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映射数据流中的存在转换

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适用于：Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

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。

存在转换是一个行筛选转换，用于检查数据是否存在于另一个源或流中。 输出流包括左侧流中存在或不存在于右侧流中的所有行。 存在转换类似于 SQL WHERE EXISTS 和 SQL WHERE NOT EXISTS。

Configuration

  1. 在“右侧流”下拉菜单中选择要检查是否存在的数据流。
  2. 在“存在类型”设置中指定要查找的数据是否存在。
  3. 选择是否需要“自定义表达式”。
  4. 选择要作为存在条件进行比较的键列。 默认情况下，数据流在每个流中的一列之间查找相等性。 若要通过计算值进行比较，请将鼠标悬停在列下拉菜单上，然后选择“计算列”。

存在设置

多个存在条件

若要比较每个流中的多列，请通过单击现有行旁边的加号图标来添加新的存在条件。 每个附加条件都由一个“and”语句连接。 比较两列与以下表达式相同：

source1@column1 == source2@column1 && source1@column2 == source2@column2

自定义表达式

若要创建包含除“and”与“equals to”之外的其他运算符的自由格式表达式，请选择“自定义表达式”字段。 单击蓝色框，通过数据流表达式生成器输入自定义表达式。

存在自定义设置

如果通过架构偏差使用列“后期绑定”在数据流中构建动态模式，则可以借助 byName() 表达式函数使用存在转换，而无需对列名称进行硬编码（例如早期绑定）。 示例： toString(byName('ProductNumber','source1')) == toString(byName('ProductNumber','source2'))

广播优化

广播联接

在联接、查找和存在转换中，如果工作器节点内存可容纳一个数据流或同时容纳两个数据流，则可以通过启用“广播”来优化性能。 默认情况下，Spark 引擎将自动决定是否广播一侧。 若要手动选择要广播的一侧，请选择“固定”。

建议不要通过“关闭”选项来禁用广播，除非联接遇到超时错误。

数据流脚本

语法

<leftStream>, <rightStream>
    exists(
        <conditionalExpression>,
        negate: { true | false },
        broadcast: { 'auto' | 'left' | 'right' | 'both' | 'off' }
    ) ~> <existsTransformationName>

示例

下面的示例是一个名为 checkForChanges 的存在转换，它采用左侧流 NameNorm2 和右侧流 TypeConversions。 存在条件为表达式 NameNorm2@EmpID == TypeConversions@EmpID && NameNorm2@Region == DimEmployees@Region，如果每个流中的 EMPID 和 Region 列均匹配，则返回 true。 由于我们将检查是否存在，negate 为 false。 我们未在“优化”选项卡中启用任何广播，因此 broadcast 的值为 'none'。

在 UI 体验中，此转换如下图所示：

存在示例

此转换的数据流脚本位于下面的代码片段中：

NameNorm2, TypeConversions
    exists(
        NameNorm2@EmpID == TypeConversions@EmpID && NameNorm2@Region == DimEmployees@Region,
	    negate:false,
	    broadcast: 'auto'
    ) ~> checkForChanges

相关内容

类似的转换有查找和联接。