Получение данных из хранилища Azure

В этой статье вы узнаете, как получить данные из хранилища Azure (контейнер ADLS 2-го поколения, контейнер BLOB-объектов или отдельные BLOB-объекты) в новую или существующую таблицу.

Необходимые компоненты

• Рабочая область с емкостью с поддержкой Microsoft Fabric
• База данных KQL с разрешениями на редактирование
• Учетная запись хранения

Исходный код

1. На нижней ленте базы данных KQL выберите " Получить данные".

   В окне "Получение данных" выбрана вкладка "Источник".

2. Выберите источник данных из доступного списка. В этом примере вы используете данные из хранилища Azure.

   

Настройка

1. Выберите целевую таблицу. Если вы хотите принять данные в новую таблицу, нажмите кнопку +Создать таблицу и введите имя таблицы.

   Примечание.

   Имена таблиц могут содержать до 1024 символов, включая пробелы, буквенно-цифровые символы, дефисы и символы подчеркивания. Специальные символы не поддерживаются.

2. Чтобы добавить источник данных, вставьте строка подключения хранилища в поле URI и выберите +. В следующей таблице перечислены поддерживаемые методы проверки подлинности и разрешения, необходимые для приема данных из хранилища Azure.

   Authentication method	Отдельный большой двоичный объект	Контейнер BLOB-объектов	Azure Data Lake Storage 2-го поколения
   Маркер общего доступа (SAS)	Чтение и запись	Чтение и список	Чтение и список
   Ключ доступа к учетной записи хранения

   Примечание.

   • Можно добавить до 10 отдельных BLOB-объектов или принять до 5000 BLOB-объектов из одного контейнера. Вы не можете одновременно прием обоих.
   • Каждый большой двоичный объект может быть максимум 1 ГБ без сжатия.

   1. Если вы вставили строка подключения для контейнера BLOB-объектов или Azure Data Lake Storage 2-го поколения, можно добавить следующие необязательные фильтры:

      

      Параметр	Описание поля
      Фильтры файлов (необязательно)
      Folder path	Фильтрует данные для приема файлов с определенным путем к папке.
      Расширение файла	Фильтрует данные для приема файлов только с определенным расширением файла.

3. Выберите Далее

Проверка

Откроется вкладка "Проверка " с предварительным просмотром данных.

Чтобы завершить процесс приема, нажмите кнопку Готово.

Необязательно.

• Выберите средство просмотра команд, чтобы просмотреть и скопировать автоматические команды, созданные из входных данных.
• Используйте раскрывающийся список файла определения схемы, чтобы изменить файл, из который выводится схема.
• Измените автоматически выведенный формат данных, выбрав нужный формат из раскрывающегося списка. Дополнительные сведения см. в разделе "Форматы данных", поддерживаемые аналитикой в режиме реального времени.
• Изменение столбцов.
• Изучите дополнительные параметры на основе типа данных.

Изменить столбцы

Изменения, которые вы можете внести в таблицу, зависят от следующих параметров:

• Тип таблицы — новая или существующая.
• Тип сопоставления — новое или существующее.

Преобразования сопоставлений

Некоторые сопоставления форматов данных (Parquet, JSON и Avro) поддерживают простые преобразования во время приема. Чтобы применить преобразования сопоставления, создайте или обновите столбец в окне "Изменение столбцов ".

Преобразования сопоставления можно выполнять в столбце строки типа или даты и времени с источником с типом данных int или long. Поддерживаются следующие преобразования сопоставлений:

• DateTimeFromUnixSeconds;
• DateTimeFromUnixMilliseconds;
• DateTimeFromUnixMicroseconds;
• DateTimeFromUnixNanoseconds.

Дополнительные параметры на основе типа данных

Табличные (CSV, TSV, PSV):

• При приеме табличных форматов в существующей таблице можно выбрать> схему расширенного сохранения таблицы. Табличные данные не обязательно включают имена столбцов, которые используются для сопоставления исходных данных с существующими столбцами. При проверке этого параметра сопоставление выполняется по порядку, а схема таблицы остается той же. Если этот параметр снят, для входящих данных создаются новые столбцы независимо от структуры данных.

• Чтобы использовать первую строку в качестве имен столбцов, выберите "Дополнительно>первая строка" — заголовок столбца.

  

JSON:

• Чтобы определить деление данных JSON, выберите расширенные>вложенные уровни от 1 до 100.

• Если выбрать строки JSON расширенного>пропускания с ошибками, данные будут приема в формате JSON. Если этот флажок не выбран, данные будут приема в формате multijson.

  

Итоги

В окне подготовки данных все три шага помечаются зелеными флажками при успешном завершении приема данных. Вы можете выбрать карточку для запроса, удалить данные приема или просмотреть панель мониторинга сводки приема.

Связанный контент

• Сведения об управлении базой данных см. в разделе "Управление данными"
• Сведения о создании, хранении и экспорте запросов см. в разделе "Запрос данных" в наборе запросов KQL