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A atividade KQL no Data Factory for Microsoft Fabric permite executar uma consulta no Kusto Query Language (KQL) em uma instância do Azure Data Explorer.
Pré-requisitos
Para começar, você deve preencher os seguintes pré-requisitos:
- Uma conta de locatário com uma assinatura ativa. Crie uma conta gratuitamente.
- Um espaço de trabalho é criado.
Adicionar uma atividade KQL a um pipeline com a interface de utilizador
Para usar uma atividade KQL num pipeline, conclua as seguintes etapas:
Criação da atividade
Crie um novo pipeline em seu espaço de trabalho.
Procure por KQL no painel Atividades do pipeline e selecione-o para adicioná-lo ao painel do pipeline.
Nota
Talvez seja necessário expandir o menu e rolar para baixo para ver a atividade do KQL, conforme destacado na captura de tela abaixo.
Selecione a nova atividade KQL na tela do editor de pipeline se ela ainda não estiver selecionada.
Consulte a orientação de definições Gerais para configurar o separador Definições Gerais.
Configurações de atividade do KQL
Selecione a guia Configurações e, em seguida, selecione sua conexão com o Banco de Dados KQL na lista suspensa ou crie uma nova. Caso selecione um repositório de dados do espaço de trabalho, poderá usar conteúdo dinâmico para parametrizar a seleção do banco de dados ao selecionar a opção Adicionar conteúdo dinâmico que aparece na lista de opções suspensas.
Em seguida, forneça uma consulta KQL para executar no banco de dados selecionado da propriedade Command. Você pode usar conteúdo dinâmico na consulta selecionando o link Adicionar conteúdo dinâmico que aparece quando a caixa de texto é selecionada.
Finalmente, especifique um tempo limite de comando ou deixe o tempo limite padrão de 20 minutos. Você também pode usar conteúdo dinâmico para essa propriedade.
Guardar e executar ou agendar o pipeline
A atividade KQL normalmente pode ser usada com outras atividades. Depois de configurar quaisquer outras atividades necessárias para o pipeline, alterne para a guia Página Inicial na parte superior do editor de pipeline e selecione o botão Salvar para salvar o pipeline. Selecione Executar para executá-lo diretamente ou Agendar para agendá-lo. Você também pode visualizar o histórico de execução aqui ou definir outras configurações.
