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从 Azure 存储获取数据

本文介绍如何将数据从 Azure 存储(ADLS Gen2 容器、Blob 容器或单个 Blob)获取到新的表或现有表。

先决条件

  1. 在 KQL 数据库的下方功能区中,选择“获取数据”

    在“获取数据”窗口中,选中了“”选项卡。

  2. 从可用列表中选择数据源。 在此示例中,你将从 Azure 存储引入数据

    “获取数据”窗口的屏幕截图,其中选择了“源”选项卡。

配置

  1. 选择目标表。 如果要将数据引入新表中,请选择 + 新表 并输入表名称。

    备注

    表名最多可包含 1024 个字符,包括空格、字母数字、连字符和下划线。 不支持特殊字符。

  2. 若要添加数据源,请将存储连接字符串粘贴到 URI 字段中,然后选择 +。 下表列出了支持的身份验证方法和从 Azure 存储引入数据所需的权限。

    身份验证方法 单个 Blob Blob 容器 Azure Data Lake Storage Gen2
    共享访问(SAS)令牌 读取和写入 读取和列出 读取和列出
    存储帐户访问密钥

    备注

    • 最多可以添加 10 个单个 Blob,也可以从单个容器引入最多 5000 个 Blob。 不能同时引入两者。
    • 每个 Blob 最多可以解压缩 1 GB。
    1. 如果粘贴了 Blob 容器或 Azure Data Lake Storage Gen2 的连接字符串,则可以添加以下可选筛选器:

      “配置”选项卡的屏幕截图,其中输入了新表,并选择了一个示例数据文件。

      设置 字段说明
      文件筛选器(可选)
      文件夹路径 筛选数据以引入具有特定文件夹路径的文件。
      文件扩展名 筛选数据以仅引入具有特定文件扩展名的文件。
  3. 选择“下一步

检查

此时会打开“检查”选项卡,其中包含数据的预览

要完成引入过程,请选择“完成”

“检查”选项卡的屏幕截图。

可选:

  • 选择 命令查看器 以查看和复制从输入生成的自动命令。
  • 使用“架构定义文件”下拉列表更改从中推断架构的文件
  • 通过从下拉列表中选择所需格式来更改自动推断的数据格式。 有关详细信息,请参阅由 Real-Time Intelligence 支持的数据格式。
  • 编辑列
  • 浏览基于数据类型的高级选项

编辑列

备注

  • 对于表格格式(CSV、TSV、PSV),不能映射列两次。 若要映射到现有列,请先删除新列。
  • 无法更改现有列类型。 如果尝试映射到其他格式的列,结果可能出现空列。

可以在表中所做的更改取决于以下参数:

  • 表类型为“新”或“现有”
  • 映射类型为“新”或“现有”
表类型 映射类型 可用调整
新建表 新映射 重命名列、更改数据类型、更改数据源、映射转换、添加列、删除列
现有表 新映射 添加列(然后可以更改数据类型、重命名和更新)
现有表 现有映射 没有

列打开以供编辑的屏幕截图。

映射转换

某些数据格式映射(Parquet、JSON 和 Avro)支持简单的引入时间转换。 若要应用映射转换,请在 编辑列 窗口中创建或更新列。

可以对字符串或日期时间类型的列执行映射转换,源的数据类型为 int 或 long。 支持的映射转换为:

  • DateTimeFromUnixSeconds
  • DateTimeFromUnixMilliseconds
  • DateTimeFromUnixMicroseconds
  • DateTimeFromUnixNanoseconds

基于数据类型的高级选项

表格(CSV、TSV、PSV)

  • 如果要在现有表中引入表格格式,可以选择“高级”>“保留表架构”。 表格数据不一定包括用于将源数据映射到现有列的列名。 选中此选项后,按顺序完成映射,表架构保持不变。 如果未选中此选项,则会为传入数据创建新列,而不考虑数据结构。

  • 若要将第一行用作列名称,请选择 高级>第一行是列标题

    高级 CSV 选项的屏幕截图。

JSON

  • 若要确定 JSON 数据的列划分,请选择 高级>嵌套级别,从 1 到 100。

  • 如果选择 高级>跳过含有错误的 JSON 行,则以 JSON 格式导入数据。 如果不选中此复选框,数据将以多重 JSON 格式导入。

    高级 JSON 选项的屏幕截图。

总结

如果数据引入成功完成,则“数据准备”窗口中的所有三个步骤都会带有绿色的对勾标记。 可以选择要查询的卡,下拉引入的数据,也可以查看引入摘要的仪表板。

成功完成引入的摘要页的屏幕截图。

  • 若要管理数据库,请参阅 管理数据
  • 若要创建、存储和导出查询,请参阅 KQL 查询集中的 查询数据