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查询集成概述

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Kusto 查询语言 (KQL) 是一种功能强大的工具，用于探索数据、发现模式、识别异常和离群值、创建统计建模等。 使用 KQL 可在不同环境和其他 Microsoft 服务中探索你的数据。

使用以下筛选器查看可用于你的用例的其他连接器、工具和集成。

概述

数据集成

可视化集成

下表汇总了可用的查询连接器、工具和集成。

名称 功能 角色 用例
Apache Spark 查询、引入和导出 数据分析师、数据科学家 使用任何 Spark 群集的机器学习 (ML)、提取-转换-加载 (ETL) 和 Log Analytics 方案
Apache Spark for Azure Synapse Analytics 查询、引入和导出 数据分析师、数据科学家 使用 Synapse Analytics Spark 群集的机器学习 (ML)、提取-转换-加载 (ETL) 和 Log Analytics 方案
Azure Functions 查询、引入和协调 数据工程师、应用程序开发人员 将 Azure 数据资源管理器集成到无服务器工作流中，以引入数据并针对你的群集运行查询
JDBC 查询 应用程序开发人员 使用 JDBC 连接到 Azure 数据资源管理器数据库并执行查询
逻辑应用程序 查询和协调 低代码应用程序开发人员 自动运行查询和命令（作为计划的任务或触发的任务的一部分）。
Matlab 查询 数据分析师、数据科学家 分析数据、开发算法和创建模型。
ODBC 查询 应用程序开发人员 从任何配备了 SQL Server ODBC 驱动程序支持的应用程序建立与 Azure 数据资源管理器的连接。
Power Apps 查询和协调 低代码应用程序开发人员 构建低代码、功能强大的应用，以利用 Azure 数据资源管理器中存储的数据
Power Automate 查询和协调 低代码应用程序开发人员 作为计划的任务或触发的任务的一部分，协调和计划流、发送通知和警报

有关连接器和工具的详细信息，请参阅集成概述。

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