Поделиться через

Форматы файлов и кодеки сжатия, поддерживаемые в Фабрике данных Azure и Synapse Analytics (устаревшая версия)

  • Статья

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: Фабрика данных Azure Azure Synapse Analytics

Совет

Попробуйте использовать фабрику данных в Microsoft Fabric, решение для аналитики с одним интерфейсом для предприятий. Microsoft Fabric охватывает все, от перемещения данных до обработки и анализа данных в режиме реального времени, бизнес-аналитики и отчетности. Узнайте, как бесплатно запустить новую пробную версию !

Данная статья применима к следующим соединителям: Amazon S3, Хранилище BLOB-объектов Azure, Azure Data Lake Storage 1-го поколения, Azure Data Lake Storage 2-го поколения, Файлы Azure, Файловая система, FTP, Google Cloud Storage, HDFS, HTTP и SFTP.

Внимание

Служба представила новую модель набора данных на основе формата, см. соответствующую статью формата с подробными сведениями:
- Формат Avro
- Двоичный формат
- Формат текста с разделителями
- Формат JSON
- Формат ORC
- Формат Parquet
Остальные конфигурации, упомянутые в данной статье, по-прежнему поддерживаются как есть для обеспечения обратной совместимости. В дальнейшем предлагается использовать новую модель.

Текстовый формат (устаревшая версия)

Примечание.

Изучите новую модель из статьи о текстовом формате с разделителями. Нижеприведенные конфигурации для набора данных хранилища данных на основе файлов по-прежнему поддерживаются как есть для обеспечения обратной совместимости. В дальнейшем предлагается использовать новую модель.

Если вам нужно считать данные из текстового файла или записать в него данные, задайте для свойства type в разделе format набора данных значение TextFormat. В разделе format также можно указать следующие необязательные свойства. Инструкции по настройке см. в разделе Пример TextFormat.

Свойство Description Допустимые значения Обязательное поле
columnDelimiter Знак, используемый для разделения столбцов в файле. Вы можете использовать редкие непечатаемые символы, которые не содержатся в ваших данных. Например, укажите "\u0001", что соответствует символу начала заголовка (SOH). Допускается только один знак. Значение по умолчанию — запятая (,).

Чтобы использовать символ Юникода, см. соответствующие коды в статье о символах Юникода.		 No
rowDelimiter символ, используемый для разделения строк в файле. Допускается только один знак. По умолчанию используется одно из следующих значений: для чтения — [\r\n, \r, \n], для записи — \r\n. No
escapeChar Специальный символ, используемый для экранирования разделителя столбцов в содержимом входного файла.

Не следует указывать escapeChar и quoteChar для таблицы одновременно.		 Допускается только один знак. Нет значения по умолчанию.

Пример: если у вас есть запятая (',') в качестве разделителя столбцов, но вы хотите, чтобы в тексте была запятая (пример: "Hello, world"), вы можете определить "$" в качестве escape-символа и использовать в коде строку "Hello$, world".		 No
quoteChar Символ, используемый для заключения строкового значения в кавычки. Разделители столбцов и строк внутри знаков кавычек будут рассматриваться как часть строкового значения. Это свойство применяется к входному и выходному наборам данных.

Не следует указывать escapeChar и quoteChar для таблицы одновременно.		 Допускается только один знак. Нет значения по умолчанию.

Например, если в качестве разделителя столбцов используется запятая (,) и нужно, чтобы этот знак встречался в тексте (например, <Hello, world>), то можно в качестве знака кавычек определить двойную кавычку (") и использовать в исходном тексте строку "Hello, world".		 No
nullValue один или несколько символов, используемых для представления значения NULL. Один или несколько знаков. Значения по умолчанию: \N и NULL для чтения и \N для записи. No
encodingName задает имя кодировки. Допустимое имя кодировки. Ознакомьтесь с описанием свойства Encoding.EncodingName. Пример: windows-1250 или shift_jis. По умолчанию используется UTF-8. No
firstRowAsHeader Указывает, следует ли рассматривать первую строки в качестве заголовка. Служба считывает первую строку входного набора данных как заголовок. Служба записывает первую строку как заголовок в выходной набор данных.

