Transformieren von Daten mithilfe von Mapping Data Flow

GILT FÜR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

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Falls Sie noch nicht mit Azure Data Factory vertraut sind, ist es ratsam, den Artikel Einführung in Azure Data Factory zu lesen.

In diesem Tutorial erstellen Sie mithilfe der Azure Data Factory-Benutzeroberfläche eine Pipeline, mit der Daten aus einer Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2-Quelle in eine ADLS Gen2-Senke kopiert und mithilfe von Mapping Data Flow transformiert werden. Das Konfigurationsmuster in diesem Tutorial kann beim Transformieren von Daten mithilfe von Mapping Data Flow erweitert werden.

Hinweis

Dieses Tutorial ist für die Zuordnungsdatenflüsse ganz allgemein konzipiert. Datenflüsse sind sowohl in Azure Data Factory als auch in Synapse-Pipelines verfügbar. Wenn Sie mit den Datenflüssen in Azure Synapse-Pipelines noch nicht vertraut sind, lesen Sie den Artikel Datenflüsse in Azure Synapse Analytics.

In diesem Tutorial führen Sie die folgenden Schritte aus:

• Erstellen einer Data Factory
• Erstellen einer Pipeline mit einer Datenflussaktivität
• Erstellen einer Mapping Data Flow-Funktion mit vier Transformationen
• Ausführen eines Testlaufs für die Pipeline
• Überwachen einer Datenflussaktivität

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement. Wenn Sie über kein Azure-Abonnement verfügen, können Sie ein kostenloses Azure-Konto erstellen, bevor Sie beginnen.
• Azure-Speicherkonto. Sie verwenden den ADLS-Speicher als Quelldatenspeicher und Senkendatenspeicher. Wenn Sie kein Speicherkonto besitzen, finden Sie unter Informationen zu Azure-Speicherkonten Schritte zum Erstellen eines solchen Kontos.

Die Datei, die in diesem Tutorial transformiert wird, ist „MoviesDB.csv“, die sich hier befindet. Zum Abrufen der Datei aus GitHub kopieren Sie den Inhalt in einen Text-Editor Ihrer Wahl, und speichern Sie ihn lokal als CSV-Datei. Wenn Sie die Datei in Ihr Speicherkonto hochladen möchten, finden Sie Informationen dazu unter Hochladen von Blobs mit dem Azure-Portal. In den Beispielen wird auf einen Container mit dem Namen „sample-data“ verwiesen.

Erstellen einer Data Factory

In diesem Schritt erstellen Sie eine Data Factory und öffnen die Data Factory-Benutzeroberfläche, um eine Pipeline in der Data Factory zu erstellen.

1. Öffnen Sie Microsoft Edge oder Google Chrome. Die Data Factory-Benutzeroberfläche wird derzeit nur in den Webbrowsern Microsoft Edge und Google Chrome unterstützt.

2. Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Ressource erstellen>Integration>Data Factory aus:

   

3. Geben Sie auf der Seite Neue Data Factory unter Name den Namen ADFTutorialDataFactory ein.

   Der Name der Azure Data Factory muss global eindeutigsein. Wenn eine Fehlermeldung zum Namenswert angezeigt wird, geben Sie einen anderen Namen für die Data Factory ein. (Verwenden Sie beispielsweise „IhrNameADFTutorialDataFactory“.) Benennungsregeln für Data Factory-Artefakte finden Sie im Thema Azure Data Factory – Benennungsregeln.

   

4. Wählen Sie das Azure-Abonnement aus, in dem die Data Factory erstellt werden soll.

5. Führen Sie unter Ressourcengruppe einen der folgenden Schritte aus:

   a. Wählen Sie die Option Use existing(Vorhandene verwenden) und dann in der Dropdownliste eine vorhandene Ressourcengruppe.

   b. Wählen Sie Neu erstellen, und geben Sie den Namen einer Ressourcengruppe ein.

   Weitere Informationen zu Ressourcengruppen finden Sie unter Verwenden von Ressourcengruppen zum Verwalten von Azure-Ressourcen.

