Usar a atividade KQL para executar uma consulta
A atividade KQL no Data Factory para Microsoft Fabric permite executar uma consulta no KQL (Kusto Query Language) em uma instância do Azure Data Explorer.
Pré-requisitos
Para começar, você deve concluir os seguintes pré-requisitos:
- Uma conta de locatário com uma assinatura ativa. Crie uma conta gratuitamente.
- Um workspace é criado.
Adicionar uma atividade KQL a um pipeline com a interface do usuário
Para usar uma atividade KQL em um pipeline, siga estas etapas:
Criando a atividade
Crie um pipeline no seu workspace.
Procure KQL no painel Atividades do pipeline e selecione-o para adicioná-lo à tela do pipeline.
Observação
Talvez seja necessário expandir o menu e rolar para baixo para ver a atividade KQL, conforme realçado na captura de tela abaixo.
Selecione a nova atividade KQL na tela do editor de pipeline se ela ainda não estiver selecionada.
Consulte as diretrizes de Configurações Geraispara definir a guia Configurações Gerais.
Configurações de atividades KQL
Selecione o guia Configurações e, em seguida, selecione a conexão do Banco de Dados KQL na lista suspensa ou crie uma nova. Se você selecionar um armazenamento de dados do workspace, poderá usar o conteúdo dinâmico para parametrizar a seleção do banco de dados, selecionando a opção Adicionar conteúdo dinâmico que aparece na lista suspensa.
Em seguida, forneça uma consulta KQL para executar no banco de dados selecionado para a propriedade Command. Você pode usar conteúdo dinâmico na consulta selecionando o link Adicionar conteúdo dinâmico que aparece quando a caixa de texto é selecionada.
Finalmente, especifique um tempo limite de comando ou deixe o tempo limite padrão de 20 minutos. Você pode usar conteúdo dinâmico para essa propriedade também.
Salvar e executar ou agendar o pipeline
A atividade KQL normalmente pode ser usada com outras atividades. Após configurar quaisquer outras atividades exigidas pelo pipeline, alterne para a guia Página Inicial na parte superior do editor do pipeline e selecione o botão Salvar para salvar o pipeline. Selecione Executar para executá-lo diretamente ou Agendar para agendá-lo. Você também pode exibir o histórico de execuções aqui ou definir outras configurações.