Примеры сценариев см. в разделе Сценарии использования firstRowAsHeader и skipLineCount.		 Истина
False (по умолчанию)		 No
skipLineCount Указывает количество непустых строк, которые нужно пропустить при чтении данных из входных файлов. Если указаны skipLineCount и firstRowAsHeader, то сначала пропускаются строки, а затем считываются данные заголовка из входного файла.

Примеры сценариев см. в разделе Сценарии использования firstRowAsHeader и skipLineCount.		 Целое число No
treatEmptyAsNull Указывает, следует ли интерпретировать NULL или пустую строку как значение NULL при считывании данных из входного файла. True (по умолчанию)
False		 No

Пример TextFormat

В следующем определении JSON для набора данных задаются некоторые необязательные свойства.

"typeProperties":
{
    "folderPath": "mycontainer/myfolder",
    "fileName": "myblobname",
    "format":
    {
        "type": "TextFormat",
        "columnDelimiter": ",",
        "rowDelimiter": ";",
        "quoteChar": "\"",
        "NullValue": "NaN",
        "firstRowAsHeader": true,
        "skipLineCount": 0,
        "treatEmptyAsNull": true
    }
},

Чтобы использовать escapeChar вместо quoteChar, замените строку с quoteChar следующим escape-символом:

"escapeChar": "$",

Сценарии использования firstRowAsHeader и skipLineCount

  • Вы выполняете копирование из нефайлового источника в текстовый файл и хотите добавить строку заголовка, содержащую метаданные схемы (например, схемы SQL). В этом случае укажите firstRowAsHeader со значением true в выходном наборе данных.
  • Вы копируете данные из текстового файла, содержащего строку заголовка, в нефайловый приемник и хотите удалить эту строку. Укажите firstRowAsHeader со значением true во входном наборе данных.
  • Вы копируете данные из текстового файла и хотите пропустить несколько строк в начале, которые не содержат ни данных, ни заголовка. Укажите skipLineCount, чтобы задать число пропускаемых строк. Если остальная часть файла содержит строку заголовка, можно также указать firstRowAsHeader. Если указаны skipLineCount и firstRowAsHeader, сначала пропускаются строки, а затем из входного файла считываются данные заголовка.

Формат JSON (устаревшая версия)

Примечание.

Изучите новую модель из статьи о формате JSON. Нижеприведенные конфигурации для набора данных хранилища данных на основе файлов по-прежнему поддерживаются как есть для обеспечения обратной совместимости. В дальнейшем предлагается использовать новую модель.

Чтобы импортировать JSON-файл "как есть" в базу данных Azure Cosmos DB или экспортировать его из нее, см. раздел "Документы JSON для импорта и экспорта" статьи о перемещении данных в базу данных Azure Cosmos DB и из нее.

Если требуется проанализировать JSON-файлы или записать данные в формате JSON, задайте для свойства type в разделе format значение JsonFormat. В разделе format также можно указать следующие необязательные свойства. Инструкции по настройке см. в разделе Пример JsonFormat.

Свойство Описание: Обязательное поле
filePattern Шаблон данных, хранящихся в каждом JSON-файле. Допустимые значения: setOfObjects и arrayOfObjects. Значение по умолчанию — setOfObjects. Подробные сведения об этих шаблонах см. в разделе Шаблоны файлов JSON. No
jsonNodeReference Для итерации и извлечения данных из объектов в поле массива с таким же шаблоном укажите путь JSON этого массива. Это свойство поддерживается только в том случае, если данные копируются из JSON-файлов. No
jsonPathDefinition Выражение пути JSON для каждого столбца с его сопоставлением с настраиваемым именем столбца (начало в нижнем регистре). Это свойство поддерживается только в том случае, если данные копируются из JSON-файлов и данные можно извлечь из объекта или массива.

Для полей в области корневого объекта выражение пути должно начинаться с корня $. Для полей внутри массива, выбранных с помощью свойства jsonNodeReference, выражение должно начинаться с элемента массива. Инструкции по настройке см. в разделе Пример JsonFormat.		 No
encodingName задает имя кодировки. Список допустимых имен кодировок приведен в описании свойства Encoding.EncodingName. Например: windows-1250 или shift_jis. По умолчанию используется UTF-8. No
nestingSeparator Символ, используемый для разделения уровней вложенности. Значение по умолчанию — точка (.). No

Примечание.

В случае перекрестного применения данных в массиве в несколько строк (случай 1 > выборка 2 в примерах JsonFormat) вы можете развернуть только один массив с помощью свойства jsonNodeReference.

