Översikt över mappning av dataflödestransformering
GÄLLER FÖR:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Tips
Prova Data Factory i Microsoft Fabric, en allt-i-ett-analyslösning för företag. Microsoft Fabric omfattar allt från dataflytt till datavetenskap, realtidsanalys, business intelligence och rapportering. Lär dig hur du startar en ny utvärderingsversion kostnadsfritt!
Dataflöden är tillgängliga både i Azure Data Factory och Azure Synapse Pipelines. Den här artikeln gäller mappning av dataflöden. Om du inte har använt transformeringar tidigare läser du den inledande artikeln Transformera data med hjälp av ett mappningsdataflöde.
Nedan visas en lista över de transformeringar som för närvarande stöds i mappning av dataflöde. Klicka på varje transformering för att lära dig dess konfigurationsinformation.
| Name | Kategori | Beskrivning |
|---|---|---|
| Aggregera | Schemamodifierare | Definiera olika typer av sammansättningar som SUM, MIN, MAX och COUNT grupperade efter befintliga eller beräknade kolumner. |
| Ändra rad | Radmodifierare | Ange infognings-, borttagnings-, uppdaterings- och upsert-principer på rader. |
| Hävda | Radmodifierare | Ange regler för kontroll för varje rad. |
| Kasta | Schemamodifierare | Ändra kolumndatatyper med typkontroll. |
| Villkorsstyrd delning | Flera indata/utdata | Dirigera rader med data till olika strömmar baserat på matchande villkor. |
| Härledd kolumn | Schemamodifierare | Generera nya kolumner eller ändra befintliga fält med hjälp av språket för dataflödesuttryck. |
| Externt anrop | Schemamodifierare | Anropa externa slutpunkter rad för rad. |
| Finns | Flera indata/utdata | Kontrollera om dina data finns i en annan källa eller dataström. |
| Filter | Radmodifierare | Filtrera en rad baserat på ett villkor. |
| Platta ut | Formatters | Ta matrisvärden inuti hierarkiska strukturer som JSON och avregistrera dem i enskilda rader. |
| Flowlet | Flödesflöden | Skapa och inkludera anpassad transformeringslogik som kan återanvändas. |
| Join | Flera indata/utdata | Kombinera data från två källor eller strömmar. |
| Sökning | Flera indata/utdata | Referensdata från en annan källa. |
| Ny gren | Flera indata/utdata | Tillämpa flera uppsättningar av åtgärder och transformeringar mot samma dataström. |
| Parse | Formatters | Parsa textkolumner i dataströmmen som är strängar av JSON, avgränsad text eller XML-formaterad text. |
| Pivotera | Schemamodifierare | En aggregering där en eller flera grupperingskolumner har sina distinkta radvärden omvandlade till enskilda kolumner. |
| Rangordning | Schemamodifierare | Generera en sorterad rangordning baserat på sorteringsvillkor |
| Välj | Schemamodifierare | Aliaskolumner och strömnamn samt ta bort eller ordna om kolumner |
| Kanalmottagare | - | Ett slutmål för dina data |
| Sortera | Radmodifierare | Sortera inkommande rader på den aktuella dataströmmen |
| Källa | - | En datakälla för dataflödet |
| Stringify | Formatters | Omvandla komplexa typer till enkla strängar |
| Surrogatnyckel | Schemamodifierare | Lägg till ett inkrementellt godtyckligt nyckelvärde som inte är företagsspecifikt |
| Unionen | Flera indata/utdata | Kombinera flera dataströmmar lodrätt |
| Normalisera | Schemamodifierare | Pivotera kolumner till radvärden |
| Fönster | Schemamodifierare | Definiera fönsterbaserade sammansättningar av kolumner i dina dataströmmar. |