Démarrage rapide : Transformer des données avec des flux de données de mappage

Dans ce démarrage rapide, vous allez utiliser Azure Synapse Analytics pour créer un pipeline qui transforme des données d’une source Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) en récepteur ADLS Gen2 à l’aide d’un flux de données de mappage. Le modèle de configuration utilisé dans ce démarrage rapide peut être étendu lors de la transformation de données avec le flux de données de mappage.

Dans ce démarrage rapide, vous effectuez les étapes suivantes :

• Créer un pipeline avec une activité Data Flow dans Azure Synapse Analytics.
• Générer un flux de données de mappage avec quatre transformations.
• Effectuer une série de tests sur le pipeline.
• Superviser une activité de flux de données.

Prérequis

• Abonnement Azure : Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte Azure gratuit avant de commencer.

• Espace de travail Azure Synapse : créez un espace de travail Synapse à l’aide du portail Azure en suivant les instructions fournies dans Démarrage rapide : Créer un espace de travail Synapse.

• Compte de stockage Azure : Vous utilisez le stockage ADLS comme magasins de données source et récepteur. Si vous ne possédez pas de compte de stockage, consultez l’article Créer un compte de stockage Azure pour découvrir comment en créer un.

  Le fichier que nous transformons dans ce tutoriel est MoviesDB.csv, qui se trouve ici. Pour récupérer le fichier à partir de GitHub, copiez le contenu dans l’éditeur de texte de votre choix pour l’enregistrer localement sous la forme d’un fichier .csv. Pour charger le fichier dans votre compte de stockage, consultez Chargement d’objets blob avec le Portail Azure. Les exemples feront référence à un conteneur nommé « sample-data ».

Accéder à Synapse Studio

Après avoir créé votre espace de travail Azure Synapse, vous pouvez ouvrir Synapse Studio de deux manières :

• Ouvrez votre espace de travail Synapse dans le Portail Azure. Sélectionnez Ouvrir sur la carte Ouvrir Synapse Studio dans la section Démarrage.
• Ouvrez Azure Synapse Analytics et connectez-vous à votre espace de travail.

Dans ce guide de démarrage rapide, nous utilisons l’espace de travail nommé « adftest2020 » comme exemple. Vous accéderez automatiquement à la page d’accueil de Synapse Studio.

Créer un pipeline avec une activité de flux de données

Un pipeline contient le flux logique pour l’exécution d’un ensemble d’activités. Dans cette section, vous allez créer un pipeline qui contient une activité Data Flow.

1. Accédez à l’onglet Intégrer. Sélectionnez l’icône « + » à côté de l’en-tête Pipelines, puis « Pipeline ».

   

2. Dans la page de paramètres Propriétés du pipeline, entrez TransformMovies pour Nom.

3. Dans le volet Activités, sous Déplacer et transformer, faites glisser Flux de données sur le canevas du pipeline.

4. Dans la fenêtre contextuelle Ajout de flux de données, sélectionnez Créer un flux de données ->Flux de données. Cliquez sur OK quand vous avez terminé.

   

5. Nommez votre flux de données TransformMovies dans la page Propriétés.

Générer une logique de transformation dans le canevas de flux de données

Une fois que vous avez créé votre flux de données, vous êtes automatiquement envoyé vers le canevas de flux de données. Dans cette étape, vous allez créer un flux de données qui prend le fichier MoviesDB.csv dans le stockage ADLS et qui agrège l’évaluation moyenne des comédies des années 1910 à 2000. Vous réécrirez ensuite ce fichier dans le stockage ADLS.

1. Au-dessus du canevas du flux de données, activez le bouton bascule Déboguer le flux de données. Le mode de débogage permet un test interactif de la logique de transformation sur un cluster Spark activé. Le préchauffage des clusters de flux de données nécessite 5 à 7 minutes et il est recommandé aux utilisateurs d’activer d’abord le débogage s’ils envisagent d’effectuer un développement de flux de données. Pour plus d’informations, consultez Mode de débogage.

   

2. Dans le canevas de flux de données, ajoutez une source en cliquant sur la zone Ajouter une source.

3. Nommez votre source MoviesDB. Sélectionnez Nouveau pour créer un jeu de données source.

   

4. Choisissez Azure Data Lake Storage Gen2. Sélectionnez Continuer.

   

5. Choisissez DelimitedText. Sélectionnez Continuer.

6. Nommez votre jeu de données MoviesDB. Dans la liste déroulante des services liés, choisissez Nouveau.

7. Dans l’écran de création de service lié, nommez votre service lié ADLS Gen2 ADLSGen2, puis spécifiez votre méthode d’authentification. Entrez ensuite vos informations d’identification de connexion. Dans ce démarrage rapide, nous utilisons une clé de compte pour nous connecter à notre compte de stockage. Vous pouvez sélectionner Tester la connexion pour vérifier que vos informations d’identification ont été entrées correctement. Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Créer.

   

8. Une fois de retour dans l’écran de création du jeu de données, entrez l’emplacement de votre fichier sous le champ Chemin du fichier. Dans ce démarrage rapide, le fichier « MoviesDB.csv » se trouve dans le conteneur « sample-data ». Étant donné que le fichier contient des en-têtes, cochez Première ligne comme en-tête. Sélectionnez À partir de la connexion/du magasin pour importer le schéma d’en-tête directement à partir du fichier situé dans le stockage. Cliquez sur OK quand vous avez terminé.

   

9. Si votre cluster de débogage a démarré, accédez à l’onglet Aperçu des données de la transformation de la source, puis sélectionnez Actualiser pour obtenir un instantané des données. Vous pouvez utiliser l’aperçu des données pour vérifier que votre transformation est correctement configurée.

