Azure Data Factory 또는 Synapse Analytics에서 SQL Server 저장 프로시저 작업을 사용하여 데이터 변환

적용 대상: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Data Factory 또는 Synapse 파이프라인의 데이터 변환 작업을 통해 원시 데이터를 변환 및 처리하여 예측 가능한, 통찰력 있는 정보로 만듭니다. 저장 프로시저 작업은 파이프라인에서 지원하는 변환 작업 중 하나입니다. 이 문서는 데이터 변환 및 지원되는 변환 작업의 일반적인 개요를 제공하는 데이터 변환 문서를 기반으로 합니다.

저장 프로시저 작업을 사용하여 엔터프라이즈의 다음 데이터 저장소 중 하나 또는 Azure VM(가상 머신) 중 하나에서 저장 프로시저를 호출할 수 있습니다.

• Azure SQL Database
• Azure Synapse Analytics
• SQL Server 데이터베이스. SQL Server 사용하는 경우 데이터베이스를 호스트하는 동일한 컴퓨터 또는 데이터베이스에 액세스할 수 있는 별도의 컴퓨터에 자체 호스팅 통합 런타임을 설치합니다. Self-Hosted 통합 런타임은 온-프레미스/Azure VM의 데이터 원본을 안전하고 관리되는 방식으로 클라우드 서비스와 연결하는 구성 요소입니다. 자세한 내용은 자체 호스팅 통합 런타임을 참조하세요.

저장 프로시저에 출력 매개 변수가 있는 경우 저장 프로시저 작업을 사용하는 대신 조회 작업 및 스크립트 작업을 사용합니다. 저장 프로시저 작업은 아직 출력 매개 변수를 사용하여 SP 호출을 지원하지 않습니다.

저장 프로시저 작업을 사용하여 출력 매개 변수로 저장 프로시저를 호출하면 다음 오류가 발생합니다.

sql 서버에 대한 실행이 실패했습니다. 추가 지원이 필요한 경우 SQL Server 팀에 문의하세요. Sql 오류 번호: 201 오류 메시지: 프로시저 또는 함수 'sp_name'에는 '@output_param_name' 매개 변수가 예상되며 이 매개 변수는 제공되지 않았습니다.

UI를 사용하여 저장 프로시저 작업 만들기

파이프라인에서 저장 프로시저 작업을 사용하려면 다음 단계를 완료합니다.

1. 파이프라인 활동 창에서 저장 프로시저를 검색하고 저장 프로시저 작업을 파이프라인 캔버스로 끌어옵니다.

2. 아직 선택되지 않은 경우 캔버스에서 새 저장 프로시저 작업과 해당 설정 탭을 선택하여 세부 정보를 편집합니다.

   

3. 기존 서비스를 선택하거나 Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics 또는 SQL Server 연결된 새 서비스를 만듭니다.

4. 저장 프로시저를 선택하고 해당 실행에 대한 매개 변수를 제공합니다.

구문 세부 정보

다음은 저장 프로시저 작업을 정의하기 위한 JSON 형식입니다.

{
    "name": "Stored Procedure Activity",
    "description":"Description",
    "type": "SqlServerStoredProcedure",
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureSqlLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "typeProperties": {
        "storedProcedureName": "usp_sample",
        "storedProcedureParameters": {
            "identifier": { "value": "1", "type": "Int" },
            "stringData": { "value": "str1" }

        }
    }
}

다음 표에서는 이러한 JSON 속성에 대해 설명합니다.

매개 변수 데이터 형식 매핑

매개 변수에 지정하는 데이터 형식은 사용하는 데이터 원본의 데이터 형식에 매핑되는 내부 서비스 유형입니다. 커넥터 설명서에서 설명된 데이터 원본의 데이터 형식 매핑을 찾을 수 있습니다. 예시:

• Azure Synapse Analytics
• Azure SQL Database 데이터 형식 매핑
• Oracle 데이터 형식 매핑
• SQL Server 데이터 형식 매핑

관련 콘텐츠

다른 방법으로 데이터를 변환하는 방법을 설명하는 다음 문서를 참조하세요.

• U-SQL 작업
• Hive 작업
• Pig 작업
• MapReduce 작업
• Hadoop 스트리밍 작업
• Spark 활동
• .NET 사용자 지정 작업
• 저장 프로시저 작업