Create Mapping Data Flows in Azure Data Factory

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Learn to create azure data factory and azure storage accounts

Learn to create mapping data flow in the Azure data factory

Learn to work with basic data flow transformations like - select, filters, sort, joins ,derived columns and conditional split transformations

1.5 hours
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

In this 1 hour long project-based course, we’ll learn to create a mapping data flow on the azure data factory. First, we’ll learn to create an azure data factory on the Azure portal. Then we’ll learn to create an azure storage account so that we could store the source data on the blob containers. We’ll learn to configure the source and the sink transformation. We’ll learn to work with basic data flow transformations such as select, filters, sort, joins , derived columns, and conditional split transformations. We’ll learn to create a simple mapping data flow in the azure data factory. We’ll also learn to create and combine multiple streams of data on mapping data flows. Finally, we’ll also learn to store the transformed data to the destination. You must have an Azure account prior.

Навыки, которые вы получите

  • Mapping Data Flows

  • data transformations

  • Azure Data Factory

  • storage account

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction and create an azure data factory

  2. Create a storage account and upload source files to the blob containers

  3. Use select transformation in mapping data flow

  4. Practice activity: Apply select transformation to rename, drop and reorder the column

  5. Use derived column transformation in mapping data flow

  6. Use join transformation in mapping data flow

  7. Use conditional split transformation in mapping data flow

  8. Use filter and sort transformation in mapping data flow

  9. Create a simple mapping data flow in azure data factory

  10. Cumulative Challenge Task: Create a mapping data flow to get the details of the male customers with their age sorted in an ascending order

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.