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S'APPLIQUE À :
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Conseil
Data Factory dans Microsoft Fabric est la prochaine génération de Azure Data Factory, avec une architecture plus simple, une IA intégrée et de nouvelles fonctionnalités. Si vous débutez avec l'intégration des données, commencez par Fabric Data Factory. Les charges de travail ADF existantes peuvent être mises à niveau vers Fabric pour accéder à de nouvelles fonctionnalités dans la science des données, l’analytique en temps réel et la création de rapports.
Les flux de données sont disponibles dans les pipelines Azure Data Factory et les pipelines Azure Synapse Analytics. Cet article s’applique aux flux de données de mappage. Si vous débutez avec les transformations, reportez-vous à l’article d’introduction Transformer des données à l’aide de flux de données de mappage.
Conseil
Pour connaître la transformation équivalente (Requêtes d'ajout) dans Dataflow Gen2, consultez Un guide de Dataflow Gen2 pour le mappage des utilisateurs du flux de données.
Union combine plusieurs flux de données en un, avec l’union SQL de ces flux en tant que nouvelle sortie de la transformation Union. Tous les schémas de chaque flux d’entrée sont combinés à l’intérieur de votre flux de données, sans avoir à disposer d’une clé de jointure.
Vous pouvez combiner n-nombre de flux dans la table des paramètres en sélectionnant l’icône « + » en regard de chaque ligne configurée, y compris les données sources et les flux à partir de transformations existantes dans votre flux de données.
Voici une brève vidéo illustrant la transformation d’union dans le flux de données de mappage :
Dans ce cas, vous pouvez associer des métadonnées disparates provenant de plusieurs sources (dans cet exemple, trois fichiers sources différents) et les combiner en un seul flux :
Pour ce faire, ajoutez d’autres lignes dans les paramètres union en incluant toutes les sources que vous souhaitez ajouter. Il n’est pas nécessaire d’utiliser une clé de recherche ou de jointure courante :
Si vous définissez une transformation Select après votre Union, vous pourrez renommer des champs chevauchants ou des champs qui n'ont pas été nommés à partir de sources sans en-tête. Sélectionnez « Inspecter » pour afficher les métadonnées combinées avec 132 colonnes totales dans cet exemple à partir de trois sources différentes :
Nom et position
Lorsque vous choisissez « union par nom », chaque valeur de colonne est assignée à la colonne correspondante de chaque source, avec un nouveau schéma de métadonnées concaténées.
Si vous choisissez « union by position », chaque valeur de colonne passe à la position d’origine de chaque source correspondante, ce qui entraîne un nouveau flux combiné de données où les données de chaque source sont ajoutées au même flux :
Contenu connexe
Explorez les transformations similaires, y compris Joindre et Existe.