim akışları:
  • Etkinlikler, bir işlem hattı içinde bir dizi halinde zincirlenebilir.
  • Etkinlikler bir işlem hattı içinde dallandırılabilir.
  • Parametre:
    • parametreler işlem hattı düzeyinde tanımlanabilir ve işlem hattını isteğe bağlı olarak veya bir tetikleyiciden çağırırken bağımsız değişkenler geçirilebilir.
    • Etkinlikler işlem hattına geçirilen bağımsız değişkenleri kullanabilir.
  • Özel durum geçirme:
    • Durum da dahil olmak üzere etkinlik çıkışları işlem hattındaki sonraki bir etkinlik tarafından kullanılabilir.
  • Döngü kapsayıcıları:
    • foreach etkinliği, döngüdeki belirli bir etkinlik koleksiyonu üzerinde yinelenir.
• Tetikleyici tabanlı akışlar:
  • İşlem hatları isteğe bağlı olarak, duvar saati saatiyle veya Event Grid konularına yanıt olarak tetiklenebilir
• Delta akışları:
  • Parametreler, verileri göle yüklemek için şirket içi veya buluttaki ilişkisel bir depodan boyut veya başvuru tablolarını taşırken delta kopya için yüksek su işaretinizi tanımlamak için kullanılabilir.

Daha fazla bilgi için bkz . Öğretici: Denetim akışları.

Kod içermeyen işlem hatları ile büyük ölçekte dönüştürülen veriler

Yeni tarayıcı tabanlı araç deneyimi, modern, etkileşimli bir web tabanlı deneyimle kodsuz işlem hattı yazma ve dağıtma olanağı sağlar.

Görsel veri geliştiricileri ve veri mühendisleri için Data Factory web kullanıcı arabirimi, işlem hatları oluşturmak için kullanacağınız kod içermeyen tasarım ortamıdır. Visual Studio Codespace Git ile tamamen tümleşiktir ve hata ayıklama seçenekleriyle CI/CD ve yinelemeli geliştirme için tümleştirme sağlar.

Gelişmiş kullanıcılar için zengin platformlar arası SDK'lar

Data Factory V2, sık kullandığınız IDE'yi kullanarak işlem hatlarını yazmak, yönetmek ve izlemek için kullanılabilecek zengin bir SDK kümesi sağlar:

• Python SDK'sı
• PowerShell CLI
• C# SDK’sı

Kullanıcılar, Data Factory V2 ile arabirim sağlamak için belgelenmiş REST API'lerini de kullanabilir.

Görsel araçları kullanarak yinelemeli geliştirme ve hata ayıklama

Azure Data Factory görsel araçları yinelemeli geliştirme ve hata ayıklamaya olanak tanır. tek bir kod satırı yazmadan işlem hattı tuvalindeki Hata Ayıklama özelliğini kullanarak işlem hatlarınızı oluşturabilir ve test çalıştırmaları yapabilirsiniz. Test çalıştırmalarınızın sonuçlarını işlem hattı tuvalinizin Çıkış penceresinde görüntüleyebilirsiniz. Test çalıştırmanız başarılı olduktan sonra işlem hattınıza daha fazla etkinlik ekleyebilir ve hata ayıklamaya yinelemeli bir şekilde devam edebilirsiniz. Ayrıca, devam eden test çalıştırmalarınızı iptal edebilirsiniz.

Hata Ayıkla'yı seçmeden önce değişikliklerinizi veri fabrikası hizmetinde yayımlamanız gerekmez. Bu, geliştirme, test veya üretim ortamlarında veri fabrikası iş akışlarınızı güncelleştirmeden önce yeni eklemelerin veya değişikliklerin beklendiği gibi çalıştığından emin olmak istediğiniz senaryolarda yararlıdır.

SSIS paketlerini Azure'a dağıtma olanağı

SSIS iş yüklerinizi taşımak istiyorsanız bir Data Factory oluşturabilir ve Azure-SSIS tümleştirme çalışma zamanı sağlayabilirsiniz. Azure-SSIS tümleştirme çalışma zamanı, SSIS paketlerinizi bulutta çalıştırmaya ayrılmış, tam olarak yönetilen bir Azure VM'leri (düğümler) kümesidir. Adım adım yönergeler için SSIS paketlerini Azure'a dağıtma öğreticisine bakın.

