Copiar dados do Google Cloud Storage usando o Azure Data Factory ou o Synapse Analytics

APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Este artigo descreve como copiar dados a partir do Google Cloud Storage (GCS). Para saber mais, leia o artigo introdutório do Azure Data Factory e do Synapse Analytics.

Funcionalidades com suporte

Há suporte para este conector do Google Cloud Storage para as seguintes funcionalidades:

① Runtime de integração do Azure ② Runtime de integração auto-hospedada

Especificamente, este conector do Google Cloud Storage dá suporte à cópia de arquivos no estado em que se encontram ou à análise de arquivos com os formatos de arquivo e codecs de compactação compatíveis. Ele aproveita a interoperabilidade compatível com S3 do GCS.

Pré-requisitos

A seguinte configuração é necessária na sua conta do Google Cloud Storage:

1. Permitir a interoperabilidade para sua conta do Google Cloud Storage
2. Defina o projeto padrão que contém os dados que você deseja copiar do bucket de destino do GCS.
3. Crie uma conta de serviço e defina os níveis de permissões certos usando o IAM de Nuvem no GCP.
4. Gere as chaves de acesso para essa conta de serviço.

Permissões necessárias

Para copiar dados do Google Cloud Storage, verifique se você recebeu as seguintes permissões para as operações de objeto: storage.objects.get e storage.objects.list.

Se você usar a interface do usuário para a criação, será necessária a permissão storage.buckets.list adicional para operações como teste da conexão com o serviço vinculado e procura começando na raiz. Caso não deseje conceder essa permissão, escolha as opções "Testar a conexão com o caminho do arquivo" ou "Procurar começando no caminho especificado" na interface do usuário.

Para obter a lista completa de funções do Google Cloud Storage e as permissões associadas, confira Funções do IAM do Google Cloud Storage no site do Google Cloud.

Introdução

Para executar a atividade de Cópia com um pipeline, será possível usar as ferramentas ou os SDKs abaixo:

• A ferramenta Copiar Dados
• O portal do Azure
• O SDK do .NET
• O SDK do Python
• PowerShell do Azure
• A API REST
• O modelo do Azure Resource Manager

Criar um serviço vinculado ao Google Cloud Storage usando a interface do usuário

Use as etapas a seguir para criar um serviço vinculado ao Google Cloud Storage na interface do usuário do portal do Azure.

1. Navegue até a guia Gerenciar em seu espaço de trabalho do Azure Data Factory ou do Synapse, selecione Serviços Vinculados e clique em Novo:

   • Azure Data Factory
   • Azure Synapse

   

2. Pesquise por Google e selecione o conector do Google Cloud Storage (API S3).

   

3. Configure os detalhes do serviço, teste a conexão e crie o novo serviço vinculado.

   

Detalhes da configuração do conector

As seções a seguir fornecem detalhes sobre as propriedades que são usadas para definir entidades do Data Factory específicas ao conector do Google Cloud Storage.

Propriedades do serviço vinculado

Há suporte para as seguintes propriedades nos serviços vinculados do Google Cloud Storage:

Veja um exemplo:

{
    "name": "GoogleCloudStorageLinkedService",
    "properties": {
        "type": "GoogleCloudStorage",
        "typeProperties": {
            "accessKeyId": "<access key id>",
            "secretAccessKey": {
                "type": "SecureString",
                "value": "<secret access key>"
            },
            "serviceUrl": "https://storage.googleapis.com"
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Propriedades do conjunto de dados

O Azure Data Factory é compatível com os formatos de arquivo a seguir. Confira cada artigo para obter configurações baseadas em formato.

• Formato Avro
• Formato binário
• Formato de texto delimitado
• Formato do Excel
• Formato JSON
• Formato ORC
• Formato Parquet
• Formato XML

Há suporte para as seguintes propriedades no Google Cloud Storage nas configurações de location em um conjunto de dados baseado no formato:

Exemplo:

{
    "name": "DelimitedTextDataset",
    "properties": {
        "type": "DelimitedText",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "<Google Cloud Storage linked service name>",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "schema": [ < physical schema, optional, auto retrieved during authoring > ],
        "typeProperties": {
            "location": {
                "type": "GoogleCloudStorageLocation",
                "bucketName": "bucketname",
                "folderPath": "folder/subfolder"
            },
            "columnDelimiter": ",",
            "quoteChar": "\"",
            "firstRowAsHeader": true,
            "compressionCodec": "gzip"
        }
    }
}

Propriedades da atividade de cópia

Para obter uma lista completa das seções e propriedades disponíveis para definir atividades, confia o artigo Pipelines. Esta seção apresenta uma lista das propriedades para as quais a fonte do Google Cloud Storage dá suporte.

Google Cloud Storage como um tipo de origem

O Azure Data Factory é compatível com os formatos de arquivo a seguir. Confira cada artigo para obter configurações baseadas em formato.

• Formato Avro
• Formato binário
• Formato de texto delimitado
• Formato do Excel
• Formato JSON
• Formato ORC
• Formato Parquet
• Formato XML

Há suporte para as seguintes propriedades no Google Cloud Storage nas configurações de storeSettings em uma origem de cópia baseada no formato:

Exemplo:

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromGoogleCloudStorage",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "<Delimited text input dataset name>",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "<output dataset name>",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "DelimitedTextSource",
                "formatSettings":{
                    "type": "DelimitedTextReadSettings",
                    "skipLineCount": 10
                },
                "storeSettings":{
                    "type": "GoogleCloudStorageReadSettings",
                    "recursive": true,
                    "wildcardFolderPath": "myfolder*A",
                    "wildcardFileName": "*.csv"
                }
            },
            "sink": {
                "type": "<sink type>"
            }
        }
    }
]

Exemplos de filtro de pasta e arquivo

Esta seção descreve o comportamento resultante do caminho da pasta e do nome de arquivo com filtros curinga.

