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Este artículo ofrece una visión general de los métodos disponibles para ingir datos en una casa de eventos utilizando la experiencia Get data.
Orígenes de datos
Puedes ingerir datos en una casa de eventos desde las siguientes fuentes:
- Archivo local
- OneLake
- Centro en tiempo real
- Eventstream
- Azure Storage
- Azure Event Hubs
- Amazon S3
- Copia de canalización de Data Factory
- Flujos de datos de Data Factory
- Eventos empresariales de Eventhouse y Real-Time Panel
Orígenes de datos adicionales
Si tu fuente no está listada, selecciona Conectar más fuentes de datos para usar los conectores disponibles en Real-Time hub. Puedes llevar datos a Eventstream y luego a Eventhouse sin salir del flujo de trabajo Get Data. Para estos casos, selecciona la opción Conectar más fuentes de datos .
Compatibilidad con mensajes grandes (versión preliminar)
Importante
Esta característica se encuentra en versión preliminar.
Al obtener datos de un Eventstream o de un archivo local, la vista previa de los datos incluye una casilla Permitir valores grandes para las columnas string y dynamic. Cuando está habilitado, permite que las celdas de datos individuales contengan valores desde 1 MB hasta 32 MB.
Esta capacidad te permite mantener una gran carga útil unida en una sola celda cuando tu escenario lo requiere.
Por ejemplo, almacenar y procesar un documento JSON grande en una sola casa string de eventos o dynamic columna. Si tu escenario se beneficia de un modelo de datos más estructurado, puedes transformar la carga útil en columnas separadas usando el Editor de Procesamiento de Eventos de Eventstream antes de la ingestión, o una política de actualización de Eventhouse después de la ingestión.
Para escenarios analíticos, descomponer mensajes grandes en columnas estructuradas más pequeñas suele ser más eficiente. Este enfoque puede reducir el consumo de memoria y las operaciones de entrada/salida (E/S) cuando almacenas, indexas y consultas los datos.
Importante
Como parte del asistente de ingestión, un mecanismo de inferencia de esquema escanea los primeros 1.000 registros de los datos de vista previa entrantes. Si identifica un valor grande entre esos registros, selecciona automáticamente la casilla y muestra un mensaje que te notifica que se han detectado valores grandes. Si un valor grande aparece más adelante en los datos, el motor de inferencia de esquemas no lo detecta automáticamente, y debes seleccionar manualmente la casilla para ingerir valores mayores de 1 MB por celda.
Los formatos AVRO, Parquet y TXT no se escanean para detectar mensajes grandes durante este asistente de configuración. Para estos formatos, debes seleccionar Permitir valores grandes si esperas string que los dynamic valores superen 1 MB por celda.
La compatibilidad con mensajes grandes no está disponible para accesos directos (tablas externas) ni para tablas con aceleración de consultas sobre accesos directos de OneLake.
La disponibilidad de datos de OneLake para tablas con columnas de valor grande depende de los límites de tamaño objetivo.
También puedes activar esta opción para una columna de tabla existente más adelante. Para más información, consulte Permitir valores grandes para una columna. Este cambio solo se aplica a los nuevos datos ingeridos en adelante; los valores previamente ingeridos string se truncan al límite (MaxValueSize la propiedad de la política por defecto es 1 MB), los dynamic valores se sustituyen por nulos.
Cuando está habilitada, la columna utiliza la BigObjectIndexed32 política de codificación, que indexa valores elevados para el rendimiento de las consultas pero aumenta el consumo de memoria. Para comprobar si la política está habilitada para una columna, consulte Política de codificación, o visualice en el panel lateral de detalles de la tabla en Gestionar y supervise una tabla de base de datos KQL. Para más información sobre la política, consulte Tipos de políticas de codificación.