SDK

İleri düzey bir kullanıcıysanız ve programlı arabirim arıyorsanız Data Factory, sık kullandığınız IDE'yi kullanarak işlem hatlarını yazmak, yönetmek veya izlemek için kullanabileceğiniz zengin bir SDK kümesi sağlar. Dil desteği .NET, PowerShell, Python ve REST'i içerir.

İzleme

Veri Fabrikalarınızı Tarayıcı kullanıcı arabiriminde PowerShell, SDK veya Görsel İzleme Araçları aracılığıyla izleyebilirsiniz. İsteğe bağlı, tetikleyici tabanlı ve saat temelli özel akışları verimli ve etkili bir şekilde izleyebilir ve yönetebilirsiniz. Var olan görevleri iptal edin, hataları bir bakışta görün, ayrıntılı hata iletilerini almak için detaya gidin ve ekranlar arasında bağlam değiştirmeden veya ileri geri gezinmeden tek bir cam bölmesinden sorunlarda hata ayıklama yapın.

Data Factory'de SSIS için yeni özellikler

Data Factory, 2017'deki ilk genel önizleme sürümünden bu yana SSIS için aşağıdaki özellikleri eklemiştir:

• Projelerin/paketlerin SSIS veritabanını (SSISDB) barındırmak için üç Azure SQL Veritabanı yapılandırma/değişken daha için destek:
• Sanal ağ hizmet uç noktalarıyla SQL Veritabanı
• SQL Yönetilen Örneği
• Elastik havuz
• Azure-SSIS tümleştirme çalışma zamanınızı sanal ağ hizmet uç noktaları/MI/şirket içi veri erişimi ile SQL Veritabanı için yapılandırılmış bir sanal ağa eklemenizi/birleştirmenizi sağlayan, gelecekte kullanım dışı bırakılacak klasik bir sanal ağın üzerindeki Azure Resource Manager sanal ağı desteği. Daha fazla bilgi için bkz . Azure-SSIS tümleştirme çalışma zamanını sanal ağa ekleme.
• SSISDB'ye bağlanmak için Microsoft Entra kimlik doğrulaması ve SQL kimlik doğrulaması desteği, Azure kaynakları için Data Factory yönetilen kimliğiniz ile Microsoft Entra kimlik doğrulamasına izin verir
• Azure Hibrit Avantajı seçeneğinden önemli maliyet tasarrufları kazanmak için mevcut SQL Server lisansınızı getirme desteği
• Gelişmiş/premium özellikleri, ek bileşenleri/uzantıları yüklemek için özel bir kurulum arabirimini ve iş ortağı ekosistemini kullanmanızı sağlayan Azure-SSIS tümleştirme çalışma zamanının Enterprise Sürümü desteği. Daha fazla bilgi için bkz. ADF'de SSIS için Enterprise Sürümü, Özel Kurulum ve 3. Taraf Genişletilebilirliği.
• Data Factory işlem hatlarında birinci sınıf Yürütme SSIS Paketi etkinliklerini çağırmanıza/tetiklemenize ve bunları SSMS aracılığıyla zamanlamanıza olanak tanıyan Data Factory'de SSIS'nin daha derin tümleştirmesi. Daha fazla bilgi için bkz . ADF işlem hatlarında SSIS etkinlikleriyle ETL/ELT iş akışlarınızı modernleştirme ve genişletme.

Tümleştirme çalışma zamanı, Azure Data Factory'nin çeşitli ağ ortamlarında aşağıdaki veri tümleştirme özelliklerini sağlamak için kullandığı işlem altyapısıdır:

• Veri taşıma: Tümleştirme çalışma zamanı, veri taşıma için verileri kaynak ve hedef veri depoları arasında taşırken yerleşik bağlayıcılar, biçim dönüştürme, sütun eşleme ve performanslı ve ölçeklenebilir veri aktarımı için destek sağlar.
• Veri akışı: Veri akışı için yönetilen Azure işlem ortamında bir Veri Akışı yürütür.
• Gönderme etkinlikleri: Dönüştürme için tümleştirme çalışma zamanı SSIS paketlerini yerel olarak yürütme özelliği sağlar.
• SSIS paketlerini yürütme: Tümleştirme çalışma zamanı, yönetilen bir Azure işlem ortamında SSIS paketlerini yerel olarak yürütür. Tümleştirme çalışma zamanı, Azure HDInsight, Azure Machine Learning, SQL Veritabanı ve SQL Server gibi çeşitli işlem hizmetlerinde çalışan dönüştürme etkinliklerinin gönderilmesini ve izlenmesini de destekler.

