Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Dit artikel geeft een overzicht van de beschikbare methoden om data in een Eventhouse te importeren met behulp van de Get Data-ervaring.
Gegevensbronnen
Je kunt data importeren in een Eventhouse uit de volgende bronnen:
- Lokaal bestand
- OneLake
- Real-Time knooppunt
- Eventstream
- Azure Storage
- Azure Event Hubs
- Amazon S3
- Kopie van Data Factory-pijplijn
- Data Factory-gegevensstromen
- Eventhouse- en Real-Time Dashboard-zakelijke gebeurtenissen
Aanvullende gegevensbronnen
Als je bron niet vermeld staat, kies dan Connect more data sources om de connectors te gebruiken die via Real-Time hub beschikbaar zijn. Je kunt data naar Eventstream en daarna naar Eventhouse brengen zonder de Get Data-workflow te verlaten. Voor deze gevallen kies je de optie 'Meer databronnen verbinden '.
Ondersteuning voor grote berichten (preview)
Important
Deze functie is beschikbaar als preview-versie.
Wanneer je gegevens haalt uit een Eventstream of een lokaal bestand, bevat de gegevenspreview een selectievakje 'Grote waarden toestaan ' voor string en dynamic kolommen. Wanneer ingeschakeld, kunnen individuele datacellen waarden bevatten van 1 MB tot 32 MB.
Deze mogelijkheid stelt je in staat een grote payload samen te houden in één cel wanneer je scenario dat vereist.
Bijvoorbeeld het opslaan en verwerken van een groot JSON-document in één enkele gebeurtenishouse string of dynamic kolom. Als jouw scenario profiteert van een meer gestructureerd datamodel, kun je de payload omzetten in aparte kolommen door de Event Processing Editor van Eventstream vóór de invoering te gebruiken, of een Eventhouse-updatebeleid na de invoering.
Voor analysescenario's is het over het algemeen efficiënter om grote berichten op te splitsen in kleinere, gestructureerde kolommen. Deze aanpak kan het geheugenverbruik en I/O (input/output) bewerkingen verminderen wanneer je de data opslaat, indexeert en opvraagt.
Important
Als onderdeel van de ingestiewizard scant een schema-inferentiemechanisme de eerste 1.000 records van de binnenkomende previewgegevens. Als het een grote waarde tussen die records identificeert, selecteert het automatisch het selectievakje en toont een bericht dat je laat weten dat er grote waarden zijn gedetecteerd. Als er later een grote waarde in de data verschijnt, detecteert de schema-inferentieengine dit niet automatisch, en moet je handmatig het selectievakje selecteren om waarden groter dan 1 MB per cel te importeren.
De AVRO-, Parquet- en TXT-formaten worden tijdens deze configuratiewizard niet gescand op grote berichten. Voor deze formaten moet je Grote waarden toestaan selecteren als je verwacht string dat dynamic waarden meer dan 1 MB per cel zullen bedragen.
Large Message Support wordt niet ondersteund voor snelkoppelingen (externe tabellen) en tabellen met Query acceleration via OneLake-snelkoppelingen.
De beschikbaarheid van OneLake-gegevens voor tabellen met kolommen met grote waarden hangt af van de doelgroottelimieten.
Je kunt deze optie later ook inschakelen voor een bestaande tabelkolom. Voor meer informatie, zie Grote waarden toestaan voor een kolom. Deze wijziging geldt alleen voor nieuwe gegevens die voortaan worden ingevoerd; eerder ingevoerde string waarden worden tot het maximum ingekort (MaxValueSize eigenschap van het standaardbeleid is 1 MB), dynamic waarden worden vervangen door null.
Wanneer ingeschakeld, gebruikt de kolom het BigObjectIndexed32 coderingsbeleid, dat grote waarden indexeert voor queryprestaties maar het geheugenverbruik verhoogt. Om te controleren of het beleid voor een kolom is ingeschakeld, zie Coderingsbeleid, of bekijk het in het zijpaneel van tabeldetails in Beheren en monitor een KQL-databasetabel. Voor meer informatie over het beleid, zie Encoding policy types.