Шаблоны файлов JSON

Действие копирования может проанализировать следующие шаблоны JSON-файлов.

  • Тип 1: setOfObjects

    Каждый файл содержит один объект или несколько разделенных строками или объединенных объектов. Если этот параметр выбран в выходном наборе данных, то в результате копирования будет создан JSON-файл, где каждый объект будет находиться в отдельной строке (файл с разделителем-строкой).

    • Пример единого объекта JSON

      {
    "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
    "callingimsi": "466920403025604",
    "callingnum1": "678948008",
    "callingnum2": "567834760",
    "switch1": "China",
    "switch2": "Germany"
}

    • Пример JSON-файла с разделителем-строкой

      {"time":"2015-04-29T07:12:20.9100000Z","callingimsi":"466920403025604","callingnum1":"678948008","callingnum2":"567834760","switch1":"China","switch2":"Germany"}
{"time":"2015-04-29T07:13:21.0220000Z","callingimsi":"466922202613463","callingnum1":"123436380","callingnum2":"789037573","switch1":"US","switch2":"UK"}
{"time":"2015-04-29T07:13:21.4370000Z","callingimsi":"466923101048691","callingnum1":"678901578","callingnum2":"345626404","switch1":"Germany","switch2":"UK"}

    • Пример объединенного JSON-файла

      {
    "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
    "callingimsi": "466920403025604",
    "callingnum1": "678948008",
    "callingnum2": "567834760",
    "switch1": "China",
    "switch2": "Germany"
}
{
    "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
    "callingimsi": "466922202613463",
    "callingnum1": "123436380",
    "callingnum2": "789037573",
    "switch1": "US",
    "switch2": "UK"
}
{
    "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
    "callingimsi": "466923101048691",
    "callingnum1": "678901578",
    "callingnum2": "345626404",
    "switch1": "Germany",
    "switch2": "UK"
}

  • Тип 2: arrayOfObjects

    Каждый файл содержит массив объектов.

    [
    {
        "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
        "callingimsi": "466920403025604",
        "callingnum1": "678948008",
        "callingnum2": "567834760",
        "switch1": "China",
        "switch2": "Germany"
    },
    {
        "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
        "callingimsi": "466922202613463",
        "callingnum1": "123436380",
        "callingnum2": "789037573",
        "switch1": "US",
        "switch2": "UK"
    },
    {
        "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
        "callingimsi": "466923101048691",
        "callingnum1": "678901578",
        "callingnum2": "345626404",
        "switch1": "Germany",
        "switch2": "UK"
    }
]

Пример JsonFormat

Вариант 1. Копирование данных из JSON-файлов

Пример 1. Извлечение данных из объекта и массива

В этом примере предполагается, что один корневой объект JSON соответствует одной записи в таблице результатов. Если у вас есть JSON-файл со следующим содержимым:

{
    "id": "ed0e4960-d9c5-11e6-85dc-d7996816aad3",
    "context": {
        "device": {
            "type": "PC"
        },
        "custom": {
            "dimensions": [
                {
                    "TargetResourceType": "Microsoft.Compute/virtualMachines"
                },
                {
                    "ResourceManagementProcessRunId": "827f8aaa-ab72-437c-ba48-d8917a7336a3"
                },
                {
                    "OccurrenceTime": "1/13/2017 11:24:37 AM"
                }
            ]
        }
    }
}

и вы хотите скопировать это содержимое (посредством извлечения данных из объекта и массива) в таблицу SQL Azure в следующем формате:

ID deviceType targetResourceType resourceManagementProcessRunId occurrenceTime
ed0e4960-d9c5-11e6-85dc-d7996816aad3 PC Microsoft.Compute/virtualMachines 827f8aaa-ab72-437c-ba48-d8917a7336a3 1/13/2017 11:24:37 AM

Входной набор данных с типом JsonFormat определяется следующим образом (частичное определение только соответствующих частей). В частности:

  • Раздел structure определяет настраиваемые имена столбцов и соответствующие типы данных при преобразовании в табличные данные. Этот раздел является необязательным, если вам не нужно сопоставлять столбцы. Дополнительные сведения см. в статье о сопоставлении столбцов исходного набора данных со столбцами целевого набора данных.
  • jsonPathDefinition указывает путь к файлу JSON для каждого столбца, который определяет, откуда следует извлекать данные. Чтобы скопировать данные из массива, с помощью array[x].property можно извлечь значение нужного свойства из объекта xth или с помощью array[*].property найти нужное значение в любом объекте с таким свойством.
"properties": {
    "structure": [
        {
            "name": "id",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "deviceType",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "targetResourceType",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "resourceManagementProcessRunId",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "occurrenceTime",
            "type": "DateTime"
        }
    ],
    "typeProperties": {
        "folderPath": "mycontainer/myfolder",
        "format": {
            "type": "JsonFormat",
            "filePattern": "setOfObjects",
            "jsonPathDefinition": {"id": "$.id", "deviceType": "$.context.device.type", "targetResourceType": "$.context.custom.dimensions[0].TargetResourceType", "resourceManagementProcessRunId": "$.context.custom.dimensions[1].ResourceManagementProcessRunId", "occurrenceTime": " $.context.custom.dimensions[2].OccurrenceTime"}
        }
    }
}

Пример 2. Применение нескольких объектов с одинаковым шаблоном из массива

В этом примере предполагается, что один корневой объект JSON будет преобразован в несколько записей в таблице результатов. Если у вас есть JSON-файл со следующим содержимым:

{
    "ordernumber": "01",
    "orderdate": "20170122",
    "orderlines": [
        {
            "prod": "p1",
            "price": 23
        },
        {
            "prod": "p2",
            "price": 13
        },
        {
            "prod": "p3",
            "price": 231
        }
    ],
    "city": [ { "sanmateo": "No 1" } ]
}

И если вы хотите скопировать этот файл в таблицу Azure SQL в следующем формате путем сведения данных внутри массива и перекрестного соединения с общими сведениями о корневом объекте:

ordernumber orderdate order_pd order_price city
01 20170122 P1 23 [{"sanmateo":"No 1"}]
01 20170122 P2 13 [{"sanmateo":"No 1"}]
01 20170122 P3 231 [{"sanmateo":"No 1"}]

Входной набор данных с типом JsonFormat определяется следующим образом (частичное определение только соответствующих частей). В частности:

  • Раздел structure определяет настраиваемые имена столбцов и соответствующие типы данных при преобразовании в табличные данные. Этот раздел является необязательным, если вам не нужно сопоставлять столбцы. Дополнительные сведения см. в статье о сопоставлении столбцов исходного набора данных со столбцами целевого набора данных.
  • jsonNodeReferenceуказывает на итерацию и извлечение данных из объектов с тем же шаблоном в массивеorderlines.
  • jsonPathDefinition указывает путь к файлу JSON для каждого столбца, который определяет, откуда следует извлекать данные. В этом примере ordernumber, orderdate и city расположены в корневом объекте. Путь JSON к нему начинается с $., а order_pd и order_price определяются с помощью пути, производного от элемента массива без $..
"properties": {
    "structure": [
        {
            "name": "ordernumber",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "orderdate",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order_pd",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order_price",
            "type": "Int64"
        },
        {
            "name": "city",
            "type": "String"
        }
    ],
    "typeProperties": {
        "folderPath": "mycontainer/myfolder",
        "format": {
            "type": "JsonFormat",
            "filePattern": "setOfObjects",
            "jsonNodeReference": "$.orderlines",
            "jsonPathDefinition": {"ordernumber": "$.ordernumber", "orderdate": "$.orderdate", "order_pd": "prod", "order_price": "price", "city": " $.city"}
        }
    }
}

Обратите внимание на следующие моменты.

  • Если параметры structure и jsonPathDefinition не определены в наборе данных, то действие Copy обнаружит схему из первого объекта и выполнит сведение всего объекта.
  • Если входной JSON-файл содержит массив, по умолчанию действие копирования преобразует все значение массива в строку. Вы можете извлечь данные из строки с помощью jsonNodeReference или jsonPathDefinition. Или можно пропустить строку, не указывая ее в jsonPathDefinition.
  • Если на том же уровне существует повторяющиеся имена, то действие копирования выберет последнее из них.
  • В именах свойств учитывается регистр. Два свойства с одинаковым именем, но в разных регистрах, рассматриваются как два отдельных свойства.