6. Wählen Sie unter Version die Option V2.

7. Wählen Sie unter Standort einen Standort für die Data Factory aus. In der Dropdownliste werden nur unterstützte Standorte angezeigt. Datenspeicher (etwa Azure Storage und SQL-Datenbank) und Computeeinheiten (etwa Azure HDInsight), die von der Data Factory genutzt werden, können sich in anderen Regionen befinden.

8. Klicken Sie auf Erstellen.

9. Nach Abschluss der Erstellung wird der Hinweis im Benachrichtigungscenter angezeigt. Wählen Sie Zu Ressource wechseln aus, um zur Data Factory-Seite zu navigieren.

10. Klicken Sie auf Erstellen und überwachen, um die Data Factory-Benutzeroberfläche auf einer separaten Registerkarte zu starten.

Erstellen einer Pipeline mit einer Datenflussaktivität

In diesem Schritt erstellen Sie eine Pipeline, die eine Datenflussaktivität enthält.

1. Klicken Sie auf der Homepage von Azure Data Factory auf Orchestrate (Orchestrieren).

   

2. Geben Sie auf der Registerkarte Allgemein für die Pipeline als Name der Pipeline TransformMovies ein.

3. Erweitern Sie im Bereich Aktivitäten das Accordion-Element Verschieben und transformieren. Ziehen Sie die Datenfluss-Aktivität per Drag & Drop aus dem Bereich auf die Pipelinecanvas.

   

4. Wählen Sie im Popupfenster Datenfluss hinzufügen die Option Neuen Datenfluss erstellen aus, und geben Sie dem Datenfluss den Namen TransformMovies. Klicken Sie anschließend auf „Fertig stellen“.

   

5. Setzen Sie den Schieberegler Datenfluss debuggen in der oberen Pipeline-Canvas-Leiste auf „ein“. Der Debugmodus ermöglicht das interaktive Testen von Transformationslogik mit einem aktiven Spark-Cluster. Die Aufwärmphase von Datenflussclustern dauert 5 bis 7 Minuten. Den Benutzern wird empfohlen, zuerst den Debugmodus zu aktivieren, wenn sie die Entwicklung eines Datenflusses planen. Weitere Informationen finden Sie unter Debugmodus.

   

Erstellen von Transformationslogik auf der Datenflusscanvas

Sobald Sie den Datenfluss erstellen, werden Sie automatisch zur Datenflusscanvas geführt. Falls Sie nicht zum Datenfluss-Canvas umgeleitet werden, wechseln Sie im Bereich unter dem Canvas zu Einstellungen, und wählen Sie neben dem Feld für den Datenfluss die Option Öffnen aus. Dadurch wird der Datenfluss-Canvas geöffnet.

In diesem Schritt erstellen Sie einen Datenfluss, der die Datei „moviesDB.csv“ aus dem ADLS-Speicher abruft und die durchschnittliche Bewertung von Komödien von 1910 bis 2000 aggregiert. Anschließend schreiben Sie diese Datei zurück in den ADLS-Speicher.

1. Fügen Sie auf der Datenflusscanvas eine Quelle hinzu, indem Sie auf das Feld Quelle hinzufügen klicken.

   

2. Geben Sie der Quelle den Namen MoviesDB. Klicken Sie auf Neu, um ein neues Quelldataset zu erstellen.

   

3. Wählen Sie Azure Data Lake Storage Gen2 aus. Klicken Sie auf „Weiter“.

   

4. Wählen Sie DelimitedText aus. Klicken Sie auf „Weiter“.

   

5. Geben Sie dem Dataset den Namen MoviesDB. Wählen Sie in der Dropdownliste für den verknüpften Dienst die Option Neu aus.

   

6. Geben Sie im Erstellungsbildschirm für einen verknüpften Dienst dem verknüpften ADLS Gen2-Dienst den Namen ADLSGen2, und geben Sie die Authentifizierungsmethode an. Dann geben Sie Ihre Verbindungsanmeldeinformationen ein. In diesem Tutorial wird der Kontoschlüssel zum Herstellen einer Verbindung mit dem Speicherkonto verwendet. Sie können auf Verbindung testen klicken, um zu überprüfen, ob Ihre Anmeldeinformationen korrekt eingegeben wurden. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf „Erstellen“.

