Azure Veri Gezgini veri alımına genel bakış

Veri alımı, verileri kümenizdeki bir tabloya yüklemeyi içerir. Azure Veri Gezgini veri geçerliliğini sağlar, biçimleri gerektiği gibi dönüştürür ve şema eşleştirme, kuruluş, dizin oluşturma, kodlama ve sıkıştırma gibi işlemeler gerçekleştirir. Veri alındıktan sonra sorgu için kullanılabilir.

Azure Veri Gezgini, akış veya kuyruğa alınmış alım kullanarak tek seferlik alım veya sürekli alım işlem hattı oluşturma olanağı sunar. Size uygun olanı belirlemek için bkz . Tek seferlik veri alımı ve Sürekli veri alımı.

Tek seferlik veri alımı

Bir kerelik alım, geçmiş verilerin aktarılması, eksik verilerin doldurulması ve prototip oluşturma ile veri analizinin ilk aşamaları için yararlıdır. Bu yaklaşım, sürekli işlem hattı taahhüdüne gerek kalmadan hızlı veri tümleştirmesini kolaylaştırır.

Tek seferlik veri alımı gerçekleştirmenin birden çok yolu vardır. Kullanım örneğiniz için en uygun seçeneği belirlemek için aşağıdaki karar ağacını kullanın:

Daha fazla bilgi için ilgili belgelere bakın:

Çıkma	İlgili belgeler
	Alma için Azure Veri Gezgini tarafından desteklenen veri biçimlerine bakın.
	Bkz. Azure Data Factory işlem hatları için desteklenen dosya biçimleri.
	Mevcut bir depolama sisteminden verileri içeri aktarmak için bkz. Geçmiş verileri Azure Veri Gezgini'a alma.
	Azure Veri Gezgini web kullanıcı arabiriminde yerel bir dosyadan, Amazon S3'ten veya Azure Depolama'dan veri alabilirsiniz.
	Azure Data Factory ile tümleştirmek için bkz. Azure Data Factory kullanarak azure Veri Gezgini veri kopyalama.
	Kusto istemci kitaplıkları C#, Python, Java, JavaScript, TypeScript ve Go için kullanılabilir. Verilerinizi işlemek için kod yazabilir ve ardından Verileri Azure Veri Gezgini tablonuza almak için Kusto Alma kitaplığını kullanabilirsiniz. Veri alımından önce desteklenen biçimlerden birinde olmalıdır.

Sürekli veri alımı

Sürekli alım, canlı verilerden anında içgörü gerektiren durumlarda üstünlük sağlar. Örneğin, sürekli alma, izleme sistemleri, günlük ve olay verileri ve gerçek zamanlı analiz için yararlıdır.

Sürekli veri alımı, akış veya kuyruğa alınmış alım ile bir alım işlem hattı ayarlamayı içerir:

• Akış alımı: Bu yöntem, tablo başına küçük veri kümeleri için neredeyse gerçek zamanlı gecikme süresi sağlar. Veriler bir akış kaynağından mikro toplu olarak alınır, başlangıçta satır deposuna yerleştirilir ve sonra sütun deposu uzantılarına aktarılır. Daha fazla bilgi için bkz . Akış alımını yapılandırma.

• Kuyruğa alınan alma: Bu yöntem yüksek alım aktarım hızı için iyileştirilmiştir. Veriler alma özelliklerine göre toplu işlenir ve ardından hızlı sorgu sonuçları için küçük toplu işlemler birleştirilir ve iyileştirilir. Varsayılan olarak, kuyruğa alınan maksimum değerler 5 dakika, 1000 öğe veya toplam boyut olarak 1 GB'tır. Kuyruğa alınan alma komutunun veri boyutu sınırı 6 GB'tır. Bu yöntem, geçici hataları azaltmak için yeniden deneme mekanizmalarını kullanır ve işlemde hiçbir iletinin kaybolmamasını sağlamak için 'en az bir kez' mesajlaşma semantiğini izler. Kuyruğa alınan alma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Alma toplu işlem ilkesi.

Sürekli veri alımını yapılandırmanın birden çok yolu vardır. Kullanım örneğiniz için en uygun seçeneği belirlemek için aşağıdaki karar ağacını kullanın:

Daha fazla bilgi için ilgili belgelere bakın:

