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#061 Como ler dados no formato JSON no Azure Synapse Analytics

Apresentamos nesse vídeo como obter os munícipios do Brasil utilizando o Azure Synapse Analytics com extração dos dados em formato JSON na internet e armazenando no Azure Datalake em format Parquet.

Iremos conhecer as técnicas:

  1. Criar pipeline com atividade de copiar dados:

    • No Azure Synapse Studio, crie um novo pipeline e adicione uma atividade de cópia de dados.
  2. Configurar os dados de origem (HTTP, JSON):

    • No pipeline, adicione uma fonte de dados HTTP e configure para ler dados no formato JSON.
  3. Obter URL dos dados no site do IBGE:

  4. Mapear o esquema dos dados de origem (IMPORT SCHEMA):

    • Utilize a atividade de cópia de dados para importar o esquema dos dados de origem.
  5. Configurar os dados de destino (DATALAKE, PARQUET):

    • Adicione uma etapa de destino no pipeline, configurando o destino como um Data Lake e escolhendo o formato Parquet.
  6. Alguns motivos para utilização do formato Parquet:

    • O formato Parquet é eficiente em termos de armazenamento e oferece compressão, suporte a esquema e leitura eficiente para processamento analítico.
  7. Executar e monitorar gatilho (TRIGGER):

    • Configure e execute um gatilho para iniciar o pipeline e monitore o status da execução.
  8. Identificar os custos da execução do pipeline (RUN CONSUMPTION):

    • Analise os custos associados à execução do pipeline usando ferramentas de monitoramento e consumo do Azure.
  9. Gerar script de leitura do arquivo formato PARQUET:

    • Caso necessário, gere um script para ler dados do arquivo Parquet no ambiente desejado (por exemplo, usando Apache Spark).
  10. Mapear as colunas de destino (MAPPING):

    • No pipeline, mapeie as colunas dos dados de origem para as colunas de destino no formato Parquet no Data Lake.

Este contéudo contém
  • Conteúdo Vídeo
  • Idioma Português
  • Duração 10m 1s
  • Legenda Não

  • Tempo de leitura 1 min 18 seg

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Fabio Santos

Cientista de Dados e Consultor de Soluções Digitais e Analíticas


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@fabioms

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