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映射数据流中的有条件拆分转换

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适用于： Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

提示

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数据流在 Azure 数据工厂和 Azure Synapse 管道中均可用。 本文适用于映射数据流。 如果不熟悉转换，请参阅介绍性文章使用映射数据流转换数据。

有条件拆分转换根据匹配条件将数据行路由到不同的流。 有条件拆分转换类似于编程语言中的 CASE 决策结构。 转换计算表达式，并根据结果将数据行定向到指定的流。

配置

“拆分依据”设置可确定数据行是流向第一个匹配流还是其匹配的每个流。

使用数据流表达式生成器为拆分条件输入表达式。 若要添加新条件，请单击现有行中的加号图标。 还可以为与任何条件都不匹配的行添加默认流。

显示带有上述选择的条件拆分 UI。

数据流脚本

语法

<incomingStream>
    split(
        <conditionalExpression1>
        <conditionalExpression2>
        ...
        disjoint: {true | false}
    ) ~> <splitTx>@(stream1, stream2, ..., <defaultStream>)

示例

下面的示例是一个名为 SplitByYear 的有条件拆分转换，它采用传入流 CleanData。 此转换有两个拆分条件，即 year < 1960 和 year > 1980。 disjoint 为 false，因为数据会转到第一个匹配条件而不是所有匹配条件。 每个匹配第一个条件的行都会转到输出流 moviesBefore1960。 与第二个条件匹配的所有剩余行都会转到输出流 moviesAFter1980。 所有其他行都转到默认流 AllOtherMovies。

在服务器 UI 中，此转换如下图所示：

显示带有上述选择的条件拆分 UI。

此转换的数据流脚本位于下面的代码片段中：

CleanData
    split(
        year < 1960,
	    year > 1980,
	    disjoint: false
    ) ~> SplitByYear@(moviesBefore1960, moviesAfter1980, AllOtherMovies)

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与条件拆分一起使用的常见数据流转换有联接转换、查找转换和选择转换