JSON-format i Azure Data Factory och Azure Synapse Analytics

GÄLLER FÖR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Följ den här artikeln när du vill parsa JSON-filerna eller skriva data i JSON-format.

JSON-format stöds för följande anslutningsappar:

• Amazon S3
• Amazon S3-kompatibel lagring,
• Azure Blob
• Azure Data Lake Storage Gen1
• Azure Data Lake Storage Gen2
• Azure Files
• Filsystem
• FTP
• Google Cloud Storage
• HDFS
• HTTP
• Oracle Cloud Storage
• SFTP

Egenskaper för datauppsättning

En fullständig lista över avsnitt och egenskaper som är tillgängliga för att definiera datauppsättningar finns i artikeln Datauppsättningar . Det här avsnittet innehåller en lista över egenskaper som stöds av JSON-datauppsättningen.

Nedan visas ett exempel på JSON-datauppsättning i Azure Blob Storage:

{
    "name": "JSONDataset",
    "properties": {
        "type": "Json",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "<Azure Blob Storage linked service name>",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "schema": [ < physical schema, optional, retrievable during authoring > ],
        "typeProperties": {
            "location": {
                "type": "AzureBlobStorageLocation",
                "container": "containername",
                "folderPath": "folder/subfolder",
            },
            "compression": {
                "type": "gzip"
            }
        }
    }
}

Kopiera egenskaper för aktivitet

En fullständig lista över avsnitt och egenskaper som är tillgängliga för att definiera aktiviteter finns i artikeln Pipelines . Det här avsnittet innehåller en lista över egenskaper som stöds av JSON-källan och mottagaren.

Lär dig mer om hur du extraherar data från JSON-filer och mappar till datalager/-format eller vice versa från schemamappning.

JSON som källa

Följande egenskaper stöds i avsnittet kopieringsaktivitet *källa* .

JSON-läsinställningar som stöds under formatSettings:

JSON som mottagare

Följande egenskaper stöds i avsnittet kopieringsaktivitet *mottagare* .

JSON-skrivinställningar som stöds under formatSettings:

JSON-filmönster

När du kopierar data från JSON-filer kan kopieringsaktivitet automatiskt identifiera och parsa följande mönster för JSON-filer. När du skriver data till JSON-filer kan du konfigurera filmönstret på kopieringsaktivitetsmottagaren.

• Typ I: setOfObjects

  Varje fil innehåller enskilda objekt, JSON-rader eller sammanfogade objekt.

  • Exempel på JSON med enskilda objekt

    {
        "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
        "callingimsi": "466920403025604",
        "callingnum1": "678948008",
        "callingnum2": "567834760",
        "switch1": "China",
        "switch2": "Germany"
    }
    

  • JSON-rader (standard för mottagare)

    {"time":"2015-04-29T07:12:20.9100000Z","callingimsi":"466920403025604","callingnum1":"678948008","callingnum2":"567834760","switch1":"China","switch2":"Germany"}
    {"time":"2015-04-29T07:13:21.0220000Z","callingimsi":"466922202613463","callingnum1":"123436380","callingnum2":"789037573","switch1":"US","switch2":"UK"}
    {"time":"2015-04-29T07:13:21.4370000Z","callingimsi":"466923101048691","callingnum1":"678901578","callingnum2":"345626404","switch1":"Germany","switch2":"UK"}
    

  • Exempel med sammanfogad JSON

    {
        "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
        "callingimsi": "466920403025604",
        "callingnum1": "678948008",
        "callingnum2": "567834760",
        "switch1": "China",
        "switch2": "Germany"
    }
    {
        "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
        "callingimsi": "466922202613463",
        "callingnum1": "123436380",
        "callingnum2": "789037573",
        "switch1": "US",
        "switch2": "UK"
    }
    {
        "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
        "callingimsi": "466923101048691",
        "callingnum1": "678901578",
        "callingnum2": "345626404",
        "switch1": "Germany",
        "switch2": "UK"
    }
    

• Typ II: arrayOfObjects

  Varje fil innehåller en matris med objekt.

