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Sie können das Konfigurationsmuster in diesem Tutorial erweitern, wenn Sie Daten mithilfe des Zuordnungsdatenflusses transformieren. You can expand on the configuration pattern in this tutorial when you transform data by using mapping data flow.

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In diesem Tutorial führen Sie die folgenden Schritte aus:In this tutorial, you do the following steps: Erstellen einer Data FactoryCreate a data factory. Erstellen einer Pipeline mit einer DatenflussaktivitätCreate a pipeline with a data flow activity. Erstellen einer Mapping Data Flow-Funktion mit vier TransformationenBuild a mapping data flow with four transformations. Ausführen eines Testlaufs für die PipelineTest run the pipeline. Überwachen einer DatenflussaktivitätMonitor a data flow activity.

VoraussetzungenPrerequisites Azure-Abonnement. Azure subscription.

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If you don't have an Azure subscription, create a free Azure account before you begin. Azure storage account. You use Data Lake Storage as source and sink data stores.

If you don't have a storage account, see Create an Azure storage account for steps to create one.

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Stellen Sie sicher, dass das Speicherkonto nur den Zugriff aus ausgewählten Netzwerken zulässt. Ensure the storage account allows access only portfolio investieren ethereum selected networks. The file that we'll transform in this tutorial is moviesDB. To retrieve the file from GitHub, copy the contents to a text editor of your choice to save it locally as a.

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To upload the file to your storage account, see Upload blobs with the Azure portal. In den Beispielen wird auf einen Container mit dem Namen sample-data verwiesen. The examples will reference a container named sample-data.

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In this step, you create a data factory and open the Data Factory UI to create a pipeline in the data factory. Open Microsoft Edge or Google Chrome.

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Der Name der Data Factory muss global eindeutig sein. The name of the data factory must be globally unique. If you receive an error message about the name value, enter a different name for bewertungen über die iroption data factory for example, yournameADFTutorialDataFactory.

For naming rules for Data Factory artifacts, see Data Factory naming rules.

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Select the Azure subscription in which you want to create the data factory. Führen Sie unter Ressourcengruppe einen der folgenden Schritte aus:For Resource Group, take one of the following steps: Wählen Sie die Option Use existing Vorhandene verwenden und dann in der Dropdownliste eine vorhandene Ressourcengruppe.

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Select Use existing, and select an existing resource group from the drop-down list. Select Create new, and enter the name of a resource group. To learn about resource groups, see Use resource groups to manage your Azure resources.

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Wählen Sie unter Version die Option V2. Under Version, select V2. Under Location, select a location for the data factory.

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In der Dropdownliste bewertungen über die iroption nur unterstützte Standorte angezeigt. Only locations that are supported appear in the drop-down list.

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Klicken Sie auf Erstellen. Select Create.

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Nach Abschluss der Erstellung wird der Hinweis im Benachrichtigungscenter angezeigt. After the creation is finished, you see the notice in the Notifications center.

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Select Go to resource to go to the Data Factory page. Klicken Sie auf Erstellen und überwachen, um die Data Factory-Benutzeroberfläche auf einer separaten Registerkarte zu starten. Select the Azure IR option. Under Virtual network configuration Previewselect Enable. Erstellen einer Pipeline mit einer DatenflussaktivitätCreate a pipeline with a data flow activity In diesem Schritt erstellen Sie eine Pipeline mit einer Datenflussaktivität.