分析映射数据流中的转换

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。

使用“分析”转换分析数据中的文本列（文档形式的字符串）。 可以分析的嵌入文档的当前支持类型是 JSON、XML 和带分隔符的文本。

配置

在分析转换配置面板中，首先选择要以内联方式分析的列中包含的数据类型。 分析转换还包含以下配置设置。

列

“列”属性与派生列和聚合类似，你可以在该属性中通过从下拉选取器中选择现有列来对其进行修改。 或者，也可以在此处键入新列的名称。 ADF 会将已分析的源数据存储在此列中。 在大多情况下，需定义一个新列来分析传入的嵌入式文档字符串字段。

Expression

使用表达式生成器设置分析的源。 设置源可以很简单（只需选择包含要分析的自包含数据的源列即可），也可以很复杂（即创建要分析的复杂表达式）。

表达式示例

• 源字符串数据：chrome|steel|plastic

  • 表达式：(desc1 as string, desc2 as string, desc3 as string)

• 源 JSON 数据：{"ts":1409318650332,"userId":"309","sessionId":1879,"page":"NextSong","auth":"Logged In","method":"PUT","status":200,"level":"free","itemInSession":2,"registration":1384448}

  • 表达式：(level as string, registration as long)

• 源嵌套的 JSON 数据：{"car" : {"model" : "camaro", "year" : 1989}, "color" : "white", "transmission" : "v8"}

  • 表达式：(car as (model as string, year as integer), color as string, transmission as string)

• 源 XML 数据：<Customers><Customer>122</Customer><CompanyName>Great Lakes Food Market</CompanyName></Customers>

  • 表达式：(Customers as (Customer as integer, CompanyName as string))

• 具有属性数据的源 XML：<cars><car model="camaro"><year>1989</year></car></cars>

  • 表达式：(cars as (car as ({@model} as string, year as integer)))

• 具有保留字符的表达式：{ "best-score": { "section 1": 1234 } }

  • 上述表达式不起作用，因为 best-score 中的“-”字符被解释为减法运算。 在这些情况下，请使用采用括号表示法的变量来告诉 JSON 引擎从字面上解释文本：

    var bestScore = data["best-score"];
    { bestScore : { "section 1": 1234 } }
    

• 注意：如果在从某个复杂类型中提取属性（即 @model)时遇到错误，一个解决方法是将该复杂类型转换为字符串，移除 @ 符号（即 replace(toString(your_xml_string_parsed_column_name.cars.car),'@','')），然后使用分析 JSON 转换活动。

输出列类型

你将在此处基于将写入单个列的分析来配置目标输出架构。 为分析输出设置架构的最简单方法是选择表达式生成器右上方的“检测类型”按钮。 ADF 将尝试从你正在分析的字符串字段中自动检测架构，并在输出表达式中设置该架构。

在此示例中，我们定义了对传入字段“jsonString”的分析，该字段是纯文本，但格式为 JSON 结构。 我们将使用此架构将分析结果以 JSON 格式存储在一个名为“json”的新列中：

(trade as boolean, customers as string[])

请参阅检查选项卡和数据预览，验证是否正确映射输出。

使用派生列活动提取分层数据（即表达式字段中的 your_complex_column_name.car.model）

示例

source(output(
		name as string,
		location as string,
		satellites as string[],
		goods as (trade as boolean, customers as string[], orders as (orderId as string, orderTotal as double, shipped as (orderItems as (itemName as string, itemQty as string)[]))[])
	),
	allowSchemaDrift: true,
	validateSchema: false,
	ignoreNoFilesFound: false,
	documentForm: 'documentPerLine') ~> JsonSource
source(output(
		movieId as string,
		title as string,
		genres as string
	),
	allowSchemaDrift: true,
	validateSchema: false,
	ignoreNoFilesFound: false) ~> CsvSource
JsonSource derive(jsonString = toString(goods)) ~> StringifyJson
StringifyJson parse(json = jsonString ? (trade as boolean,
		customers as string[]),
	format: 'json',
	documentForm: 'arrayOfDocuments') ~> ParseJson
CsvSource derive(csvString = 'Id|name|year\n\'1\'|\'test1\'|\'1999\'') ~> CsvString
CsvString parse(csv = csvString ? (id as integer,
		name as string,
		year as string),
	format: 'delimited',
	columnNamesAsHeader: true,
	columnDelimiter: '|',
	nullValue: '',
	documentForm: 'documentPerLine') ~> ParseCsv
ParseJson select(mapColumn(
		jsonString,
		json
	),
	skipDuplicateMapInputs: true,
	skipDuplicateMapOutputs: true) ~> KeepStringAndParsedJson
ParseCsv select(mapColumn(
		csvString,
		csv
	),
	skipDuplicateMapInputs: true,
	skipDuplicateMapOutputs: true) ~> KeepStringAndParsedCsv

数据流脚本

语法

示例

parse(json = jsonString ? (trade as boolean,
                                customers as string[]),
                format: 'json|XML|delimited',
                documentForm: 'singleDocument') ~> ParseJson

parse(csv = csvString ? (id as integer,
                                name as string,
                                year as string),
                format: 'delimited',
                columnNamesAsHeader: true,
                columnDelimiter: '|',
                nullValue: '',
                documentForm: 'documentPerLine') ~> ParseCsv

相关内容

• 使用平展转换将行转换为列。
• 使用派生列转换来转换行。