Azure Data Factory 中的對應資料流
適用於：
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
提示
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什麼是對應資料流程？
對應資料流程是 Azure Data Factory 中以視覺化方式設計的資料轉換。 資料流程可讓工程師在無須撰寫程式碼的情況下開發資料轉換邏輯。 資料流程結果會在使用擴增 Apache Spark 叢集的 Azure Data Factory 管線內以活動的形式執行。 資料流程活動可以透過現有的 Azure Data Factory 排程、控制、流程和監視功能來運作。
對應資料流程提供不需要撰寫程式碼的完全視覺效果體驗。 您的資料流程會在 ADF 管理的執行叢集中執行，以進行擴增的資料處理。 Azure Data Factory 會處理所有的程式碼轉譯、路徑最佳化，以及您資料流程作業的執行。
開始使用
資料流程會從處理站資源窗格中建立，例如管線和資料集。 若要建立資料流程，請選取 [處理站資源]旁的加號，然後選取 [資料流程]。
此動作會帶您前往資料流程畫布，您可以在其中建立轉換邏輯。 選取 [新增來源] 開始設定來源轉換。 如需詳細資訊，請參閱來源轉換。
撰寫資料流程
對應資料流程有獨特的撰寫畫布，設計目的是讓建置轉換邏輯變得更容易。 資料流程畫布分為三個部分：頂端列、圖形和設定面板。
圖表
圖形會顯示轉換串流。 會在來源資料流入一或多個接收器時顯示其譜系。 若要新增新的來源，請選取 [新增來源]。 若要新增新的轉換，請選取現有轉換右下角的加號。 深入了解如何管理資料流程圖形。
設定面板
設定面板會顯示目前所選取轉換的特定設定。 如果未選取任何轉換，則會顯示資料流程。 在整體資料流組態中，您可以透過 [參數] 索引標籤新增參數。如需詳細資訊，請參閱對應資料流參數。
每個轉換都包含至少四個設定索引標籤。
轉換設定
每個轉換設定窗格中的第一個索引標籤包含該轉換的特定設定。 如需詳細資訊，請參閱該轉換的文件頁面。
最佳化
[最佳化] 索引標籤包含設定，可用來設定資料分割配置。 若要深入了解如何最佳化您的資料流程，請參閱對應資料流程效能指南。
檢查
[檢查] 索引標籤能讓您檢視正在轉換的資料流中繼資料。 您可以看見資料行計數、變更的資料行、新增的資料行、資料類型、資料行排序，以及資料行參考。 [檢查] 是您中繼資料的唯讀檢視。 您不需要啟用偵錯模式便可以在 [檢查] 窗格中查看中繼資料。
在您透過轉換變更資料的形狀時，您將會在 [檢查] 窗格中看到中繼資料變更流程。 如果您的來源轉換中沒有已定義的結構描述，中繼資料將不會在 [檢查] 窗格中顯示。 結構描述漂移案例經常會發生缺乏中繼資料的情況。
資料預覽
如果偵錯模式為開啟，則 [資料預覽] 索引標籤會提供每個轉換資料的互動式快照集。 如需詳細資訊，請參閱偵錯模式中的資料預覽。
頂端列
頂端列包含會影響整個資料流程的動作，例如儲存和驗證。 您也可以檢視轉換邏輯的基礎 JSON 程式碼和資料流程指令碼。 如需詳細資訊，請了解資料流程指令碼。
可用的轉換
請參閱對應資料流程轉換概觀，以取得可用轉換的清單。
資料流程資料類型
- 陣列
- binary
- boolean
- complex
- 十進位 (包含精確度)
- date
- float
- integer
- long
- map
- short
- string
- timestamp
資料流程活動
對應資料流會使用資料流程活動在 ADF 管線內實際運作。 使用者只需要指定要使用的整合執行階段，並傳入參數值即可。 如需詳細資訊，請深入了解 Azure 整合執行階段。
偵錯模式
當您建置及偵錯資料流程時，偵錯模式可讓您以互動方式查看每個轉換步驟的結果。 您可以在建置資料流程邏輯時，以及使用資料流程活動執行管線偵錯回合時，使用偵錯工作階段。 若要深入了解，請參閱偵錯模式文件。
監視資料流
對應資料流可以與現有的 Azure Data Factory 監視功能整合。 若要了解如何理解資料流程監視輸出，請參閱監視對應資料流程。
Azure Data Factory 團隊建立了效能微調指南，可協助您在建立商務邏輯之後，將資料流程的執行時間最佳化。