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查詢整合概觀

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Kusto 查詢語言 (KQL) 是一種功能強大的工具，可探索您的資料並探索模式、找出異常狀況和極端值、建立統計模型等。 使用 KQL 來探索不同環境和其他 Microsoft 服務中的數據。

使用下列篩選來查看可供使用案例使用的其他連接器、工具和整合。

概觀

資料整合

視覺效果整合

下表摘要說明可用的查詢連接器、工具和整合。

名稱 功能 角色 使用案例
Apache Spark 查詢、擷取和導出 資料分析師，資料科學家 使用任何 Spark 叢集的機器學習 (ML) 、擷取-轉換-載入 (ETL) 和 Log Analytics 案例
適用於 Azure Synapse Analytics 的 Apache Spark 查詢、擷取和導出 資料分析師，資料科學家 使用 Synapse Analytics Spark 叢集的機器學習 (ML) 、擷取-轉換-載入 (ETL) 和 Log Analytics 案例
Azure Functions 查詢、擷取和協調 資料工程師 應用程式開發人員 將 Azure Data Explorer 整合到無伺服器工作流程中，以擷取數據並針對叢集執行查詢
JDBC 查詢 應用程式開發人員 使用 JDBC 連線到 Azure Data Explorer 資料庫並執行查詢
Logic Apps 查詢和協調 低程式代碼應用程式開發人員 在排程或觸發的工作中自動執行查詢和命令。
Matlab 查詢 資料分析師，資料科學家 分析數據、開發演算法並建立模型。
ODBC 查詢 應用程式開發人員 從支援 ODBC Driver for SQL Serve 的任何應用程式建立 Azure Data Explorer 連線。
Power Apps 查詢和協調 低程式代碼應用程式開發人員 建置低程式代碼、高效能的應用程式，以利用儲存在 Azure Data Explorer 中的數據
Power Automate 查詢和協調 低程式代碼應用程式開發人員 協調和排程流程、傳送通知和警示，做為排程或觸發工作一部分

如需連接器和工具的詳細資訊，請參閱 整合概觀。

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