blocks|key|78733|text|感谢您@sac的更新，并感谢您@Joel+Cochran的建议。将其发布为帮助其他社区成员的答案。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|78734|78735|使用Join转换和连接类型作为。使用2个输入文件中的键列或公共列(尺寸列)作为联接条件。这将输出file1和file2中的所有列。|ordered-list-item|offset|length|style|CODE|78736|78737|78738|使用Select转换从连接输出中获取所需的。|78739|78740|具体实施请参考以下流程：|78741|(i)+Join+2源文件，在join条件中包含内部join和键列。|BOLD|78742|​|78743|📷|atomic|78744|78745|(Ii)+Join转换的输出将列出source1中的所有列和source2中的所有列(包括来自两个源文件的重复键列)。|78746|78747|78748|78749|(iii)使用select转换并从Join输出中删除重复的(或在选择列表中不需要)列。|78750|78751|78752|78753|(Iv)选择转换的输出。|78754|78755|78756|78757|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/9207dd4457d622722f11685cafed04eb.png|imageAlt|1|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/2ed167681f48286f48c31aa6f1bcba7e.png|2|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/b7fe115f78b26108e4de3aa4f2c2731b.png|3|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/2d573fc1bf5760070bd166977773aa3d.png^0|0|0|2|4|0|0|0|2|6|0|0|0|0|3|0|0|0|1|0|0|0|0|C|0|0|0|1|1|0|0|0|5|0|0|0|1|2|0|0|0|9|0|0|0|1|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|C|3|D|5|E|7|1V|8|@$F|1W|G|1X|H|I]]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|1Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|1Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|E|7|20|8|@$F|21|G|22|H|I]]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|23|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|24|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|25|8|@$F|26|G|27|H|S]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|6|7|28|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|X|7|29|8|@]|9|@$F|2A|G|2B|1|2C]]|A|$]]|$1|Y|3|U|5|6|7|2D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|6|7|2E|8|@$F|2F|G|2G|H|S]]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|U|5|6|7|2H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|W|5|X|7|2I|8|@]|9|@$F|2J|G|2K|1|2L]]|A|$]]|$1|13|3|U|5|6|7|2M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|15|5|6|7|2N|8|@$F|2O|G|2P|H|S]]|9|@]|A|$]]|$1|16|3|U|5|6|7|2Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|17|3|W|5|X|7|2R|8|@]|9|@$F|2S|G|2T|1|2U]]|A|$]]|$1|18|3|U|5|6|7|2V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|19|3|1A|5|6|7|2W|8|@$F|2X|G|2Y|H|S]]|9|@]|A|$]]|$1|1B|3|U|5|6|7|2Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1C|3|W|5|X|7|30|8|@]|9|@$F|31|G|32|1|33]]|A|$]]|$1|1D|3|U|5|6|7|34|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1E|3|-4|5|6|7|35|8|@]|9|@]|A|$]]]|1F|$1G|$5|1H|1I|1J|A|$1K|1L|1M|-4]]|1N|$5|1H|1I|1J|A|$1K|1O|1M|-4]]|1P|$5|1H|1I|1J|A|$1K|1Q|1M|-4]]|1R|$5|1H|1I|1J|A|$1K|1S|1M|-4]]]]

Thank you @sac for the update and thank you @Joel Cochran, for the suggestion. Posting it as an answer to help other community members.
<ol>
<li>Use <code>Join</code> transformation and Join type as <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/data-flow-join#inner-join-example" rel="nofollow noreferrer">Inner join</a>. Use Key columns or common columns (dimension columns) from 2 Input files as your Join condition. This will output all columns from file1 and file2.
</li>
<li>Use <code>Select</code> transformation to get the required <a href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/data-flow-select" rel="nofollow noreferrer">select list</a> from the join output.
</li>
</ol>
Refer below process for implementation:
(i) Join 2 source files, with inner join and key columns in the join condition.
<a href="https://i.stack.imgur.com/fOLBE.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/fOLBE.png" alt="enter image description here" /></a>
(ii) Output of Join transformation will list all the columns from source1 and all columns from source2 (includes duplicate key columns from both source files).
<a href="https://i.stack.imgur.com/rMhoF.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/rMhoF.png" alt="enter image description here" /></a>
(iii) Use select transformation and remove duplicate (or not required in select list) columns from the Join output.
<a href="https://i.stack.imgur.com/Nm0vu.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/Nm0vu.png" alt="enter image description here" /></a>
(iv) Output of Select transformation.
<a href="https://i.stack.imgur.com/te9HG.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/te9HG.png" alt="enter image description here" /></a>

I am trying to merge the 2 csv files(in Azure data factory) which has different schema. Below is the scenario
CSV 1: 15 columns -&gt; say 5 dimensions and 10 metrices(x1, x2,...x10)
CSV 2: 15 columns -&gt; 5 dimensions(same as above) and 10 metrices(different from above, y1, y2...y10)
So my schema is different. Now I have to merge both CSV files so that only 5 dimensions comes with all 20 metrices.
I tried with Data Transformation using Select operation. That is giving me 2 rows in the merged file. One row with first 5 dimensions and 10 metrices and second row with next 5 dimensions and 10 metrices, which is incorrect as I am looking only for one row with 5 dimensions and all 20 metrics(x1,x2...x10, y1,y2...y10)
Any help is much appreciated on this issue

Azure Data Factory merge 2 csv files with different schema

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云AI代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验

社区富文本编辑器全新改版！诚邀体验～ 

精选全网热门MCP server，让你的AI更好用 🚀

💥开发者 MCP广场重磅上线！

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我正在尝试合并具有不同架构的两个csv文件(在Azure数据工厂中)。以下是场景CSV1: 15列->表示5个维度和10个度量(x1，x2，...x10) CSV 2: 15列-> 5个维度(同上)和10个度量(与上面不同，y1，y2...y10)，所以我的模式是不同的。现在我必须合并两个CSV文件，以便所有20个度量只有5个维度。我尝试使用Select操作进行数据转换。这在合并文件中给了我2行。

问Azure数据工厂合并2个具有不同架构的csv文件
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问Azure数据工厂合并2个具有不同架构的csv文件EN