Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Carga de datos en una base de datos de IA autónoma desde Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage

En este ejemplo, se muestra cómo cargar datos de Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage a Autonomous AI Database.

Tiene varias opciones para realizar la carga de datos en la base de datos de IA autónoma, como:

  • Uso de opciones de interfaz de usuario: puede utilizar la interfaz de usuario de la herramienta de carga de Data Studio para crear credenciales para la ubicación del almacén en la nube, seleccionar archivos que contengan datos y ejecutar trabajos de carga de datos.

    Consulte Carga de datos de almacenamiento en la nube

  • Uso de las API de Rest Data Services: puede utilizar las API de la herramienta de carga de Data Studio para crear enlaces a la ubicación del almacén en la nube y ejecutar trabajos de carga de datos.

    Consulte Uso de API de Data Studio Data Load en PL/SQL

  • Uso de comandos SQL como se explica en este ejemplo.

Todos estos métodos utilizan el mismo paquete PL/SQL DBMS_CLOUD para cargar datos. Sin embargo, Data Studio proporciona ventajas adicionales sobre los comandos SQL. No solo ayuda a analizar el origen y crear definiciones de tabla, sino que también realiza comprobaciones de validación.

Necesita credenciales de acceso a Azure para la autenticación de cuentas de usuario y una URL de objeto para acceder al objeto en el contenedor de cuentas de Azure Storage.

Para cargar datos desde Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage:

  1. Cree credenciales para la cuenta de usuario de Azure en la base de datos de IA autónoma.

  2. Copie los datos de Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage en la base de datos.

Preparación para cargar datos desde Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage

Verifique los requisitos previos y prepárese para cargar datos desde Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage.

Como requisito, existe un archivo de datos, por ejemplo, azure-data.txt, en el contenedor de cuentas de Azure Storage que puede importar. El archivo de ejemplo de este ejemplo tiene el siguiente contenido:

1,Azure Direct Sales
2,Azure Tele Sales
3,Azure Catalog
4,Azure Internet
5,Azure Partners

En el lado de Azure, inicie sesión en su cuenta de Azure Storage y realice lo siguiente:

  1. Otorgue el rol necesario, por ejemplo, Storage Blob Data Contributor, a su cuenta de Azure Storage.

    Para obtener más información, consulte Asignación de roles de Azure mediante el portal de Azure.

  2. Obtenga una clave del acceso de la cuenta de Azure Storage.

    Para obtener más información, consulte Visualización de claves de acceso a cuentas.

  3. Obtenga la URL del objeto para el archivo de datos almacenado en el contenedor de cuentas de Azure Storage.

Pasos para cargar datos desde Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage

Ejecute estos pasos para cargar datos de Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage a Autonomous AI Database.

  1. Almacene las credenciales de la cuenta de Azure Storage en su base de datos de IA autónoma y especifique un nombre de credencial. Esto permite que la base de datos se autentique con su cuenta de Azure Storage y acceda a los elementos del contenedor de cuentas de Azure Storage.

    SET DEFINE OFF
BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'AZURE_CRED_NAME',
    username => 'username',
    password => 'password'
  );
END;
/

    Nota

    Nota: Aquí, el nombre de usuario es el nombre de la cuenta de Azure Storage y la contraseña es la clave de acceso de usuario.

    Para obtener información detallada sobre los parámetros, consulte Procedimiento CREATE_CREDENTIAL.

    No es necesario crear una credencial para acceder a Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage si activa el principal de servicio de Azure. Consulte Uso de Azure Service Principal para acceder a los Recursos de Azure para obtener más información.

    Opcionalmente, puede probar el acceso a Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage como se muestra en este ejemplo.

    SELECT * FROM DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS('AZURE_CRED_NAME', 'https://dbazure.blob.core.windows.net/*my-azure-container*/');

  2. Cree una tabla en la base de datos en la que desee cargar los datos.

    CREATE TABLE myazuretable (id NUMBER, name VARCHAR2(64));

  3. Importe datos desde el contenedor Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage a su base de datos de IA autónoma.

    Especifique el nombre de tabla y el nombre de credencial de Azure seguido de la URL de objeto de Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage.

    BEGIN
      DBMS_CLOUD.COPY_DATA(
          table_name => 'myazuretable',
          credential_name => 'AZURE_CRED_NAME',
          file_uri_list => 'https://dbazure.blob.core.windows.net/*my-azure-container*/azure-data.txt',
          format => json_object('delimiter' value ',')
      );
END;
/

    Para obtener información detallada sobre los parámetros, consulte Procedimiento COPY_DATA.

Ha importado correctamente datos de Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage a su base de datos de IA autónoma. Puede ejecutar esta sentencia y verificar los datos de la tabla.

SELECT * FROM myazuretable;
ID  NAME
--  --------------
 1  Azure Direct Sales
 2  Azure Tele Sales
 3  Azure Catalog
 4  Azure Internet
 5  Azure Partners

Para obtener más información sobre la carga de datos, consulte Carga de datos de archivos en la nube.