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Comportement d’ingestion des données non valides

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Les données incorrectes, non exploitables, trop volumineuses ou qui ne sont pas conformes au schéma peuvent ne pas être ingérées correctement. Les tableaux suivants décrivent ce qu’il faut attendre lors de l’ingestion de données non valides dans Azure Data Explorer.

Remarque

Pour en savoir plus sur ce qui provoque l’échec de l’ingestion, consultez Échec de l’ingestion et Codes d’erreur d’ingestion dans Azure Data Explorer.

Échec avec le code d’erreur

Le tableau suivant montre les cas où l’ingestion de données non valides échoue avec un code d’erreur :

Problème d’ingestion Code d’erreur
Format non valide ou endommagé (les données réelles ne correspondent pas au format spécifié) BadRequest_InvalidBlob
Données vides BadRequest_NoRecordsOrWrongFormat
Enregistrements mal formés dans les données JSON ingérées avec format="multijson » (p. ex. accolades ou guillemets manquants) BadRequest_InvalidBlob
Lignes CSV avec un nombre incohérent de champs Stream_WrongNumberOfFields

Échec sans code d’erreur

Le tableau suivant montre les cas où l’ingestion réussit sans erreur, gérant silencieusement les données non valides :

Problème d’ingestion Notes
Enregistrements mal formés dans les données JSON ingérées avec format="json ». Par exemple : nouvelles lignes inattendues, accolades ou guillemets manquants. Les enregistrements mal formés sont ignorés et non ingérés
Valeur supérieure à 1 Mo ingérée dans une colonne de chaîne Valeur tronquée jusqu’à 1 Mo
Valeur supérieure à 1 Mo (valeur par défaut, voir Stratégie d’encodage) ingérée dans une colonne dynamique Valeur NULL remplie
Valeur qui ne correspond pas au type de données de schéma de table. Par exemple : valeur à virgule flottante ingérée dans une int colonne. Valeur NULL remplie
Les champs mappés sont manquants dans les données Valeur NULL remplie

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