Вариант 2. Запись данных в JSON-файл

Если в базе данных SQL есть следующая таблица:

ID order_date order_price order_by
1 20170119 2000 Дэвид
2 20170120 3500 Patrick
3 20170121 4000 Jason

и для каждой записи вы предполагаете запись в объект JSON в следующем формате:

{
    "id": "1",
    "order": {
        "date": "20170119",
        "price": 2000,
        "customer": "David"
    }
}

Выходной набор данных с типом JsonFormat определяется следующим образом (частичное определение только соответствующих частей). В частности, раздел structure определяет настраиваемые имена свойств в конечном файле. Для определения уровня вложенности от имен будет использоваться разделитель вложенности nestingSeparator (по умолчанию — точка (.)). Этот раздел является необязательным, если вы не собираетесь изменять исходное имя свойства или вкладывать свойства.

"properties": {
    "structure": [
        {
            "name": "id",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order.date",
            "type": "String"
        },
        {
            "name": "order.price",
            "type": "Int64"
        },
        {
            "name": "order.customer",
            "type": "String"
        }
    ],
    "typeProperties": {
        "folderPath": "mycontainer/myfolder",
        "format": {
            "type": "JsonFormat"
        }
    }
}

Формат Parquet (устаревшая версия)

Примечание.

Ознакомьтесь с новой моделью из статьи Формат Parquet. Нижеприведенные конфигурации для набора данных хранилища данных на основе файлов по-прежнему поддерживаются как есть для обеспечения обратной совместимости. В дальнейшем предлагается использовать новую модель.

Если вы хотите проанализировать файлы Parquet или записать данные в формате Parquet, задайте format type для свойства значение ParquetFormat. Вам не нужно указывать какие-либо свойства в подразделе Format раздела typeProperties. Пример:

"format":
{
    "type": "ParquetFormat"
}

Обратите внимание на следующие аспекты:

  • Данные сложных типов (MAP, LIST) не поддерживаются.
  • Пробелы в именах столбцов не поддерживаются.
  • Parquet-файл имеет следующие варианты сжатия: NONE, SNAPPY, GZIP и LZO. Служба поддерживает чтение данных из PARQUET-файла в любом из указанных форматов сжатия за исключением LZO, в котором для чтения данных используется кодек сжатия, указанный в метаданных. Однако при записи в PARQUET-файл служба по умолчанию выбирает SNAPPY. В настоящее время изменить это поведение нельзя.

Внимание

Для копирования посредством локальной среды выполнения интеграции (IR), то есть между локальным и облачным хранилищами данных, если вы не копируете файлы Parquet как есть, на компьютере среды выполнения интеграции необходимо установить 64-разрядную JRE 8 (среду выполнения Java) или OpenJDK. Подробные сведения приведены в следующем абзаце.

Для копирования, запущенного в локальной среде IR с сериализацией/десериализацией файлов Parquet, служба определяет местонахождение среды выполнения Java, сначала проверяя реестр (SOFTWARE\JavaSoft\Java Runtime Environment\{Current Version}\JavaHome) на наличие JRE, если он не найден, после чего проверяя системную переменную JAVA_HOME для OpenJDK.

  • Для использования JRE: для 64-разрядного IR требуется 64-разрядная JRE. Ее можно найти здесь.
  • Для использования OpenJDK: он поддерживается в среде выполнения интеграции, начиная с версии 3.13. Упакуйте jvm.dll со всеми другими необходимыми сборками OpenJDK на компьютере с локальной IR и соответственно установите системную переменную среды JAVA_HOME.

Совет

Если вы копируете данные в формат Parquet или из формата Parquet с помощью локальной среди выполнения интеграции и возникает ошибка: "Ошибка при вызове Java, сообщение: java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space", можно добавить переменную среды _JAVA_OPTIONS в компьютере, на котором размещена локальная среда выполнения интеграции для настройки минимального и максимального размера кучи для виртуальной машины Java, чтобы расширить возможности такой копии, а затем повторно запустить конвейер.

Установка размера кучи виртуальной машины Java на локальной среде выполнения интеграции

Пример: задайте переменную _JAVA_OPTIONS со значением -Xms256m -Xmx16g. Флаг Xms указывает начальный пул выделения памяти для виртуальной машины Java (JVM), а Xmx указывает максимальный пул выделения памяти. Это означает, что JVM будет запущена с объемом памяти Xms и сможет использовать не более Xmx объема памяти. По умолчанию служба использует минимум 64 МБ и максимум 1 ГБ.

