Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Den här artikeln ger en översikt över de metoder som finns för att importera data till ett Eventhouse genom att använda Get data-upplevelsen.
Datakällor
Du kan importera data till ett Eventhouse från följande källor:
- Lokal fil
- OneLake
- Real-Time hubb
- Händelseström
- Azure Storage
- Azure Event Hubs
- Amazon S3
- Data Factory-pipelinekopiering
- Data Factory-dataflöden
- Affärshändelser för Eventhouse och Real-Time Dashboard
Ytterligare datakällor
Om din källa inte är listad, välj Connect more data sources för att använda de kontakter som finns tillgängliga via Real-Time hubb. Du kan ta in data i Eventstream och sedan in i Eventhouse utan att lämna Hämta-dataarbetsflödet. För dessa fall, välj alternativet Koppla fler datakällor .
Stort meddelandestöd (förhandsversion)
Important
Den här funktionen är i förhandsversion.
När du hämtar data från en Eventstream eller en lokal fil innehåller dataförhandsvisningen en kryssruta för Tillåt stora värden för string och dynamic kolumner. När den är aktiverad tillåter den att enskilda dataceller innehåller värden från 1 MB upp till 32 MB.
Denna förmåga låter dig hålla en stor last samlad i en enda cell när ditt scenario kräver det.
Till exempel att lagra och bearbeta ett stort JSON-dokument i ett enda eventhouse string eller dynamic kolumn. Om ditt scenario istället gynnas av en mer strukturerad datamodell kan du omvandla nyttolasten till separata kolumner genom att använda Eventstreams Event Processing Editor före inmatning, eller en eventhouse-uppdateringspolicy efter inmatning.
För analysscenarier är det generellt mer effektivt att dela upp stora meddelanden i mindre, strukturerade kolumner. Denna metod kan minska minnesförbrukningen och I/O (in/utmatning) när du lagrar, indexerar och frågar data.
Important
Som en del av importguiden skannar en mekanism för schemahärledning de första 1 000 posterna i inkommande förhandsdata. Om den identifierar ett stort värde bland dessa poster markerar den automatiskt kryssrutan och visar ett meddelande som meddelar att stora värden har upptäckts. Om ett stort värde dyker upp senare i datan upptäcker inte schema-inferensmotorn det automatiskt, och du måste manuellt markera kryssrutan för att ta in värden större än 1 MB per cell.
AVRO-, Parquet- och TXT-formaten skannas inte efter stora meddelanden under denna konfigurationsguide. För dessa format måste du välja Tillåt stora värden om du förväntar dig string att värdena dynamic överstiger 1 MB per cell.
Stöd för stora meddelanden stöds inte för genvägar (externa tabeller) eller tabeller med frågeacceleration via OneLake-genvägar.
Tillgängligheten av OneLake-data för tabeller med stora värdekolumner beror på målstorleksgränserna.
Du kan också slå på detta alternativ för en befintlig tabellkolumn senare. För mer information, se Tillåt stora värden för en kolumn. Denna förändring gäller endast för ny data som tas in framöver; tidigare inhämtade string värden trunkeras till gränsen (MaxValueSize egenskapen för standardpolicyn är 1 MB), dynamic värden ersätts med null.
När den är aktiverad använder kolumnen kodningspolicyn BigObjectIndexed32 , som indexerar stora värden för frågeprestanda men ökar minnesförbrukningen. För att kontrollera om policyn är aktiverad för en kolumn, se Kodningspolicy, eller se den i tabellens detaljpaneler i Hantera och övervaka en KQL-databastabell. För mer information om policyn, se Kodningspolicytyper.