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Gilt für:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Tipp
Data Factory in Microsoft Fabric ist die nächste Generation von Azure Data Factory mit einer einfacheren Architektur, integrierter KI und neuen Features. Wenn Sie mit der Datenintegration noch nicht vertraut sind, beginnen Sie mit Fabric Data Factory. Vorhandene ADF-Workloads können auf Fabric aktualisiert werden, um auf neue Funktionen in der Datenwissenschaft, Echtzeitanalysen und Berichterstellung zuzugreifen.
Datenflüsse sind sowohl in Azure Data Factory Pipelines als auch in Azure Synapse Analytics Pipelines verfügbar. Dieser Artikel gilt für die Datenflusszuordnung. Wenn Sie mit Transformationen noch nicht fertig sind, lesen Sie den einführungsartikel Transformieren von Daten mithilfe von Zuordnungsdatenflüssen.
Filter-Transformationen ermöglicht das Filtern von Zeilen auf der Grundlage einer Bedingung. Der Ausgabestrom enthält alle Zeilen, die der Filterbedingung entsprechen. Die Filter-Transformation ähnelt einer WHERE-Klausel in SQL.
Konfiguration
Verwenden Sie den Ausdrucks-Generator für Datenflüsse, um einen Ausdruck für die Filterbedingung einzugeben. Um den Ausdrucks-Generator zu öffnen, wählen Sie das blaue Feld aus. Bei der Filterbedingung muss es sich um eine boolesche Bedingung handeln. Weitere Informationen zur Ausdruckserstellung finden Sie in der Dokumentation für den Ausdrucks-Generator.
Datenflussskript
Syntax
<incomingStream>
filter(
<conditionalExpression>
) ~> <filterTransformationName>
Beispiel
Das folgende Beispiel ist eine Filtertransformation mit dem Namen FilterBefore1960, bei der der eingehende Stream CleanData verwendet wird. Die Filterbedingung ist der Ausdruck year <= 1960.
In der Benutzeroberfläche sieht diese Transformation wie in der folgenden Abbildung aus:
Das Datenflussskript für diese Transformation befindet sich im folgenden Codeausschnitt:
CleanData
filter(
year <= 1960
) ~> FilterBefore1960
Zugehöriger Inhalt
Filtert Spalten mit der Auswahltransformation aus.