Verileri taşımak ve dönüştürmek için gerektiğinde tümleştirme çalışma zamanının bir veya birden çok örneğini dağıtabilirsiniz. Tümleştirme çalışma zamanı bir Azure genel ağında veya özel bir ağda (şirket içi, Azure Sanal Ağ veya Amazon Web Services sanal özel bulutu [VPC]) çalıştırılabilir. Data Factory'de etkinlik, gerçekleştirilecek eylemi tanımlar. Bağlı hizmet, bir hedef veri deposunu veya işlem hizmetini tanımlar. Tümleştirme çalışma zamanı, etkinlik ile bağlı Hizmetler arasında köprü görevi görür. Bağlı hizmet veya etkinlik tarafından başvurulur ve etkinliğin üzerinde çalıştığı veya gönderildiği işlem ortamını sağlar. Bu şekilde etkinlik hedef veri deposuna veya işlem hizmetine en yakın bölgeden en yüksek performansla gerçekleştirilirken güvenlik ve uyum gereksinimleri korunmuş olur.

Tümleştirme çalışma zamanları, yönetim hub'ı ve bunlara başvuran tüm etkinlikler, veri kümeleri veya veri akışları aracılığıyla Azure Data Factory UX'te oluşturulabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Data Factory'de tümleştirme çalışma zamanı.

Bir veri fabrikasında sahip olabileceğiniz tümleştirme çalışma zamanı örneklerinin sayısında sabit bir sınır yoktur. Ancak, tümleştirme çalışma zamanının SSIS paketi yürütmesi için abonelik başına kullanabileceği VM çekirdeği sayısıyla ilgili bir sınır vardır. Daha fazla bilgi için bkz . Data Factory sınırları.

Azure aboneliğinin bir veya birden çok Azure Data Factory örneği (veya veri fabrikası) olabilir. Azure Data Factory, veri taşıma ve dönüştürme adımlarıyla veri odaklı iş akışları oluşturabileceğiniz bir platform olarak birlikte çalışan dört temel bileşen içerir.

Pipelines

Bir veri fabrikasında bir veya daha fazla işlem hattı olabilir. İşlem hattı, bir iş birimi gerçekleştirmeye yönelik mantıksal bir etkinlik grubudur. İşlem hattındaki etkinlikler birlikte bir görevi gerçekleştirir. Örneğin, bir işlem hattı bir Azure blobundan veri alan ve ardından verileri bölümlendirmek için HDInsight kümesinde Hive sorgusu çalıştıran bir etkinlik grubu içerebilir. Bunun avantajı, her etkinliği ayrı ayrı yönetmek yerine etkinlikleri küme olarak yönetmek için işlem hattı kullanabilmenizdir. İşlem hattındaki etkinlikleri sırayla çalıştırmak için zincirleyebilir veya paralel olarak bağımsız olarak çalıştırabilirsiniz.

Veri akışları

Veri akışları, Data Factory'de görsel olarak oluşturduğunuz ve arka uç Spark hizmetlerinde büyük ölçekte verileri dönüştüren nesnelerdir. Programlamayı veya Spark iç bileşenlerini anlamanız gerekmez. Grafları (Eşleme) veya elektronik tabloları (Power query etkinliği) kullanarak veri dönüştürme amacınızı tasarlamanız yeter.

Aktiviteler

Etkinlikler bir işlem hattındaki işleme adımını temsil eder. Örneğin, verileri bir veri deposundan başka bir veri deposuna kopyalamak için bir Kopyalama etkinliği kullanabilirsiniz. Benzer şekilde, verilerinizi dönüştürmek veya analiz etmek için Azure HDInsight kümesinde Hive sorgusu çalıştıran bir Hive etkinliği kullanabilirsiniz. Data Factory üç tür etkinliği destekler: veri taşıma etkinlikleri, veri dönüştürme etkinlikleri ve denetim etkinlikleri.

Veri Kümeleri

Veri kümeleri, veri depoları içinde etkinliklerinizde giriş veya çıkış olarak kullanmak istediğiniz verilere işaret eden veya başvuruda bulunan veri yapılarını temsil eder.

Bağlı hizmetler

Bağlı hizmetler, dış kaynaklara bağlanmak için Data Factory’ye gereken bağlantı bilgilerini tanımlayan bağlantı dizelerine çok benzer. Şu şekilde düşünün: Bağlı hizmet, veri kaynağına bağlantıyı tanımlar ve veri kümesi de verilerin yapısını temsil eder. Örneğin, Azure Depolama bağlı hizmeti, Azure Depolama hesabına bağlanmak için bağlantı dizesi belirtir. Bir Azure blob veri kümesi de blob kapsayıcısını ve verileri içeren klasörü belirtir.