   

7. Wenn Sie sich wieder im Erstellungsbildschirm für das Dataset befinden, geben Sie den Speicherort Ihrer Datei unter dem Feld Dateipfad ein. In diesem Tutorial befindet sich die Datei „moviesDB.csv“ im Container „sample-data“. Da die Datei Header enthält, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erste Zeile als Header. Wählen Sie Aus Verbindung/Speicher aus, um das Headerschema direkt aus der Datei in den Speicher zu importieren. Klicken Sie anschließend auf „OK“.

   

8. Wenn Ihr Debugcluster gestartet wurde, wechseln Sie zur Registerkarte Datenvorschau der Quelltransformation, und klicken Sie auf Aktualisieren, um eine Momentaufnahme der Daten zu erhalten. Mithilfe der Datenvorschau können Sie überprüfen, ob die Transformation ordnungsgemäß konfiguriert ist.

   

9. Klicken Sie auf der Datenflusscanvas neben dem Quellknoten auf das Pluszeichen, um eine neue Transformation hinzuzufügen. Als erste Transformation fügen Sie einen Filter hinzu.

   

10. Geben Sie der Filtertransformation den Namen FilterYears. Klicken Sie auf das Ausdrucksfeld neben Filtern nach, um den Ausdrucks-Generator zu öffnen. Hier geben Sie dann die Filterbedingung an.

    

11. Mit dem Datenfluss-Ausdrucks-Generator können Sie Ausdrücke interaktiv erstellen, die dann in verschiedenen Transformationen verwendet werden können. Ausdrücke können integrierte Funktionen, Spalten aus dem Eingabeschema und benutzerdefinierte Parameter enthalten. Weitere Informationen zum Erstellen von Ausdrücken finden Sie unter Mapping Data Flow: Ausdrucks-Generator.

    In diesem Tutorial möchten Sie Filme des Genres „Komödie“ filtern, die zwischen den Jahren 1910 und 2000 entstanden sind. Da die Jahresangabe derzeit eine Zeichenfolge ist, müssen Sie sie mithilfe der Funktion toInteger() in eine ganze Zahl konvertieren. Verwenden Sie die Operatoren für größer als oder gleich (>=) und kleiner als oder gleich (<=) für einen Vergleich mit den Literalwerten für die Jahre 1910 und 2000. Verbinden Sie diese Ausdrücke mit dem Und-Operator (&&). Der Ausdruck sieht wie folgt aus:

    toInteger(year) >= 1910 && toInteger(year) <= 2000

    Um zu ermitteln, welche Filme Komödien sind, können Sie mithilfe der Funktion rlike() nach dem Muster „Comedy“ in der Spalte „genres“ suchen. Vereinigen Sie den Ausdruck rlike mit dem Jahresvergleich, um Folgendes zu erhalten:

    toInteger(year) >= 1910 && toInteger(year) <= 2000 && rlike(genres, 'Comedy')

    Wenn ein Debugcluster aktiv ist, können Sie die Logik überprüfen. Klicken Sie dazu auf Aktualisieren, um die Ausdrucksausgabe im Vergleich zu den verwendeten Eingaben anzuzeigen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Sie diese Logik mithilfe der Ausdruckssprache für Datenflüsse erzielen können.

    

    Sobald Sie den Ausdruck fertiggestellt haben, klicken Sie auf Speichern und beenden.

12. Rufen Sie eine Datenvorschau ab, um zu überprüfen, ob der Filter ordnungsgemäß funktioniert.

    

13. Als nächste Transformation fügen Sie eine Aggregat-Transformation unter Schemamodifizierer hinzu.

    

14. Geben Sie der Aggregattransformation den Namen AggregateComedyRatings. Wählen Sie auf der Registerkarte Gruppieren nach in der Dropdownliste die Option year aus, um die Aggregationen nach dem Jahr zu gruppieren, in dem der Film entstanden ist.

