你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。
数据集成概述
数据引入是用于从一个或多个源将数据加载到 Azure 数据资源管理器中的进程。 引入后，数据即可供查询。 Azure 数据资源管理器为数据引入提供了多个连接器。
使用以下筛选器查看可用于用例的其他连接器、工具和集成。
下表汇总了可用的数据连接器、工具和集成。
| 名称 | 功能 | 是否支持流式处理？ | 是否支持免费群集？ | 类型 | 用例 |
|---|---|---|---|---|---|
| Apache Kafka | 引流 | ✔️ | 第一方，开源 | 日志、遥测、时序 | |
| Apache Flink | 引流 | ✔️ | 开放源代码 | 遥测 | |
| Apache Log4J 2 | 引流 | ✔️ | ✔️ | 第一方，开源 | 日志 |
| Apache Spark | 导出 引流 |
开放源代码 | 遥测 | ||
| Apache Spark for Azure Synapse Analytics | 导出 引流 |
第一方 | 遥测 | ||
| Azure Cosmos DB | 引流 | ✔️ | 第一方 | 更改源 | |
| Azure 数据工厂 | 导出 引流 |
第一方 | 数据业务流程 | ||
| Azure 事件网格 | 引流 | ✔️ | 第一方 | 事件处理 | |
| Azure 事件中心 | 引流 | ✔️ | 第一方 | 消息传递 | |
| Azure Functions | 导出 引流 |
第一方 | 工作流集成 | ||
| Azure IoT 中心 | 引流 | ✔️ | 第一方 | IoT 数据 | |
| Azure 流分析 | 引流 | ✔️ | 第一方 | 事件处理 | |
| Cribl Stream | 引流 | :heavy_check_mark: | 第一方 | 遥测、日志、指标、计算机数据处理 | |
| Fluent Bit | 引流 | 开放源代码 | 日志、指标、跟踪 | ||
| Logstash | 引流 | 开放源代码 | 日志 | ||
| NLog | 引流 | ✔️ | ✔️ | 第一方，开源 | 遥测、日志、指标 |
| Open Telemetry | 引流 | ✔️ | 开放源代码 | 跟踪、指标、日志 | |
| Power Automate | 导出 引流 |
第一方 | 数据业务流程 | ||
| Serilog | 引流 | ✔️ | ✔️ | 第一方，开源 | 日志 |
| Splunk | 引流 | 开放源代码 | 日志 | ||
| Splunk 通用转发器 | 引流 | 开放源代码 | 日志 | ||
| Telegraf | 引流 | ✔️ | 开放源代码 | 指标、日志 |
有关连接器和工具的详细信息，请参阅集成概述。