Azure 数据工厂整理数据流现提供预览版
发布日期：十一月 04, 2019
整理数据流让数据工程师可以通过 Spark 执行在云规模进行敏捷的无代码数据准备。他们使用行业领先的 Power Query 数据准备技术（也在 Power Platform 数据流中使用）来无缝准备并塑造数据。
- 快速设计、生成和管理整理数据流，这些数据流可以大规模执行，具有准备数据进行下游分析所需的性能。
- 内置整理函数包括列管理、行筛选、添加和转换列、合并/联接表、分组、排序、减少行数等。
- 基于浏览器的无代码网格设计器提供了可访问的视觉环境来生成复杂的数据准备工作流。
- 实时验证数据准备逻辑，同时设计整理数据流。
- 操作整理数据流，使用可视化的拖放环境将其作为 ETL 端到端过程中的一个步骤进行操作。