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映射数据流中的架构偏差

适用于： Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

提示

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架构偏差是指源经常更改元数据。 可以动态添加、删除或更改字段、列和类型。 如果不处理架构偏差，当上游数据源发生更改时，数据流就很容易受到影响。 当传入的列和字段发生更改时，典型的 ETL 模式将会失败，因为它们往往绑定到这些源名称。

为了防范架构偏差，必须在数据流工具中提供相应的机制，使数据工程师能够：

• 定义具有可变字段名称、数据类型、值和大小的源
• 定义可以使用数据模式而不是硬编码字段和值的转换参数
• 定义可以识别与传入字段相匹配而不是使用命名字段的表达式

Azure 数据工厂本机支持随执行而变化的灵活架构，这样你就可以生成通用的数据转换逻辑，而无需重新编译数据流。

需要在数据流中做出体系结构方面的决策，使整个流接受架构偏差。 这样做可以防范源中发生架构更改。 但是，整个数据流中列和类型的前期绑定将会丢失。 Azure 数据工厂将架构偏差流视为后期绑定流，因此，当你生成转换时，整个流的架构视图中不会显示偏差列名。

此视频介绍了使用数据流的架构偏差功能可在 Azure 数据工厂或 Synapse Analytics 管道中轻松生成的某些复杂的解决方案。 此示例基于灵活的数据库架构生成可重用模式：

源中的架构偏差

当源投影中不存在的列通过源定义进入数据流时，它们被定义为“偏差”。 可以从源转换的“投影”选项卡中查看源投影。 为源选择数据集时，该服务会自动从数据集中获取架构，并基于该数据集架构定义创建投影。

在源转换中，架构偏差将定义为读取数据集架构中未定义的列。 若要启用架构偏差，请在源转换中选中“允许架构偏差”。

启用架构偏差后，将在执行过程中从源读取所有传入字段，并将其通过整个流传递到接收器。 默认情况下，所有新检测到的列（称为偏差列）将作为字符串数据类型到达。 如果希望数据流自动推断偏差列的数据类型，请在源设置中选中“推断偏差列类型”。

接收器中的架构偏差

在“接收器”转换中，架构偏差是指在接收器数据架构中定义的内容的基础上写入额外的列。 若要启用架构偏差，请在“接收器”转换中选中“允许架构偏差”。

如果启用了架构偏差，请确保“映射”选项卡中的“自动映射”滑块处于开启状态。 开启此滑块时，所有传入列都将写入你的目标位置。 否则，必须使用基于规则的映射来写入偏差列。

转换偏差列

数据流包含偏差列时，可以使用以下方法在转换中访问这些列：

• 使用 byPosition 和 byName 表达式按名称或位置号显式引用列。
• 在“派生列”或“聚合”转换中添加列模式，以匹配名称、流、位置、来源或类型的任何组合
• 在“选择”或“接收器”转换中添加基于规则的映射，以便通过模式将偏移列与列别名匹配

有关如何实现列模式的详细信息，请参阅映射数据流中的列模式。

映射偏移列快速操作

若要显式引用偏移列，可以通过数据预览快速操作快速生成这些列的映射。 调试模式后，转到“数据预览”选项卡，然后单击“刷新”以提取数据预览。 如果数据工厂检测到存在偏差列，则可以单击“映射偏差”并生成一个派生列，用于在下游的架构视图中引用所有偏差列。

在生成的“派生列”转换中，每个偏差列都映射到其检测到的名称和数据类型。 在上述数据预览中，“movieId”列检测为整数。 单击“映射偏差”后，movieId 在“派生列”中定义为 toInteger(byName('movieId'))，并包含在下游转换的架构视图中。

相关内容

在数据流表达式语言中，你将找到用于列模式和架构偏差的其他功能，包括“byName”和“byPosition”。