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APLICA-SE A:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Gorjeta
Data Factory em Microsoft Fabric é a próxima geração de Azure Data Factory, com uma arquitetura mais simples, IA incorporada e novas funcionalidades. Se és novo na integração de dados, começa pelo Fabric Data Factory. As cargas de trabalho existentes do ADF podem atualizar para o Fabric para aceder a novas capacidades em ciência de dados, análise em tempo real e relatórios.
Abaixo está uma lista de vídeos tutoriais sobre o mapeamento do fluxo de dados criados pela equipa do Azure Data Factory.
À medida que o produto é constantemente atualizado, algumas funcionalidades passaram a ter comportamentos novos ou diferentes na atual experiência de utilizador do Azure Data Factory.
Introdução
A começar a mapear fluxos de dados em Azure Data Factory
Depuração e desenvolvimento de fluxos de dados de mapeamento
Depuração e teste de fluxos de dados de mapeamento.
Ações rápidas de visualização de dados
Monitorar e gerenciar o desempenho do fluxo de dados de mapeamento
Depuração de fluxos de trabalho para fluxos de dados
Vista de monitorização atualizada
Visão geral da transformação
Alterar transformação de linha
Transformação de coluna derivada
Atualizações e Dicas de Lookup Transformation
Transformação de Pivot: mapeamento de colunas desviadas
Selecionar transformação: mapeamento baseado em regras
Selecionar transformação: Grandes conjuntos de dados
Transformação de chave substituta
Transformação de Separação Condicional
Associações dinâmicas e buscas dinâmicas
Transformação de chamadas externas
Transformar dados hierárquicos
Transformação de classificação
Contexto de linha através da transformação de janela
Transformar tipos de dados complexos
Saída para a próxima atividade
Transformação de chamadas externas
Registar linhas de erro de asserção
Fonte e lavatório
Parquet e arquivos de texto delimitados
Inferir tipos de dados em arquivos de texto delimitados
Leitura e gravação de arquivos particionados
Transforme e crie várias tabelas SQL
Particione seus arquivos no data lake
Padrão de carregamento do armazém de dados
Opções de saída de arquivo Data Lake
Otimizando fluxos de dados de mapeamento
Iterar ficheiros utilizando parâmetros
Desempenho do banco de dados SQL
Otimize dinamicamente o tamanho do cluster de fluxo de dados em tempo de execução
Otimize os tempos de inicialização do fluxo de dados
Azure Runtimes de Integração para Fluxos de Dados
Tempo rápido de arranque do cluster com Azure IR
Mapeando cenários de fluxo de dados
Dimensões que mudam lentamente tipo 1: substituir
Dimensões que mudam lentamente tipo 2: história
Carregamento da tabela de factos
Transformar o SQL Server on-premises com o padrão de carregamento de dados delta
Contagens distintas de linhas e linhas
Tratamento de erros de truncamento
Roteamento inteligente de dados
Mascaramento de dados para dados confidenciais
Modelos Lógicos vs. Modelos Físicos
Detetar alterações nos dados de origem
Dimensão genérica de tipo 2 que muda lentamente
Excluir linhas no destino quando não estiverem presentes na origem
Carregamento incremental de dados com Azure Data Factory e SQL do Azure DB
Transforme dados Avro de Event Hubs usando Parse e Flatten
Expressões de fluxo de dados
Dividindo matrizes e instrução de caso
Exploração com interpolação de strings e parâmetros
Fluxo de Dados Script Intro: Introdução ao Script: Copiar, Colar, Fragmentos
Expressões de qualidade de dados
Expressões dinâmicas como parâmetros
Funções definidas pelo utilizador