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Transformação de filtro no fluxo de dados de mapeamento

APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Dica

Data Factory no Microsoft Fabric é a próxima geração de Azure Data Factory, com uma arquitetura mais simples, IA interna e novos recursos. Se você não estiver familiarizado com a integração de dados, comece com Fabric Data Factory. As cargas de trabalho existentes do ADF podem ser atualizadas para Fabric para acessar novos recursos em ciência de dados, análise em tempo real e relatórios.

Os fluxos de dados estão disponíveis em os pipelines do Azure Data Factory e os pipelines do Azure Synapse Analytics. Este artigo se aplica ao fluxo de dados de mapeamento. Se você for novo em transformações, consulte o artigo introdutório Transformar dados usando fluxos de dados de mapeamento.

As transformações de filtro permitem a filtragem de linhas com base em uma condição. O fluxo de saída inclui todas as linhas que correspondem à condição de filtragem. A transformação de filtro é semelhante a uma cláusula WHERE no SQL.

Configuração

Use o construtor de expressões de fluxo de dados para inserir uma expressão para a condição de filtro. Para abrir o construtor de expressões, selecione a caixa azul. A condição de filtro deve ser do tipo booliano. Para obter mais informações sobre como criar uma expressão, consulte a documentação do construtor de expressões.

Transformação de filtro

Script de fluxo de dados

Sintaxe

<incomingStream>
    filter(
        <conditionalExpression>
    ) ~> <filterTransformationName>

Exemplo

O exemplo abaixo é uma transformação de filtro chamada FilterBefore1960 que usa o fluxo de entrada CleanData. A condição de filtro é a expressão year <= 1960.

Na interface do usuário, essa transformação é semelhante à imagem abaixo:

Transformação de filtro

O script de fluxo de dados para essa transformação está no trecho de código abaixo:

CleanData
    filter(
        year <= 1960
    ) ~> FilterBefore1960

Filtre colunas com a transformação de seleção.