Videotutorials zum Zuordnungsdatenfluss
GILT FÜR:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Tipp
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Im Anschluss finden Sie eine Liste mit Tutorialvideos zum Zuordnungsdatenfluss, die vom Azure Data Factory-Team erstellt wurden.
Da das Produkt kontinuierlich aktualisiert wird, verfügen einige Features auf der aktuellen Azure Data Factory-Benutzeroberfläche über zusätzliche oder abweichende Funktionen.
Erste Schritte
Erste Schritte mit Zuordnungsdatenflüssen in Azure Data Factory
Debuggen und Entwickeln von Zuordnungsdatenflüssen
Debuggen und Testen von Zuordnungsdatenflüssen
Schnelle Aktionen für die Datenvorschau
Überwachen und Verwalten der Leistung von Zuordnungsdatenflüssen
Debuggen von Workflows für Datenflüsse
Aktualisierte Überwachungsansicht
Übersicht über Transformationen
Transformation für das Aggregieren
Transformation für abgeleitete Spalten
Lookup transformation (Suchtransformation)
Updates und Tipps für die Suchtransformation
Transformation für Pivot: Zuordnen abweichender Spalten
Auswahltransformation: Regelbasierte Zuordnung
Auswahltransformation: Große Datasets
Transformation für Ersatzschlüssel
Transformation für bedingtes Teilen
Dynamische Verknüpfungen und dynamische Suchen
Transformation externer Aufrufe
Transformieren hierarchischer Daten
Zeilenkontext über Fenstertransformation
Analysieren der Transformation
Transformieren komplexer Datentypen
Transformation externer Aufrufe
Protokollieren von Assert-Fehlerzeilen
Quelle und Senke
Parquet und durch Trennzeichen getrennte Textdateien
Ableiten von Datentypen in durch Trennzeichen getrennten Textdateien
Lesen und Schreiben partitionierter Dateien
Transformieren und Erstellen mehrerer SQL-Tabellen
Partitionieren Ihrer Dateien im Data Lake
Ausgabeoptionen für Data Lake-Dateien
Optimieren von Zuordnungsdatenflüssen
Durchlaufen von Dateien mit Parametern
Protokollierung und Überwachung
Dynamisches Optimieren der Datenfluss-Clustergröße zur Laufzeit
Optimieren der Startzeiten für den Datenfluss
Azure Integration Runtimes für Datenflüsse
Schnelle Clusterstartzeit mit Azure IR
Szenarien für Zuordnungsdatenflüsse
Muster für bereinigte Adressen
Langsam veränderliche Dimensionen, Typ 1: Überschreiben
Langsam veränderliche Dimensionen, Typ 2: Verlauf
Transformieren von SQL Server in der lokalen Umgebung mit dem Muster zum Laden von Deltadaten
Individuelle Zeilen und Zeilenanzahl
Datenmaskierung für vertrauliche Daten
Gegenüberstellung von logischen Modellen und physischen Modellen
Erkennen von Quelldatenänderungen
Generischer Typ 2 – langsam veränderliche Dimension
Löschen von Zeilen im Ziel, wenn sie nicht in der Quelle vorhanden sind
Inkrementelles Laden von Daten mit Azure Data Factory und Azure SQL DB
Transformieren von Avro-Daten aus Event Hubs mithilfe von Parse und Flatten
Datenflussausdrücke
Aufteilen von Arrays und Case-Anweisungen
Arbeitserleichterung durch Zeichenfolgeninterpolation und Parameter
Einführung in Datenflussskripts: Kopieren, Einfügen, Codeausschnitte
Dynamische Ausdrücke als Parameter