Dataflows Gen 2'de Veri Alımı ve Zamanlama

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Veri Hedefi Bağlantıları ve Tablo Seçenekleri

Veri Hedefine Bağlantı Yapılandırma

  • Seçilen hedefe göre yeni bağlantı oluşturun veya mevcut olanı kullanın.

Yeni veya Mevcut Tabloyu Kullanın

  • Yeni Tablo: Silinirse otomatik yeniden oluşturulur
  • Mevcut Tablo: Silinirse yeniden oluşturulmaz

Yeni tablo oluşturun veya mevcut tabloyu seçin

Veri hedefine bağlanın

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Yönetilen ayarlar

  • Otomatik ayarlar varsayılan olarak açıktır
  • Güncelleme Yöntemi: Her yenilemede veriler tamamen değiştirilir
  • Yönetilen Eşleme: Şema değişikliklerine otomatik uyum
  • Tablo Yeniden Oluşturulur: Yenilemede tablo düşürülüp yeniden oluşturulur

Yeni Tablolar için Yönetilen Ayarlar

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Manuel Ayarlar

Veri Hedefi için Manuel Ayarlar

  • Tam kontrol için otomatik ayarları kapatın
  • Sütun eşlemesini değiştirin, gereksiz sütunları hariç tutun

Manuel Ayarlar

Güncelleme Yöntemleri

  • Değiştir: Eski veri silinir ve yenisiyle değiştirilir
  • Ekle: Yeni veriler mevcut veriye eklenir

Şema Seçenekleri

  • Dinamik Şema: Değişikliklere izin verir ancak tabloyu düşürür
  • Sabit Şema: Şema değişikliği yoktur; ilişkileri korur
Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Veri Akışı Yenilemelerini Yönetme

Veri akışı yenilemeleri, hedef veriyi güncel tutmak için dönüşümler uygular

  • İsteğe Bağlı Yenileme: Manuel veya bir işlem hattı ile tetiklenir
    İsteğe Bağlı Dataflow Yenileme
  • Zamanlanmış Yenileme: Yenileme sıklığını ayarlayın (günde 48 kez'e kadar)
    Dataflows Gen2 için Zamanlama
  • Yenilemeyi İptal Et: Devam eden bir yenilemeyi durdurun
    Yenilemeyi İptal Et
Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Preparing Video For Download...