Exemplos de lista de arquivos

Esta seção descreve o comportamento resultante do uso de um caminho de lista de arquivos na origem da atividade Copy.

Suponha que você tenha a seguinte estrutura de pasta de origem e queira copiar os arquivos em negrito:

Propriedades do fluxo de dados de mapeamento

Quando estiver transformando dados em fluxos de dados de mapeamento, você poderá ler arquivos do Armazenamento em Nuvem do Google nos seguintes formatos:

• Avro
• Delta
• CDM
• Texto delimitado
• Excel
• JSON
• ORC
• Parquet
• XML

As configurações de formato específico estão localizadas na documentação para esse formato. Para saber mais, confira Transformação de origem no fluxo de dados de mapeamento.

Transformação de origem

Na transformação de origem, você pode ler de um contêiner, pasta ou arquivo individual no Armazenamento de Nuvem do Google. Use a guia Opções de origem para gerenciar como os arquivos são lidos.

Caminhos curinga: o uso de um padrão curinga instruirá o serviço a executar um loop em cada pasta e arquivo correspondentes em uma única transformação de origem. Esse é um modo eficaz de processar vários arquivos dentro de um único fluxo. Adicione vários padrões de correspondência de curinga com o sinal de adição que aparece ao passar o mouse sobre o padrão de curinga existente.

Em seu contêiner de origem, escolha uma série de arquivos que correspondem a um padrão. Somente o contêiner pode ser especificado no conjunto de dados. O caminho curinga, portanto, também precisa incluir o caminho da pasta raiz.

Exemplos de caracteres curinga:

• * Representa qualquer conjunto de caracteres.

• ** Representa o aninhamento de diretório recursivo.

• ? Substitui um caractere.

• [] Corresponde a um ou mais caracteres entre colchetes.

• /data/sales/**/*.csv Obtém todos os arquivos CSV em /data/sales.

• /data/sales/20??/**/ Obtém todos os arquivos no século XX.

• /data/sales/*/*/*.csv Obtém arquivos CSV dois níveis em /data/sales.

• /data/sales/2004/*/12/[XY]1?.csv Obtém todos os arquivos CSV de dezembro de 2004 que começam com X ou Y prefixado por um número de dois dígitos.

Caminho raiz da partição: se você tiver pastas particionadas em sua fonte de arquivo com um formato key=value (por exemplo, year=2019), poderá atribuir o nível superior da árvore de pastas dessa partição a um nome de coluna no fluxo de dados.

Primeiro, defina um curinga para incluir todos os caminhos que são as pastas particionadas mais os arquivos folha que você deseja ler.

Use a configuração do caminho raiz da partição para definir qual é o nível superior da estrutura de pastas. Ao exibir o conteúdo de seus dados por meio de uma pré-visualização de dados, você verá que o serviço adicionará as partições resolvidas encontradas em cada um dos níveis de pasta.

Lista de arquivos: é um conjunto de arquivos. Crie um arquivo de texto que inclui uma lista de arquivos do caminho relativo a serem processados. Aponte para este arquivo de texto.

Coluna para armazenar o nome do arquivo: armazene o nome do arquivo de origem em uma coluna em seus dados. Insira um novo nome de coluna para armazenar a cadeia de caracteres de nome de arquivo.

Após a conclusão: Opte por não fazer nada com o arquivo de origem após a execução de fluxo de dados, excluir o arquivo de origem ou mover o arquivo de origem. Os caminhos para movimentação são relativos.

Para mover os arquivos de origem para outro local após o processamento, primeiro selecione "Mover" para a operação de arquivo. Em seguida, defina o diretório "de". Se você não estiver usando curingas para o caminho, a configuração "de" será a mesma pasta que a de origem.

Se você tiver um caminho de origem com curinga, sua sintaxe terá a seguinte aparência:

/data/sales/20??/**/*.csv

Você pode especificar "de" como:

/data/sales

E você pode especificar "para" como:

/backup/priorSales

Nesse caso, todos os arquivos que foram originados em /data/sales são movidos para /backup/priorSales.

Filtrar por última modificação: você pode filtrar quais arquivos são processados especificando um intervalo de datas de quando eles foram modificados pela última vez. Todos os datetimes estão em UTC.

Pesquisar propriedades de atividade

Para saber detalhes sobre as propriedades, verifique Atividade de pesquisa.

Propriedades de atividade GetMetadata

Para saber detalhes sobre as propriedades, confira Atividade GetMetadata.

Excluir propriedades da atividade

Para saber mais detalhes sobre as propriedades, confira Atividade Delete.

Modelos herdados

Se você estava usando um conector do Amazon S3 para copiar dados do Google Cloud Storage, ainda há suporte para compatibilidade com versões anteriores. Sugerimos que você use o novo modelo mencionado anteriormente. A criação da interface do usuário do Data Factory mudou para gerar o novo modelo.

Conteúdo relacionado

Para obter uma lista de armazenamentos de dados que a atividade Copy suporta, como fontes e coletores, consulte Armazenamentos de dados compatíveis.