Dataflows Gen 2 में Data Ingestion और Scheduling

Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

डेटा डेस्टिनेशन कनेक्शन और टेबल विकल्प

डेटा डेस्टिनेशन से कनेक्शन कॉन्फ़िगर करना

  • चुने गए sink के अनुसार नया कनेक्शन बनाएँ या मौजूदा उपयोग करें.

नई या मौजूदा टेबल चुनें

  • New Table: डिलीट होने पर अपने-आप फिर बनती है
  • Existing Table: डिलीट होने पर फिर नहीं बनती

नई टेबल बनाएँ या मौजूदा टेबल चुनें

डेटा डेस्टिनेशन से कनेक्ट करें

Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

Managed सेटिंग्स

  • ऑटोमैटिक सेटिंग्स डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन
  • Update Method: हर रिफ्रेश पर डेटा पूरी तरह रिप्लेस होता है
  • Managed Mapping: स्कीमा बदलने पर ऑटो एडजस्टमेंट
  • Table Recreated: रिफ्रेश के दौरान टेबल ड्रॉप होकर फिर बनती है

नई टेबल के लिए Managed सेटिंग्स

Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

मैनुअल सेटिंग्स

डेटा डेस्टिनेशन के लिए मैनुअल सेटिंग्स

  • फुल कंट्रोल के लिए ऑटोमैटिक सेटिंग्स बंद करें
  • कॉलम मैपिंग बदलें, अनावश्यक कॉलम हटाएँ

मैनुअल सेटिंग्स

Update Methods

  • Replace: पुराना डेटा हटकर नया आ जाता है
  • Append: नया डेटा मौजूदा डेटा में जुड़ता है

Schema Options

  • Dynamic Schema: बदलाव मान्य, पर टेबल ड्रॉप होती है
  • Fixed Schema: स्कीमा नहीं बदलता; रिलेशनशिप्स बनी रहती हैं
Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

Dataflow रिफ्रेश मैनेज करना

Dataflow रिफ्रेश ट्रांसफॉर्मेशन अप्लाई करते हैं ताकि डेस्टिनेशन डेटा अप-टू-डेट रहे.

  • On-Demand Refresh: मैन्युअली या पाइपलाइन से ट्रिगर करें
    On-Demand Dataflow Refresh
  • Scheduled Refresh: रिफ्रेश फ़्रीक्वेंसी सेट करें (दिन में अधिकतम 48 बार)
    Schedule Refresh for Dataflows Gen2
  • Cancel Refresh: प्रोग्रेस में चल रहे रिफ्रेश को रोकें
    Cancel Refresh
Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

अभ्यास करते हैं!

Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

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