Bağlı hizmetlerin Data Factory'de iki amacı vardır:

• SQL Server örneğini, Oracle veritabanı örneğini, dosya paylaşımını veya Azure Blob depolama hesabını içeren ancak bunlarla sınırlı olmayan bir veri depolarını temsil etmek için. Desteklenen veri depolarının listesi için bkz . Azure Data Factory'de Kopyalama Etkinliği.
• Etkinlik yürütülmesini barındırabilen işlem kaynağını temsil etmek için. Örneğin, HDInsight Hive etkinliği bir HDInsight Hadoop kümesinde çalışır. Dönüştürme etkinliklerinin ve desteklenen işlem ortamlarının listesi için bkz . Azure Data Factory'de verileri dönüştürme.

Tetikleyiciler

Tetikleyiciler, işlem hattı yürütmesinin ne zaman başlayacağını belirleyen işlem birimlerini temsil eder. Farklı etkinlik türleri için farklı tetikleyici türleri vardır.

İşlem hattı çalıştırmaları

İşlem hattı çalıştırması, işlem hattı yürütmesinin bir örneğidir. Genellikle işlem hattında tanımlanan parametrelere bağımsız değişkenler geçirerek işlem hattı çalıştırmasının örneğini oluşturursunuz. Bağımsız değişkenleri el ile veya tetikleyici tanımı içinde geçirebilirsiniz.

Parametreler

Parametreler, salt okunur yapılandırmadaki anahtar-değer çiftleridir. İşlem hattında parametreler tanımlarsınız ve çalıştırma bağlamından yürütme sırasında tanımlanan parametreler için bağımsız değişkenleri geçirirsiniz. Çalıştırma bağlamı bir tetikleyici tarafından veya el ile yürüttüğüniz bir işlem hattından oluşturulur. İşlem hattındaki etkinlikler parametre değerlerini kullanır.

Veri kümesi, türü kesin olarak belirlenmiş bir parametre ve yeniden kullanabileceğiniz veya başvurabileceğiniz bir varlıktır. Bir etkinlik veri kümelerine başvurabilir ve veri kümesi tanımında tanımlanan özellikleri kullanabilir.

Bağlı hizmet ayrıca bir veri deposuna veya işlem ortamına bağlantı bilgilerini içeren kesin olarak belirlenmiş bir parametredir. Ayrıca yeniden kullanabileceğiniz veya başvurabileceğiniz bir varlıktır.

Denetim akışları

Denetim akışları bir dizideki zincirleme etkinliklerini, dallanmayı, işlem hattı düzeyinde tanımladığınız parametreleri ve isteğe bağlı olarak veya tetikleyiciden işlem hattını çağırırken geçirdiğiniz bağımsız değişkenleri içeren işlem hattı etkinliklerini düzenler. Denetim akışları ayrıca özel durum geçirme ve döngü kapsayıcıları (foreach yineleyicileri) içerir.

Data Factory kavramları hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere bakın:

• Veri kümeleri ve bağlı hizmetler
• İşlem hatları ve etkinlikler
• Tümleştirme çalışma zamanı

Azure Data Factory fiyatlandırma ayrıntıları için bkz . Data Factory fiyatlandırma ayrıntıları.

Azure Data Factory hakkında en güncel bilgiler için aşağıdaki sitelere gidin:

• Blog
• Belge giriş sayfası
• Ürün giriş sayfası

İşlem hattını nasıl zamanlayabilirim?

bir işlem hattı zamanlamak için zamanlayıcı tetikleyicisini veya zaman penceresi tetikleyicisini kullanabilirsiniz. Tetikleyici, işlem hatlarını düzenli aralıklarla veya takvim tabanlı yinelenen desenlerde (örneğin, Pazartesi günleri 18:00'de ve Perşembe günleri 21:00'de) zamanlayan bir duvar saati takvim zamanlaması kullanır. Daha fazla bilgi için bkz. İşlem hattı yürütme ve tetikleyiciler.

İşlem hattı çalıştırmasına parametre geçirebilir miyim?

Evet, parametreler Data Factory'de birinci sınıf, üst düzey bir kavramdır. İşlem hattı düzeyinde parametreler tanımlayabilir ve işlem hattı çalıştırmasını isteğe bağlı olarak veya tetikleyici kullanarak yürütürken bağımsız değişkenleri geçirebilirsiniz.