    

15. Wechseln Sie zur Registerkarte Aggregate. Geben Sie im linken Textfeld der Aggregatspalte den Namen AverageComedyRating. Klicken Sie auf das rechte Ausdrucksfeld, um den Aggregatausdruck über den Ausdrucks-Generator einzugeben.

    

16. Verwenden Sie die Aggregatfunktion avg(), um den Durchschnitt der Spalte Rating zu erhalten. Da Rating eine Zeichenfolge ist und avg() eine numerische Eingabe benötigt, muss der Wert über die Funktion toInteger() in eine Zahl konvertiert werden. Dieser Ausdruck sieht wie folgt aus:

    avg(toInteger(Rating))

    Klicken Sie anschließend auf Speichern und beenden.

    

17. Wechseln Sie zur Registerkarte Datenvorschau, um die Transformationsausgabe anzuzeigen. Es sind nur zwei Spalten vorhanden: year und AverageComedyRating.

    

18. Als Nächstes fügen Sie eine Transformation vom Typ Senke unter Ziel hinzu.

    

19. Geben Sie der Senke den Namen Sink. Klicken Sie auf Neu, um das Senkendataset zu erstellen.

    

20. Wählen Sie Azure Data Lake Storage Gen2 aus. Klicken Sie auf „Weiter“.

    

21. Wählen Sie DelimitedText aus. Klicken Sie auf „Weiter“.

    

22. Geben Sie dem Senkendataset den Namen MoviesSink. Wählen Sie als verknüpften Dienst den verknüpften ADLS Gen2-Dienst aus, den Sie in Schritt 6 erstellt haben. Geben Sie einen Ausgabeordner ein, in den die Daten geschrieben werden sollen. In diesem Tutorial wird in den Ordner „output“ im Container „sample-data“ geschrieben. Der Ordner muss nicht vorab vorhanden sein und kann dynamisch erstellt werden. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Erste Zeile als Header, und wählen Sie für Schema importieren die Option Kein aus. Klicken Sie auf Fertig stellen.

    

Sie haben nun die Erstellung des Datenflusses beendet. Jetzt können Sie ihn in ihrer Pipeline ausführen.

Ausführen und Überwachen des Datenflusses

Sie können eine Pipeline vor der Veröffentlichung debuggen. In diesem Schritt lösen Sie eine Debugausführung der Datenflusspipeline aus. Während bei der Datenvorschau keine Daten geschrieben werden, werden bei einer Debugausführung Daten in das Senkenziel geschrieben.

1. Wechseln Sie zur Pipelinecanvas. Klicken Sie auf Debuggen, um eine Debugausführung auszulösen.

   

2. Für das Debuggen der Pipeline von Datenflussaktivitäten wird der aktive Debugcluster verwendet, doch dauert die Initialisierung dennoch mindestens eine Minute. Sie können den Fortschritt über die Registerkarte Ausgabe verfolgen. Wenn die Ausführung erfolgreich ist, klicken Sie auf das Brillensymbol, um den Überwachungsbereich zu öffnen.

   

3. Im Überwachungsbereich werden die Anzahl der Zeilen und die Zeit für die einzelnen Transformationsschritte angezeigt.

   

4. Klicken Sie auf eine Transformation, um ausführliche Informationen über die Spalten und die Partitionierung der Daten zu erhalten.

   

Wenn Sie dieses Tutorial richtig durchgeführt haben, sollten 83 Zeilen und 2 Spalten in den Senkenordner geschrieben worden sein. Sie können sich von der Richtigkeit der Daten überzeugen, indem Sie den Blobspeicher überprüfen.

Zugehöriger Inhalt

Mit der Pipeline in diesem Tutorial wird ein Datenfluss ausgeführt, der die durchschnittliche Bewertung von Komödien zwischen 1910 und 2000 aggregiert und die Daten in ADLS schreibt. Sie haben Folgendes gelernt:

• Erstellen einer Data Factory.
• Erstellen einer Pipeline mit einer Datenflussaktivität
• Erstellen einer Mapping Data Flow-Funktion mit vier Transformationen
• Ausführen eines Testlaufs für die Pipeline
• Überwachen einer Datenflussaktivität

Erfahren Sie mehr über die Ausdruckssprache für Datenflüsse.