Azure Data Factory est un puissant service sur le cloud Azure qui permet aux développeurs de créer des pipelines ETL pour le transport et la transformation des données. Dans cet article, nous explorerons les différentes transformations offertes dans le composant Data Flow d’Azure Data Factory et comprendrons leurs cas d’utilisation et leurs paramètres de configuration.

Transformations Data Flow

Le composant Data Flow dans Azure Data Factory offre une large gamme de transformations qui peuvent être utilisées pour manipuler et transformer les données. Jetons un coup d’œil à certaines des transformations clés :

JOIN

La transformation JOIN vous permet de combiner des données provenant de plusieurs sources en un flux commun. Elle prend en charge différents types de jointures et vous permet de spécifier des conditions de jointure à l’aide de différents opérateurs.

SPLIT

La transformation SPLIT divise les données en deux flux en fonction d’un critère. Cela permet un traitement discret des types de données divisées de manière catégorique.

EXISTS

La transformation EXISTS est équivalente à la clause EXISTS SQL. Elle compare les données d’un flux avec les données d’un autre flux en utilisant une ou plusieurs conditions, ce qui vous permet de trouver des ensembles de données correspondants ou uniques.

UNION

La transformation UNION fusionne les données de deux flux ayant des schémas identiques ou compatibles en un seul flux de données. La correspondance des schémas peut être effectuée par nom ou position ordinale des colonnes.

LOOKUP

La transformation LOOKUP est une transformation de données critique utilisée dans les flux de données impliquant des systèmes transactionnels et des entrepôts de données. Elle valide si les données existent déjà et effectue des actions telles que la mise à jour ou l’insertion des données en conséquence.

DERIVED COLUMN

La transformation DERIVED COLUMN vous permet de créer de nouveaux champs calculés ou de mettre à jour des données dans des champs existants. Elle est utile pour effectuer des calculs sur le flux de données.

SELECT

La transformation SELECT est utilisée pour sélectionner les champs dans le flux de données en renommant les champs, en modifiant les mappages et en supprimant les champs indésirables.

AGGREGATE

La transformation AGGREGATE est utilisée pour l’agrégation des données, généralement lors du chargement des données dans un entrepôt de données ou un référentiel de données analytiques. Elle prend en charge différents types de calculs d’agrégation basés sur certaines conditions.

SURROGATE KEY

La transformation SURROGATE KEY est utilisée pour générer des identifiants uniques pour les enregistrements dans les dimensions à changement lent. Elle est couramment utilisée dans les scénarios d’entrepôt de données.

PIVOT

La transformation PIVOT convertit les valeurs uniques des lignes d’un champ en colonnes. Elle est utile pour moduler les données imbriquées dans un schéma spécifique pour le reporting ou l’agrégation.

UNPIVOT

La transformation UNPIVOT convertit les colonnes en lignes, l’inverse de la transformation PIVOT. Elle dégroupe et déplie les données.

WINDOW

La transformation WINDOW vous permet de créer des agrégations à l’aide de fonctions de fenêtrage comme RANK. Elle permet des agrégations complexes à l’aide d’expressions personnalisées.

RANK

La transformation RANK est utilisée pour classer les données en fonction d’un critère de tri spécifique. Elle est souvent utilisée vers la fin d’un pipeline de données.

FLATTEN

La transformation FLATTEN est utilisée pour convertir des données hiérarchiques ou imbriquées en une structure tabulaire sans autres optimisations telles que le pivotement ou le dépliage.

PARSE

La transformation PARSE est utilisée pour analyser les champs et les types de données dans des formats semi-structurés ou de document tels que XML, JSON et les fichiers texte délimités.

FILTER

La transformation FILTER est utilisée pour limiter la portée des données et les traiter de manière conditionnelle. Elle vous permet de filtrer les données en fonction de critères spécifiques.

SORT

La transformation SORT est utilisée pour trier les données, en particulier lorsqu’il s’agit d’ensembles de données chronologiques ou lors du chargement de données dans des référentiels de destination de manière triée.

Ce ne sont là que quelques-unes des transformations disponibles dans le composant Data Flow d’Azure Data Factory. Chaque transformation sert un objectif spécifique et peut être utilisée pour transformer les données dans la forme et la taille souhaitées.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les différentes transformations offertes par le composant Data Flow d’Azure Data Factory. Nous avons compris leurs cas d’utilisation généraux et avons brièvement examiné leurs paramètres de configuration. Ces transformations jouent un rôle crucial dans la création de pipelines ETL riches et permettent aux développeurs de transformer efficacement les données sans efforts de développement personnalisés importants.