Obter dados do Amazon S3

Neste artigo, você aprenderá como obter dados do Amazon S3 em uma tabela nova ou existente. O Amazon S3 é um serviço de armazenamento de objetos criado para armazenar e recuperar dados.

Para obter mais informações sobre o Amazon S3, consulte O que é o Amazon S3?.

Pré-requisitos

• Um espaço de trabalho com uma capacidade habilitada para o Microsoft Fabric
• Um banco de dados KQL com permissões de edição
• Um bucket do Amazon S3 com dados

Fonte

1. Na faixa de opções inferior do banco de dados KQL, selecione Get Data.

   Na janela obter dados, a aba de origem está selecionada.

2. Selecione a fonte de dados na lista disponível. Neste exemplo, você está ingerindo dados de Amazon S3.

   

Configurar

1. Selecione uma tabela de destino. Se pretender ingerir dados numa nova tabela, selecione +Nova tabela e introduza um nome de tabela.

   Observação

   Os nomes das tabelas podem ter até 1024 caracteres, incluindo espaços, alfanuméricos, hífenes e sublinhados. Não há suporte para caracteres especiais.

2. No campo URI , cole a string de conexão de um único bucket ou de um objeto individual no formato seguinte.

   Bucket: https://BucketName.s3.RegionName.amazonaws.com;AwsCredentials=AwsAccessID,AwsSecretKey

   Opcionalmente, você pode aplicar filtros de bucket para filtrar dados de acordo com uma extensão de arquivo específica.

   

3. Selecione Avançar.

Inspecionar

A guia Inspecionar abre-se com uma pré-visualização dos dados.

Para concluir o processo de ingestão, selecione Concluir.

Opcionalmente:

• Selecione visualizador de comandos para visualizar e copiar os comandos automáticos gerados a partir de suas entradas.
• Use a lista suspensa do arquivo de definição de esquema para alterar o arquivo do qual o esquema é inferido.
• Altere o formato de dados inferido automaticamente selecionando o formato desejado na lista suspensa. Para obter mais informações, consulte Formatos de dados suportados pelo Real-Time Intelligence.
• Editar colunas.
• Explore opções avançadas com base no tipo de dados.

Editar colunas

Observação

• Para formatos tabulares (CSV, TSV, PSV), não é possível mapear uma coluna duas vezes. Para mapear para uma coluna existente, primeiro exclua a nova coluna.
• Não é possível alterar um tipo de coluna existente. Se você tentar mapear para uma coluna com um formato diferente, você pode acabar com colunas vazias.

As alterações que você pode fazer em uma tabela dependem dos seguintes parâmetros:

• O tipo de Tabela é novo ou existente
• O tipo de de mapeamento é novo ou existente

Tipo de tabela	Tipo de mapeamento	Ajustes disponíveis
Nova tabela	Novo mapeamento	Renomear coluna, alterar tipo de dados, alterar fonte de dados, transformação de mapeamento , adicionar coluna, eliminar coluna
Tabela existente	Novo mapeamento	Adicionar coluna (na qual você pode alterar o tipo de dados, renomear e atualizar)
Tabela existente	Mapeamento existente	nenhum

Mapeando transformações

Alguns mapeamentos de formato de dados (Parquet, JSON e Avro) suportam transformações simples no momento de ingestão. Para aplicar transformações de mapeamento, crie ou atualize uma coluna na janela Editar colunas.

As transformações de mapeamento podem ser executadas em uma coluna do tipo string ou datetime, com a fonte tendo o tipo de dados int ou long. As transformações de mapeamento suportadas são:

• DateTimeFromUnixSeconds
• DateTimeFromUnixMilliseconds
• DateTimeFromUnixMicroseconds
• DateTimeFromUnixNanoseconds

Opções avançadas com base no tipo de dados

Tabela (CSV, TSV, PSV):

• Se estiveres a ingerir formatos tabulares numa tabela existente, podes selecionar Avançadas para Manter o esquema da tabela>. Os dados tabulares não incluem necessariamente os nomes das colunas usadas para mapear os dados de origem para as colunas existentes. Quando essa opção é marcada, o mapeamento é feito por ordem e o esquema da tabela permanece o mesmo. Se essa opção estiver desmarcada, novas colunas serão criadas para os dados de entrada, independentemente da estrutura dos dados.

• Para usar a primeira linha como nomes de coluna, selecione Avançado>Primeira linha é o cabeçalho da coluna.

  

JSON:

• Para determinar a divisão de colunas dos dados JSON, selecione Avançado>Níveis Aninhados, de 1 a 100.

• Se selecionar Avançado>Ignorar Linhas JSON com Erros, os dados serão ingeridos no formato JSON. Se você deixar essa caixa de seleção desmarcada, os dados serão ingeridos no formato multijson.

  

Resumo

Na janela de preparação de dados, todas as três etapas são marcadas com marcas de seleção verdes quando a ingestão de dados é concluída com êxito. Você pode selecionar um cartão de consulta, eliminar os dados ingeridos, ou ver um painel de resumo da ingestão.

Conteúdo relacionado

• Para gerenciar seu banco de dados, consulte Gerenciar dados
• Para criar, armazenar e exportar consultas, consulte Consultar dados em um conjunto de consultas KQL