Tutoriales en vídeo del flujo de datos de asignación
SE APLICA A: 
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Sugerencia
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A continuación se muestra una lista de los tutoriales en vídeo sobre el flujo de datos de asignación creados por el equipo de Azure Data Factory.
Como se realizan actualizaciones constantemente en el producto, se han agregado características a la experiencia de usuario actual de Azure Data Factory o se han cambiado funcionalidades.
Introducción
Introducción a los flujos de datos de asignación en Azure Data Factory
Depuración y desarrollo de flujos de datos de asignación
Depuración y prueba de los flujos de datos de asignación.
Acciones rápidas de vista previa de datos
Supervisión y administración del rendimiento del flujo de datos de asignación
Intervalos entre puntos de referencia
Depuración de flujos de trabajo para flujos de datos
Vista de supervisión actualizada
Resúmenes de las transformaciones
Transformación Aggregate (Agregado)
Transformación Alter row (Alteración de fila)
Transformación Columna derivada
Actualizaciones de transformación de búsqueda y sugerencias
Transformación Dinamizar: asignación de las columnas desplazadas
Transformación Select (Seleccionar)
Transformación Select (Seleccionar): asignación basada en reglas
Transformación Select (Seleccionar): Conjuntos de datos grandes
Transformación Surrogate key (Clave suplente)
Transformación Anulación de dinamización
Transformación Window (Ventana)
Transformación Filter (Filtro)
Transformación División condicional
Transformación Exists (Existe)
Combinaciones dinámicas y búsquedas dinámicas
Transformación para convertir a cadena JSON
Transformación de llamada externa
Transformación de datos jerárquicos
Transformación Rank (Clasificar)
Contexto de fila mediante la transformación de ventana
Transformación de tipos de datos complejos
Salida a la siguiente actividad
Transformación para convertir a cadena JSON
Transformación de llamada externa
Filas de error de aserción del registro
Origen y receptor
Lectura y escritura de archivos JSON
Archivos de formato de texto delimitado y Parquet
Deducción de los tipos de datos en archivos de texto delimitados
Lectura y escritura de archivos con particiones
Transformación y creación de varias tablas SQL
Creación de particiones de los archivos en Data Lake
Patrón de carga del almacenamiento de datos
Opciones de salida de archivo de Data Lake
Optimización de los flujos de datos de asignación
Iteración de archivos con parámetros
Reducción de los tiempos de inicio
Rendimiento de la base de datos SQL
Optimización dinámica del tamaño del clúster del flujo de datos en tiempo de ejecución
Optimización de los tiempos de inicio del flujo de datos
Azure Integration Runtime para flujos de datos
Inicio rápido de clústeres con Azure IR
Escenarios del flujo de datos de asignación
Patrón de almacenamiento provisional de datos
Patrón de limpieza de direcciones
Cambio lento de dimensiones (tipo 1): sobrescritura
Cambio lento de dimensiones (tipo 2): historial
Transformación de la instancia de SQL Server local con un patrón de carga de datos diferencial
Recuentos de filas y filas distintas
Control de errores de truncamiento
Enrutamiento de datos inteligentes
Enmascaramiento de datos confidenciales
Modelos lógicos frente a modelos físicos
Detección de cambios en los datos de origen
Dimensión de variación lenta de tipo genérico 2
Eliminación de filas de destino cuando no están presentes en el origen
Carga de datos incremental con Azure Data Factory y Azure SQL DB
Transformación de datos de Avro desde Event Hubs mediante Analizar y Acoplar
Expresiones del flujo de datos
División de matrices y la instrucción Case
Diversión con la interpolación y los parámetros de cadenas
Introducción al script de Data Flow: Copiar, pegar, fragmentos de código
Expresiones de calidad de datos
Expresiones dinámicas como parámetros
Funciones definidas por el usuario