Сопоставление типов данных для файлов Parquet

Промежуточный тип данных службы Тип-примитив Parquet Исходный тип Parquet (десериализация) Исходный тип Parquet (сериализация)
Логический Логический Неприменимо Неприменимо
SByte Int32 Int8 Int8
Байт Int32 UInt8 Int16
Int16 Int32 Int16 Int16
UInt16 Int32 UInt16 Int32
Int32 Int32 Int32 Int32
UInt32 Int64 UInt32 Int64
Int64 Int64 Int64 Int64
UInt64 Binary или Int64 UInt64 Десятичное число
Одна Тип с плавающей запятой Неприменимо Неприменимо
Двойной Двойной Неприменимо Неприменимо
Десятичное число Binary Десятичное число Десятичное
Строка Binary Utf8 Utf8
Дата/время Int96 Неприменимо Неприменимо
TimeSpan Int96 Неприменимо Неприменимо
DateTimeOffset Int96 Неприменимо Неприменимо
ByteArray Binary Неприменимо Неприменимо
GUID Binary Utf8 Utf8
Char Binary Utf8 Utf8
CharArray Не поддерживается Неприменимо Неприменимо

Формат ORC (устаревшая версия)

Примечание.

Изучите новую модель из статьи о формате ORC. Нижеприведенные конфигурации для набора данных хранилища данных на основе файлов по-прежнему поддерживаются как есть для обеспечения обратной совместимости. В дальнейшем предлагается использовать новую модель.

Если вы хотите проанализировать файлы ORC или записать данные в формате ORC, задайте format type для свойства значение OrcFormat. Вам не нужно указывать какие-либо свойства в подразделе Format раздела typeProperties. Пример:

"format":
{
    "type": "OrcFormat"
}

Обратите внимание на следующие аспекты:

  • Данные сложных типов (STRUCT, MAP, LIST, UNION) не поддерживаются.
  • Пробелы в именах столбцов не поддерживаются.
  • Для ORC-файлов используется три параметра сжатия: NONE, ZLIB и SNAPPY. Служба поддерживает чтение данных из ORC-файла в любом из этих форматов. Для чтения данных используется кодек сжатия из метаданных. Однако при записи в ORC-файл служба по умолчанию выбирает ZLIB. В настоящее время изменить это поведение нельзя.

Внимание

Для копирования посредством локальной среды выполнения интеграции (IR), то есть между локальным и облачным хранилищами данных, если вы не копируете файлы ORC как есть, на компьютере среды выполнения интеграции необходимо установить 64-разрядную JRE 8 (среда выполнения Java) или OpenJDK. Подробные сведения приведены в следующем абзаце.

Для копирования, запущенного в локальной среде IR с сериализацией и десериализацией ORC-файлов Parquet, служба определяет местонахождение среды выполнения Java, сначала проверяя реестр (SOFTWARE\JavaSoft\Java Runtime Environment\{Current Version}\JavaHome) на наличие пакета JRE, если он не найден, после чего проверяя системную переменную JAVA_HOME для OpenJDK.

  • Для использования JRE: для 64-разрядного IR требуется 64-разрядная JRE. Ее можно найти здесь.
  • Для использования OpenJDK: он поддерживается в среде выполнения интеграции, начиная с версии 3.13. Упакуйте jvm.dll со всеми другими необходимыми сборками OpenJDK на компьютере с локальной IR и соответственно установите системную переменную среды JAVA_HOME.

Сопоставление типов данных для ORC-файлов

Промежуточный тип данных службы Типы ORC
Логический Логический
SByte Байт
Байт Короткие
Int16 Короткие
UInt16 Int
Int32 Int
UInt32 Long
Int64 Long
UInt64 Строка
Одна Тип с плавающей запятой
Двойной Двойной
Десятичное число Десятичное
Строка Строка
Дата/время Метка времени
DateTimeOffset Метка времени
TimeSpan Метка времени
ByteArray Binary
GUID Строка
Char Char(1)

Формат AVRO (устаревшая версия)

Примечание.

Узнайте о новой модели из статьи о формате Avro. Нижеприведенные конфигурации для набора данных хранилища данных на основе файлов по-прежнему поддерживаются как есть для обеспечения обратной совместимости. В дальнейшем предлагается использовать новую модель.