   

10. À côté de votre nœud source dans le canevas de flux de données, sélectionnez l’icône plus (+) pour ajouter une nouvelle transformation. La première transformation que vous ajoutez est un Filtre.

    

11. Nommez votre transformation de filtre FilterYears. Sélectionnez la zone d’expression à côté de Filtrer sur pour ouvrir le générateur d’expressions. Ici, vous allez spécifier votre condition de filtrage.

12. Le générateur d’expressions de flux de données vous permet de générer de manière interactive des expressions à utiliser dans diverses transformations. Les expressions peuvent inclure des fonctions intégrées, des colonnes du schéma d’entrée et des paramètres définis par l’utilisateur. Pour plus d’informations sur la génération d’expressions, consultez Générateur d’expressions de flux de données.

    Dans ce démarrage rapide, vous voulez filtrer les films du genre comédie qui sont sortis entre 1910 et 2000. Comme l’année est actuellement une chaîne, vous devez la convertir en un entier à l’aide de la fonction toInteger(). Utilisez les opérateurs supérieur ou égal à (>=) et inférieur ou égal à (<=) pour effectuer une comparaison avec les valeurs d’années (year) littérales 1910 et 200. Unissez ces expressions avec l’opérateur && (and). L’expression se présente comme suit :

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

    Pour rechercher les films qui sont des comédies, vous pouvez utiliser la fonction rlike() pour rechercher le modèle « Comedy » dans la colonne genres. Ajoutez à l’expression rlike la comparaison d’année à obtenir :

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

    

    Si vous disposez d’un cluster de débogage actif, vous pouvez vérifier votre logique en cliquant sur Actualiser pour afficher la sortie de l’expression par rapport aux entrées utilisées. Il y a plusieurs réponses appropriées sur la façon dont vous pouvez accomplir cette logique à l’aide du langage d’expression de flux de données.

    Sélectionnez Enregistrer et terminer une fois que vous en avez terminé avec votre expression.

13. Pour vérifier que le filtre fonctionne correctement, récupérez un Aperçu des données.

14. La transformation suivante que vous allez ajouter est une transformation Agrégation sous Modificateur de schéma.

    

15. Nommez votre transformation d’agrégation AggregateComedyRatings. Sous l’onglet Grouper par, sélectionnez year (année) dans la liste déroulante pour regrouper les agrégations par année de sortie des films.

    

16. Accédez à l’onglet Agrégats. Dans la zone de texte de gauche, nommez la colonne d’agrégation AverageComedyRating. Sélectionnez la zone d’expression de droite pour entrer l’expression d’agrégation par le biais du générateur d’expressions.

    

17. Pour afficher la moyenne de la colonne Évaluation, utilisez la fonction d’agrégation avg(). Comme Évaluation est une chaîne et que avg() prend une entrée numérique, nous devons convertir la valeur en nombre à l’aide de la fonction toInteger(). Voici comment se présente l’expression :

    avg(toInteger(Rating))

    Quand vous avez terminé, sélectionnez Enregistrer et terminer.

    

18. Accédez à l’onglet Aperçu des données pour afficher la sortie de la transformation. Notez que seules deux colonnes sont affichées : year et AverageComedyRating.

    

19. Ensuite, vous voulez ajouter une transformation Récepteur sous Destination.

    

20. Nommez votre récepteur Sink. Sélectionnez Nouveau pour créer votre jeu de données récepteur.

21. Choisissez Azure Data Lake Storage Gen2. Sélectionnez Continuer.

22. Choisissez DelimitedText. Sélectionnez Continuer.

23. Nommez votre jeu de données récepteur MoviesSink. Pour le service lié, choisissez le service lié ADLS Gen2 que vous avez créé à l’étape 7. Entrez un dossier de sortie dans lequel écrire vos données. Dans ce démarrage rapide, nous écrivons dans le dossier « output » se trouvant dans le conteneur « sample-data ». Le dossier ne doit pas nécessairement exister au préalable et peut être créé de façon dynamique. Activez Première ligne comme en-tête, puis sélectionnez Aucun pour Importer un schéma. Cliquez sur OK quand vous avez terminé.

    

Vous avez terminé la génération de votre flux de données. Vous êtes prêt à l’exécuter dans votre pipeline.

Exécution et supervision du flux de données

Vous pouvez déboguer un pipeline avant de le publier. Au cours de cette étape, vous allez déclencher une exécution de débogage du pipeline de flux de données. Alors que l’aperçu des données n’écrit pas de données, une exécution de débogage écrit des données dans la destination de votre récepteur.

1. Accédez au canevas du pipeline. Sélectionnez Déboguer pour déclencher une exécution de débogage.

   

2. Le débogage de pipeline des activités de flux de données utilise le cluster de débogage actif, mais son initialisation prend toujours au moins une minute. Vous pouvez suivre la progression par le biais de l’onglet Sortie. Une fois l’exécution réussie, sélectionnez l’icône en forme de lunettes pour ouvrir le volet de supervision.

   

3. Dans le volet de supervision, vous pouvez voir le nombre de lignes et de temps passé dans chaque étape de transformation.

   

4. Sélectionnez une transformation pour obtenir des informations détaillées sur les colonnes et le partitionnement des données.

   

Si vous avez suivi ce démarrage rapide correctement, vous devez avoir écrit 83 lignes et 2 colonnes dans votre dossier récepteur. Vous pouvez vérifier les données en vérifiant votre stockage Blob.

Étapes suivantes

Lisez les articles suivant pour en savoir plus sur la prise en charge d’Azure Synapse Analytics :

Pipelines et activitésPrésentation du flux de données de mappageLangage d’expression du flux de données