İşlem hattı parametreleri için varsayılan değerleri tanımlayabilir miyim?

Evet. İşlem hatlarındaki parametreler için varsayılan değerler tanımlayabilirsiniz.

İşlem hattındaki bir etkinlik, işlem hattı çalıştırmasına geçirilen bağımsız değişkenleri kullanabilir mi?

Evet. İşlem hattındaki her etkinlik, işlem hattına geçirilen parametre değerini kullanabilir ve yapısıyla @parameter çalışabilir.

Etkinlik çıkışı özelliği başka bir etkinlikte kullanılabilir mi?

Evet. Bir etkinlik çıkışı, yapısıyla sonraki bir etkinlikte @activity kullanılabilir.

Etkinlik çıkışında null değerleri düzgün bir şekilde işlemek Nasıl yaparım??

Null değerleri düzgün bir şekilde işlemek için ifadelerdeki yapısını kullanabilirsiniz @coalesce .

Aynı anda kaç işlem hattı etkinliği yürütülebilir?

En fazla 50 eşzamanlı işlem hattı etkinliğine izin verilir. 51. işlem hattı etkinliği, boş bir yuva açılana kadar kuyruğa alınır. En fazla 800 eşzamanlı dış etkine izin verilir ve bundan sonra aynı şekilde kuyruğa alınırlar.

Veri akışı mantığımda sorun giderme konusunda yardıma ihtiyacım var. Yardım almak için hangi bilgileri sağlamam gerekiyor?

Microsoft veri akışlarıyla ilgili yardım veya sorun giderme sağladığında lütfen ADF işlem hattı destek dosyalarını sağlayın. Bu Zip dosyası, veri akışı grafınızdaki arka planda kod betiğini içerir. ADF kullanıcı arabiriminden işlem hattının yanındaki ... öğesini ve ardından Destek dosyalarını indir'i seçin.

Data Factory'deki diğer 90 veri kümesi türünü kullanarak verilere erişim Nasıl yaparım??

Eşleme veri akışı özelliği şu anda Azure SQL Veritabanı, Azure Synapse Analytics' e, Azure Blob depolama veya Azure Data Lake Storage 2. Nesil ayrılmış metin dosyalarına ve Blob depolamadan veya kaynak ve havuz için yerel olarak Data Lake Storage 2. Nesil Parquet dosyalarına izin verir.

Diğer bağlayıcılardan herhangi birinden verileri hazırlamak için Kopyalama etkinliği kullanın ve ardından verileri hazırladıktan sonra dönüştürmek için bir Veri Akışı etkinliği yürütün. Örneğin, işlem hattınız önce Blob depolamaya kopyalanır ve ardından Veri Akışı etkinliği bu verileri dönüştürmek için kaynaktaki bir veri kümesini kullanır.

Veri akışları için şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanı kullanılabilir mi?

Şirket içinde barındırılan IR, şirket içi veya VM tabanlı veri kaynakları ve havuzlarına veri almak veya bu kaynaklardan veri taşımak için Kopyalama Etkinliği ile birlikte kullanabileceğiniz bir ADF işlem hattı yapısıdır. Şirket içinde barındırılan bir IR için kullandığınız sanal makineler, ADF'den bu veri depolarına erişmek için korumalı veri depolarınızla aynı sanal ağın içine de yerleştirilebilir. Veri akışlarıyla, bunun yerine yönetilen sanal ağ ile Azure IR'yi kullanarak aynı son sonuçları elde edersiniz.

Veri akışı işlem altyapısı birden çok kiracıya hizmet ediyor mu?

Kümeler hiçbir zaman paylaşılmaz. Üretim çalıştırmalarındaki her iş çalıştırması için yalıtım garantisi sağlarız. Hata ayıklama senaryosunda bir kişi bir küme alır ve tüm hata ayıklamalar söz konusu kullanıcı tarafından başlatılan kümeye gider.

Cosmos DB'de öznitelikleri ADF veri akışındaki havuz içinde belirtilen sırayla yazmanın bir yolu var mı?

Cosmos DB için, her belgenin temel biçimi sıralanmamış bir ad/değer çifti kümesi olan bir JSON nesnesidir, bu nedenle sıra ayrılamaz.

Bir kullanıcı neden veri akışlarında veri önizlemesini kullanamıyor?

