Neste artigo, exploraremos o processo de ingestão de dados em um Azure Synapse Data Explorer pool. O Azure Synapse é um poderoso serviço de análise que combina data warehousing empresarial, integração de big data e exploração de dados. O Data Explorer pool dentro do Azure Synapse nos permite armazenar e consultar dados semi-estruturados e de texto livre de forma eficiente.

Criando um Data Explorer Pool

O primeiro passo no processo é criar um Data Explorer pool no Azure Synapse. Uma vez criado o pool, podemos prosseguir com a criação de um novo banco de dados dentro do pool. O banco de dados servirá como o contêiner para nossas estruturas de dados.

Ingestão de Dados

Uma vez criado o banco de dados, temos várias opções para a ingestão de dados no Data Explorer pool. Uma opção é usar o recurso de ingestão com um clique, que nos permite ingerir facilmente dados de fontes como Event Hub, Blob Storage e IoT Hub. Outra opção é criar uma nova conexão de dados para outro data explorer pool ou cluster.

Neste artigo, vamos nos concentrar na ingestão de dados do Azure Data Lake Storage, que é comumente usado como a principal fonte de dados em um cenário de Data Lake. Para fazer isso, precisamos criar uma conexão com a conta do Azure Data Lake Storage e selecionar o(s) arquivo(s) específico(s) que queremos ingerir.

Processo de Ingestão de Dados

Uma vez estabelecida a conexão de dados, podemos prosseguir com o processo de ingestão de dados. O Data Explorer pool fornece uma interface semelhante a um assistente que nos guia pelas etapas de ingestão de dados. Temos a opção de criar uma nova tabela ou usar uma existente para preenchê-la com os dados ingeridos.

Durante o processo de ingestão, o Data Explorer pool detecta automaticamente o esquema do arquivo de dados e nos permite configurar as configurações de análise de dados. Podemos mapear os campos de origem para os campos de destino na tabela, garantindo que os dados sejam lidos e armazenados com precisão.

Consultando os Dados Ingeridos

Uma vez que os dados são ingeridos com sucesso no Data Explorer pool, podemos navegar até o Azure Synapse Analytics studio e abrir a interface Web UI para explorar os objetos de dados no pool. Podemos consultar os dados e realizar várias operações de gerenciamento de dados usando a guia Data no Azure Synapse Studio.

Conclusão

Neste artigo, aprendemos como configurar um Data Explorer pool no Azure Synapse e ingerir dados nele a partir do Azure Data Lake Storage. O processo envolve a criação de um banco de dados, o estabelecimento de uma conexão de dados e o uso do assistente de ingestão para popular as tabelas com dados. Ao aproveitar o poder do Azure Synapse, podemos gerenciar e consultar dados semi-estruturados e de texto livre de forma eficiente em nossos fluxos de trabalho de análise.