Partilhar via


Transformação de flowlet no mapeamento do fluxo de dados

APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Gorjeta

Experimente o Data Factory no Microsoft Fabric, uma solução de análise tudo-em-um para empresas. O Microsoft Fabric abrange tudo, desde a movimentação de dados até ciência de dados, análises em tempo real, business intelligence e relatórios. Saiba como iniciar uma nova avaliação gratuitamente!

Os fluxos de dados estão disponíveis no Azure Data Factory e no Azure Synapse Pipelines. Este artigo aplica-se ao mapeamento de fluxos de dados. Se você é novo em transformações, consulte o artigo introdutório Transformar dados usando um fluxo de dados de mapeamento.

Use a transformação flowlet para executar um flowlet de fluxo de dados de mapeamento criado anteriormente. Para obter uma visão geral dos flowlets, consulte Flowlets no mapeamento do fluxo de dados | Documentos Microsoft

Nota

A transformação de fluxolet nos pipelines do Azure Data Factory e do Synapse Analytics está atualmente em pré-visualização pública

Configuração

A transformação flowlet contém as seguintes definições de configuração

Captura de tela mostrando a configuração das configurações do Flowlet.

Flowlet

Selecione o flowlet a ser executado. Uma vez que o flowlet é selecionado, você será capaz de mapear colunas de entrada, se houver, na guia de mapeamento.

Mapeamento

Captura de tela mostrando colunas de mapeamento para a entrada do flowlet.

Se o flowlet selecionado tiver colunas de entrada, você poderá mapear colunas do fluxo de entrada para as colunas de entrada esperadas no flowlet. Esse mapeamento de suas colunas de fluxos de dados de mapeamento para o flowlet é o que permite que os flowlets sirvam como trechos reutilizáveis da lógica de fluxo de dados de mapeamento em potencialmente muitos fluxos de dados de mapeamento.

Script de fluxo de dados

Sintaxe

<incomingStream>
<transformation> ~> <transformationName>
<outputStream>

Exemplo

source1 derive(Test = "test") ~> DerivedColumn1
DerivedColumn1 output() ~> output1