  [
      {
          "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
          "callingimsi": "466920403025604",
          "callingnum1": "678948008",
          "callingnum2": "567834760",
          "switch1": "China",
          "switch2": "Germany"
      },
      {
          "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
          "callingimsi": "466922202613463",
          "callingnum1": "123436380",
          "callingnum2": "789037573",
          "switch1": "US",
          "switch2": "UK"
      },
      {
          "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
          "callingimsi": "466923101048691",
          "callingnum1": "678901578",
          "callingnum2": "345626404",
          "switch1": "Germany",
          "switch2": "UK"
      }
  ]
  

Mappa dataflödesegenskaper

När du mappar dataflöden kan du läsa och skriva till JSON-format i följande datalager: Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen1, Azure Data Lake Storage Gen2 och SFTP, och du kan läsa JSON-format i Amazon S3.

Källegenskaper

Tabellen nedan visar de egenskaper som stöds av en json-källa. Du kan redigera dessa egenskaper på fliken Källalternativ .

Infogad datauppsättning

Mappning av dataflöden stöder "infogade datauppsättningar" som ett alternativ för att definiera din källa och mottagare. En infogad JSON-datauppsättning definieras direkt i dina käll- och mottagartransformeringar och delas inte utanför det definierade dataflödet. Det är användbart för att parametrisera datamängdsegenskaper direkt i ditt dataflöde och kan dra nytta av bättre prestanda jämfört med delade ADF-datauppsättningar.

När du läser ett stort antal källmappar och filer kan du förbättra prestandan för identifiering av dataflödesfiler genom att ange alternativet "Användarprojekterat schema" i Projektion | Dialogrutan Schemaalternativ. Det här alternativet inaktiverar automatisk identifiering av ADF-standardschemat och förbättrar prestandan för filidentifiering avsevärt. Innan du anger det här alternativet måste du importera JSON-projektionen så att ADF har ett befintligt schema för projektion. Det här alternativet fungerar inte med schemaavvikelse.

Alternativ för källformat

Om du använder en JSON-datauppsättning som källa i dataflödet kan du ange ytterligare fem inställningar. De här inställningarna finns under JSON-inställningarnas dragspel på fliken Källalternativ . För inställningen Dokumentformulär kan du välja ett av dokumenttyperna Enskilt dokument, Dokument per rad och Matris .

Standardvärde

Som standard läss JSON-data i följande format.

{ "json": "record 1" }
{ "json": "record 2" }
{ "json": "record 3" }

Enskilt dokument

Om Ett enskilt dokument är markerat läser mappning av dataflöden ett JSON-dokument från varje fil.

File1.json
{
    "json": "record 1"
}
File2.json
{
    "json": "record 2"
}
File3.json
{
    "json": "record 3"
}

Om Dokument per rad är markerat läser mappning av dataflöden ett JSON-dokument från varje rad i en fil.

File1.json
{"json": "record 1"}

File2.json
 {"time":"2015-04-29T07:12:20.9100000Z","callingimsi":"466920403025604","callingnum1":"678948008","callingnum2":"567834760","switch1":"China","switch2":"Germany"}
 {"time":"2015-04-29T07:13:21.0220000Z","callingimsi":"466922202613463","callingnum1":"123436380","callingnum2":"789037573","switch1":"US","switch2":"UK"}

File3.json
 {"time":"2015-04-29T07:12:20.9100000Z","callingimsi":"466920403025604","callingnum1":"678948008","callingnum2":"567834760","switch1":"China","switch2":"Germany"}
 {"time":"2015-04-29T07:13:21.0220000Z","callingimsi":"466922202613463","callingnum1":"123436380","callingnum2":"789037573","switch1":"US","switch2":"UK"}
 {"time":"2015-04-29T07:13:21.4370000Z","callingimsi":"466923101048691","callingnum1":"678901578","callingnum2":"345626404","switch1":"Germany","switch2":"UK"}

Om matris med dokument har valts läser mappning av dataflöden en matris med dokument från en fil.