Çıkma	İlgili belgeler
	Bağlayıcıların listesi için bkz . Bağlayıcılara genel bakış.
	Event Hubs veri bağlantısı oluşturun. Event Hubs ile tümleştirme azaltma, yeniden denemeler, izleme ve uyarılar gibi hizmetler sağlar.
	Gerçek zamanlı akış veri işlem hatları oluşturmaya yönelik dağıtılmış bir akış platformu olan Apache Kafka'dan veri alın.
	IoT Hub veri bağlantısı oluşturun. IoT Hubs ile tümleştirme azaltma, yeniden denemeler, izleme ve uyarılar gibi hizmetler sağlar.
	Event Grid veri bağlantısı oluşturun. Event Grid ile tümleştirme azaltma, yeniden denemeler, izleme ve uyarılar gibi hizmetler sağlar.
	Apache Spark, Apache Kafka, Azure Cosmos DB, Fluent Bit, Logstash, Açık Telemetri, Power Automate, Splunk ve daha fazlası gibi ilgili bağlayıcı yönergelerine bakın. Daha fazla bilgi için bkz . Bağlayıcılara genel bakış.
	Kusto istemci kitaplıkları C#, Python, Java, JavaScript, TypeScript ve Go için kullanılabilir. Verilerinizi işlemek için kod yazabilir ve ardından Verileri Azure Veri Gezgini tablonuza almak için Kusto Alma kitaplığını kullanabilirsiniz. Veri alımından önce desteklenen biçimlerden birinde olmalıdır.

Yönetim komutları ile doğrudan alma

Azure Veri Gezgini, veri yönetimi hizmetini kullanmak yerine verileri doğrudan kümenize alan aşağıdaki alım yönetimi komutlarını sunar. Bunlar üretim veya yüksek hacimli senaryolarda değil, yalnızca keşif ve prototip oluşturma için kullanılmalıdır.

• Satır içi alma: .ingest satır içi komutu, komut metninin bir parçası olarak alınacak verileri içerir. Bu yöntem, doğaçlama test amaçlarına yöneliktir.
• Sorgudan alma: .set, .append, .set-or-append veya .set-or-replace komutları , sorgunun veya komutun sonuçları olarak alınacak verileri dolaylı olarak belirtir.
• Depolama alanından alma: .ingest komutu, Azure Blob Depolama gibi dış depolamadan alınan verileri alır, kümeniz tarafından erişilebilir ve komutuyla işaret edilir.

Alım yöntemlerini karşılaştırma

Aşağıdaki tabloda ana alım yöntemleri karşılaştırılmıtır:

Diğer bağlayıcılar hakkında bilgi için bkz . Bağlayıcılara genel bakış.

İzinler

Aşağıdaki listede çeşitli alım senaryoları için gereken izinler açıklanmaktadır:

• Yeni tablo oluşturmak için en az Veritabanı Kullanıcısı izinleri gerekir.
• Şemasını değiştirmeden mevcut bir tabloya veri almak için en azından Veritabanı Alma izni gerekir.
• Varolan bir tablonun şemasını değiştirmek için en az Tablo Yöneticisi veya Veritabanı Yöneticisi izinleri gerekir.

Daha fazla bilgi için bkz . Kusto rol tabanlı erişim denetimi.

Alma işlemi

Aşağıdaki adımlarda genel alım işlemi özetlenmektedir:

1. Toplu işlem ilkesini ayarlama (isteğe bağlı):Veriler alma toplu işlem ilkesine göre toplu olarak oluşturulur. Yönergeler için bkz . Aktarım hızı için iyileştirme.

2. Bekletme ilkesini ayarlama (isteğe bağlı):Veritabanı bekletme ilkesi gereksinimlerinize uygun değilse, bunu tablo düzeyinde geçersiz kılın. Daha fazla bilgi için bkz. Veri saklama ilkeleri.

3. Tablo oluşturma: Veri al deneyimini kullanıyorsanız, veri alımı akışının bir parçası olarak bir tablo oluşturabilirsiniz. Aksi takdirde, Azure Veri Gezgini web kullanıcı arabiriminde veya .create table komutuyla veri alımından önce bir tablo oluşturun.

4. Şema eşlemesi oluşturma: Şema eşlemeleri , kaynak veri alanlarını hedef tablo sütunlarına bağlamaya yardımcı olur. CSV, JSON ve AVRO gibi satır odaklı biçimler ve Parquet gibi sütun odaklı biçimler de dahil olmak üzere farklı eşleme türleri desteklenir. Çoğu yöntemde, eşlemeler tabloda da önceden oluşturulabilir.

5. Güncelleştirme ilkesini ayarlama (isteğe bağlı): Parquet, JSON ve Avro gibi belirli veri biçimleri basit alma zamanı dönüştürmelerini etkinleştirir. Alma sırasında daha karmaşık işlemler için güncelleştirme ilkesini kullanın. Bu ilke, özgün tablo içindeki alınan veriler üzerinde ayıklamaları ve dönüştürmeleri otomatik olarak yürütür, ardından değiştirilen verileri bir veya daha fazla hedef tabloya alır.

6. Veri alma: Verileri getirmek için tercih ettiğiniz alım aracını, bağlayıcıyı veya yöntemi kullanın.

İlgili içerik

• Bağlayıcılara genel bakış
• Desteklenen veri biçimleri
• Desteklenen alma özellikleri
• İlkelere genel bakış