Özel rol izinlerini denetlemeniz gerekir. Veri akışı veri önizlemesinde birden çok eylem vardır. Tarayıcınızda hata ayıklarken ağ trafiğini denetleyerek başlarsınız. Ayrıntılar için lütfen tüm eylemleri izleyin. Lütfen Kaynak sağlayıcısına bakın.

ADF'de, eşlemeden var olan sütundan yeni bir sütun için değer hesaplayabilir miyim?

eşleme veri akışında Türet dönüştürmesini kullanarak istediğiniz mantık üzerinde yeni bir sütun oluşturabilirsiniz. Türetilmiş bir sütun oluştururken yeni bir sütun oluşturabilir veya var olan bir sütunu güncelleştirebilirsiniz. Sütun metin kutusuna, oluşturmakta olduğunuz sütunu girin. Şemanızda var olan bir sütunu geçersiz kılmak için sütun açılan listesini kullanabilirsiniz. Türetilmiş sütunun ifadesini oluşturmak için İfade girin metin kutusunda öğesini seçin. İfadenizi yazmaya başlayabilir veya mantığınızı oluşturmak için ifade oluşturucusunu açabilirsiniz.

Ağ Geçidi zaman aşımıyla eşleme veri akışı önizlemesi neden başarısız oluyor?

Hata ayıklama çıktısının boyutunu küçültmek için lütfen daha büyük bir küme kullanmayı deneyin ve hata ayıklama ayarlarındaki satır sınırlarından daha küçük bir değerle yararlanın.

Veri akışında sütun adı nasıl parametreli hale eklenir?

Sütun adı, diğer özelliklere benzer şekilde parametrelendirilebilir. Türetilmiş sütunda olduğu gibi müşteri $ColumnNameParam = toString(byName($myColumnNameParamInData)) kullanabilir . Bu parametreler işlem hattı yürütmesinden Veri akışlarına geçirilebilir.

TTL ve maliyetler hakkında veri akışı danışmanlığı

Bu sorun giderme belgesi sorunlarınızı çözmeye yardımcı olabilir: Eşleme veri akışları performansı ve ayarlama kılavuzu-Yaşam süresi.

Veri düzenleme için desteklenen bölgeler nelerdir?

Veri fabrikası aşağıdaki bölgelerde kullanılabilir. Power Query özelliği tüm veri akışı bölgelerinde kullanılabilir. Bu özellik bölgenizde kullanılamıyorsa lütfen destek birimine başvurun.

Eşleme veri akışı ile Power query etkinliği (veri düzenleme) arasındaki fark nedir?

Eşleme veri akışları, kodlama gerektirmeden verileri büyük ölçekte dönüştürmenin bir yolunu sağlar. Bir dizi dönüşüm oluşturarak veri akışı tuvalinde bir veri dönüştürme işi tasarlayabilirsiniz. İstediğiniz sayıda kaynak dönüştürmesi ve ardından veri dönüştürme adımlarıyla başlayın. Sonuçlarınızı bir hedefe getirmek için veri akışınızı havuzla tamamlayın. Eşleme veri akışı, havuzlarda ve kaynaklarda hem bilinen hem de bilinmeyen şemalarla verileri eşleme ve dönüştürme konusunda harikadır.

Power Query Veri Düzenleme, Spark yürütme aracılığıyla Power Query Online karma düzenleyicisini büyük ölçekte kullanarak çevik veri hazırlama ve araştırma yapmanıza olanak sağlar. Veri göllerinin artmasıyla birlikte bazen yalnızca bir veri kümesini keşfetmeniz veya gölde bir veri kümesi oluşturmanız gerekir. Bilinen bir hedefe eşlemiyorsanız.

Desteklenen SQL Türleri

Power Query Veri Düzenleme, SQL'de aşağıdaki veri türlerini destekler. Desteklenmeyen bir veri türü kullanmak için doğrulama hatası alırsınız.

• short
• çift
• real
• kayan noktalı sayı
• char
• Nchar
• varchar
• Nvarchar
• integer
• int
• bit
• boolean
• smallint
• tinyint
• bigint
• uzun
• text
• tarih
• datetime
• datetime2
• Smalldatetime
• timestamp
• uniqueidentifier
• xml

İlgili içerik

Veri fabrikası oluşturmaya yönelik adım adım yönergeler için aşağıdaki öğreticilere bakın:

• Hızlı başlangıç: Veri fabrikası oluşturma
• Öğretici: Verileri bulutta kopyalama