Если вы хотите проанализировать файлы Avro или записать данные в формате Avro, задайте format type для свойства значение AvroFormat. Вам не нужно указывать какие-либо свойства в подразделе Format раздела typeProperties. Пример:

"format":
{
    "type": "AvroFormat",
}

О том, как пользоваться форматом Avro в таблице Hive, можно узнать из руководства по Apache Hive.

Обратите внимание на следующие аспекты:

  • Сложные типы данных (записи, перечисления, массивы, сопоставления, объединения и фиксированные данные) не поддерживаются.

Поддержка сжатия (устаревшая версия)

Служба поддерживает сжатие и распаковку данных во время копирования. Если вы указываете свойство compression во входном наборе данных, действие копирования читает сжатые файлы из источника и распаковывает их. При указании этого свойства в выходном наборе данных действие копирования сжимает, а затем записывает данные в приемник. Ниже приведено несколько примеров сценариев:

  • Чтение сжатых данных GZIP из большого двоичного объекта Azure, их распаковка и запись данных результатов в базу данных SQL Azure. Вы определяете входной набор данных больших двоичных объектов Azure с помощью свойства compression type как GZIP.
  • Считайте данные из обычного текстового файла в локальной файловой системе, сожмите их в формате GZip и запишите сжатые данные в BLOB-объект Azure. Вы определяете входной набор данных больших двоичных объектов Azure с помощью свойства compression type как GZIP.
  • Считайте ZIP-файл с FTP-сервера, распакуйте его, чтобы получить содержащиеся в нем файлы, и отправьте их в хранилище Azure Data Lake Store. Вы определяете входной набор данных FTP с помощью свойства compression type как ZipDeflate.
  • Считайте сжатые с помощью кодека GZIP данные из BLOB-объекта Azure, распакуйте их и сожмите с помощью BZIP2, а затем запишите результирующие данные в BLOB-объект Azure. Вы определяете входной набор данных Azure Blob с compression type, установленным на GZIP, а выходной набор данных с compression type, установленным на BZIP2.

Чтобы указать сжатие для набора данных, используйте свойство compression в наборе данных JSON, как показано в следующем примере.

{
    "name": "AzureBlobDataSet",
    "properties": {
        "type": "AzureBlob",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "StorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "fileName": "pagecounts.csv.gz",
            "folderPath": "compression/file/",
            "format": {
                "type": "TextFormat"
            },
            "compression": {
                "type": "GZip",
                "level": "Optimal"
            }
        }
    }
}

Раздел compression содержит два свойства:

  • Type — кодек сжатия. Возможные значения: GZIP, Deflate, BZIP2 или ZipDeflate. Обратите внимание, что при использовании операции копирования для распаковки файлов ZipDeflate и записи в хранилище данных приемника на основе файлов файлы будут извлечены в папку: <path specified in dataset>/<folder named as source zip file>/.

  • Level — коэффициент сжатия; возможные значения: Optimal и Fastest.

    • Fastest: операция сжатия должна выполняться как можно быстрее, даже если итоговый файл будет сжат не оптимально.

    • Optimal: операция сжатия должна выполняться оптимально, даже если для ее завершения требуется больше времени.

      Дополнительные сведения см. в разделе Уровень сжатия.

Примечание.

Параметры сжатия для данных в форматах AvroFormat, OrcFormat или ParquetFormat не поддерживаются. Для чтения данных в этих форматах служба выявляет и использует в метаданных кодек сжатия. При записи в файл в одном из этих форматов служба выбирает кодек сжатия по умолчанию для этого формата. Например, ZLIB для OrcFormat и SNAPPY для ParquetFormat.

Неподдерживаемые типы файлов и форматы сжатия

Вы можете использовать функции расширяемости для преобразования файлов, которые не поддерживаются. Два варианта включают функции Azure и настраиваемые задачи при помощи пакетной службы Azure.

Вы можете увидеть пример, в котором функция Azure используется для извлечения содержимого tar-файла. Дополнительные сведения см. в разделе Действия с функциями Azure.

Вы также можете создать данную функциональность при помощи настраиваемого действия dotnet. С дополнительной информацией можно ознакомиться здесь

Связанный контент

Узнайте о последних поддерживаемых форматах файлов и сжатиях в разделе Поддерживаемые форматы файлов и сжатия.