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Neste artigo, você aprenderá a obter dados do OneLake em uma tabela nova ou existente.
Pré-requisitos
- Um workspace com uma capacidade habilitada pelo Microsoft Fabric
- Um Lakehouse
- Um banco de dados KQL com permissões de edição
Etapa 1: Origem
Selecione o OneLake como sua fonte de dados, da seguinte maneira:
Na faixa de opções inferior do banco de dados KQL, selecione Obter Dados para abrir a guia Fonte da janela Obter dados .
Selecione a origem de dados. Neste exemplo, você está ingerindo dados do OneLake ou da lista no catálogo do OneLake embutido.
Nota
Ao selecionar uma fonte na lista no catálogo do OneLake inserido, você pode usar os botões de categoria ou filtrar por palavra-chave para pesquisar uma fonte específica.
Etapa 2: Configurar
Escolha uma tabela de destino e configure a origem, da seguinte maneira:
Selecione uma tabela de destino. Se você quiser ingerir dados em uma nova tabela, selecione +Nova tabela e insira um nome de tabela.
Nota
Os nomes de tabelas podem ter até 1024 caracteres, incluindo espaços, caracteres alfanuméricos, hifens e sublinhados. Não há suporte para caracteres especiais.
Selecione um arquivo OneLake para ingerir:
Ao selecionar OneLake como origem, você deve especificar Workspace, Lakehouse e Arquivo nas listas suspensas.
Quando você seleciona o catálogo do OneLake inserido como sua origem, o Workspace e o Lakehouse são preenchidos automaticamente. Você deve especificar o Arquivo a ser ingerido.
Selecione Avançar.
Etapa 3: Inspecionar
A guia Inspecionar será aberta com uma visualização dos dados.
Para concluir o processo de ingestão, selecione Concluir.
Você pode exibir, inspecionar e configurar os dados ingeridos. Os números na imagem correspondem a estas opções:
(1) Selecione Visualizador de comando para ver e copiar os comandos automáticos gerados com base nas entradas.
(2) Use a lista suspensa Arquivo de definição de esquema para alterar o arquivo do qual o esquema foi inferido.
(3) Altere o formato de dados inferido automaticamente selecionando o formato desejado na lista suspensa. Para obter mais informações, consulte Formatos de dados compatíveis com inteligência em tempo real.
(4) Editar colunas.
(5) Explore Opções avançadas com base no tipo de dados.
Editar colunas
Nota
- Para formatos de tabela (CSV, TSV,VP), 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, poderá acabar com colunas vazias.
As alterações que você pode fazer em uma tabela dependem dos seguintes parâmetros:
- A tabela é do tipo novo ou existente
- O tipo 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, excluir coluna |
| Tabela existente | Novo mapeamento | Adicionar coluna (na qual você pode alterar o tipo de dados, renomear e atualizar) |
| Tabela existente | Mapeamento existente | nenhum |
Transformações de mapeamento
Alguns mapeamentos de formato de dados (Parquet, JSON e Avro) dão suporte a transformações simples de tempo 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 de cadeia de caracteres de tipo ou de datetime, com o tipo de dados int ou long selecionado em origem. Para obter mais informações, confira a lista completa de transformações de mapeamento com suporte.
Opções avançadas com base no tipo de dados
Tabela (CSV, TSV, PSV):
Se você estiver ingerindo formatos tabulares em uma tabela existente, poderá selecionar Avançado>Manter esquema de tabela. Os dados tabulares não incluem necessariamente os nomes de coluna usados para mapear dados de origem para as colunas existentes. Quando essa opção é verificada, o mapeamento é feito por ordem e o esquema da tabela permanece o mesmo. Se essa opção estiver desmarcada, novas colunas serão criadas para dados de entrada, independentemente da estrutura de dados.
Os dados tabulares não incluem necessariamente os nomes de coluna usados para mapear dados de origem para as colunas existentes. Para usar a primeira linha como nomes de coluna, selecione A primeira linha é o cabeçalho da coluna.
Etapa 4: Resumo
Na janela de preparação de dados, todas as três etapas são marcadas com um sinal verde quando a ingestão de dados é concluída. Você pode selecionar um cartão para consultar, remover os dados ingeridos ou ver um painel do resumo da ingestão.