File.json
[
        {
            "time": "2015-04-29T07:12:20.9100000Z",
            "callingimsi": "466920403025604",
            "callingnum1": "678948008",
            "callingnum2": "567834760",
            "switch1": "China",
            "switch2": "Germany"
        },
        {
            "time": "2015-04-29T07:13:21.0220000Z",
            "callingimsi": "466922202613463",
            "callingnum1": "123436380",
            "callingnum2": "789037573",
            "switch1": "US",
            "switch2": "UK"
        },
        {
            "time": "2015-04-29T07:13:21.4370000Z",
            "callingimsi": "466923101048691",
            "callingnum1": "678901578",
            "callingnum2": "345626404",
            "switch1": "Germany",
            "switch2": "UK"
        }
    ]

Namn på ociterade kolumner

Om namn på ociterade kolumner är markerade läser mappning av dataflöden JSON-kolumner som inte omges av citattecken.

{ json: "record 1" }
{ json: "record 2" }
{ json: "record 3" }

Har kommentarer

Välj Har kommentarer om JSON-data har C- eller C++-formatkommenteringar.

{ "json": /** comment **/ "record 1" }
{ "json": "record 2" }
{ /** comment **/ "json": "record 3" }

Enkel citerad

Välj Enkel citerad om JSON-fälten och värdena använder enkla citattecken i stället för dubbla citattecken.

{ 'json': 'record 1' }
{ 'json': 'record 2' }
{ 'json': 'record 3' }

Omvänt snedstreck har undantagit

Välj Omvänt snedstreck undantaget om omvänt snedstreck används för att undkomma tecken i JSON-data.

{ "json": "record 1" }
{ "json": "\} \" \' \\ \n \\n record 2" }
{ "json": "record 3" }

Egenskaper för mottagare

Tabellen nedan visar de egenskaper som stöds av en json-mottagare. Du kan redigera de här egenskaperna på fliken Inställningar .

Skapa JSON-strukturer i en härledd kolumn

Du kan lägga till en komplex kolumn i dataflödet via uttrycksverktyget för härledda kolumner. I omvandlingen av den härledda kolumnen lägger du till en ny kolumn och öppnar uttrycksverktyget genom att klicka på den blå rutan. Om du vill göra en kolumn komplex kan du ange JSON-strukturen manuellt eller använda UX för att lägga till underkolumner interaktivt.

Använda uttrycksverktygets UX

Hovra över en kolumn i fönstret för utdataschemat och klicka på plusikonen. Välj Lägg till underkolumn för att göra kolumnen till en komplex typ.

Du kan lägga till ytterligare kolumner och underkolumner på samma sätt. För varje icke-komplext fält kan ett uttryck läggas till i uttrycksredigeraren till höger.

Ange JSON-strukturen manuellt

Om du vill lägga till en JSON-struktur manuellt lägger du till en ny kolumn och anger uttrycket i redigeraren. Uttrycket följer följande allmänna format:

@(
    field1=0,
    field2=@(
        field1=0
    )
)

Om det här uttrycket angavs för en kolumn med namnet "complexColumn" skulle det skrivas till mottagaren som följande JSON:

{
    "complexColumn": {
        "field1": 0,
        "field2": {
            "field1": 0
        }
    }
}

Exempel på manuellt skript för fullständig hierarkisk definition

@(
    title=Title,
    firstName=FirstName,
    middleName=MiddleName,
    lastName=LastName,
    suffix=Suffix,
    contactDetails=@(
        email=EmailAddress,
        phone=Phone
    ),
    address=@(
        line1=AddressLine1,
        line2=AddressLine2,
        city=City,
        state=StateProvince,
        country=CountryRegion,
        postCode=PostalCode
    ),
    ids=[
        toString(CustomerID), toString(AddressID), rowguid
    ]
)

Relaterade anslutningsappar och format

Här följer några vanliga anslutningsappar och format som är relaterade till JSON-formatet:

• Azure Blob Storage
• Avgränsat textformat
• OData-anslutningsprogram
• Parquet-format

Relaterat innehåll

• Översikt över kopieringsaktivitet
• Mappa dataflöden
• Sökningsaktivitet
• GetMetadata-aktivitet