Documentazione dell'infrastruttura Oracle Cloud

Caricare i dati in Autonomous AI Database da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage

Questo esempio mostra come caricare i dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage in Autonomous AI Database.

Sono disponibili varie opzioni per eseguire il caricamento dei dati in Autonomous AI Database, ad esempio:

  • Utilizzo delle opzioni dell'interfaccia utente: è possibile utilizzare l'interfaccia utente dello strumento Caricamento di Data Studio per creare le credenziali per la posizione dell'area di memorizzazione cloud, selezionare i file contenenti i dati ed eseguire i job di caricamento dati.

    Vedere Caricamento dei dati dallo storage cloud

  • Utilizzo delle API Rest Data Services: è possibile utilizzare le API dello strumento Caricamento di Data Studio per creare collegamenti alla posizione dell'area di memorizzazione cloud ed eseguire job di caricamento dati.

    Vedere Utilizzo delle API di caricamento dati di Data Studio in PL/SQL

  • Utilizzo dei comandi SQL come spiegato in questo esempio.

Tutti questi metodi utilizzano lo stesso package PL/SQL DBMS_CLOUD per il caricamento dei dati. Tuttavia, Data Studio offre vantaggi aggiuntivi rispetto ai comandi SQL. Non solo consente di analizzare l'origine e creare definizioni di tabella, ma esegue anche controlli di convalida.

Sono necessarie le credenziali di accesso di Azure per l'autenticazione dell'account utente e un URL oggetto per l'accesso all'oggetto nel contenitore dell'account di Azure Storage.

Per caricare i dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage:

  1. Creare le credenziali per l'account utente Azure nell'Autonomous AI Database.

  2. Copiare i dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage nel database.

Argomenti

Argomento padre: Esempi di caricamento dei dati in Autonomous AI Database

Preparati per il caricamento dei dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage

Verificare i prerequisiti e prepararsi per il caricamento dei dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage.

Requisiti indispensabili

Un file di dati, ad esempio azure-data.txt, esiste nel contenitore dell'account di Azure Storage che è possibile importare. Il file di esempio in questo esempio contiene i seguenti contenuti:
1,Azure Direct Sales
2,Azure Tele Sales
3,Azure Catalog
4,Azure Internet
5,Azure Partners

Sul lato Azure, eseguire il login all'account Azure Storage ed effettuare le operazioni riportate di seguito.

  1. Concedere il ruolo richiesto, ad esempio Storage Blob Data Contributor, all'account di Azure Storage.
  2. Ottenere una chiave d'accesso per l'account Azure Storage.
    Per ulteriori informazioni, vedere Visualizza chiavi di accesso account.
  3. Ottenere l'URL dell'oggetto per il file di dati memorizzato nel contenitore dell'account di Azure Storage.

Passi per il caricamento dei dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage

Eseguire questi passi per caricare i dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage in Autonomous AI Database.

  1. Memorizzare le credenziali dell'account di Azure Storage in Autonomous AI Database e specificare un nome di credenziale. Ciò consente al database di eseguire l'autenticazione con l'account Azure Storage e di accedere agli elementi nel contenitore dell'account Azure Storage.
    SET DEFINE OFF
BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'AZURE_CRED_NAME',
    username => 'username',
    password => 'password'
  );
END;
/
    Nota

    Il nome utente è il nome dell'account di Azure Storage e la password è la chiave di accesso utente.

    Per informazioni dettagliate sui parametri, vedere CREATE_CREDENTIAL Procedure.

    La creazione di una credenziale per accedere a Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage non è necessaria se si abilita il principal del servizio Azure. Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzare il principal di Azure Service per accedere alle risorse di Azure.

    Facoltativamente, è possibile eseguire il test dell'accesso a Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage come illustrato in questo esempio. 

    SELECT * FROM DBMS_CLOUD.LIST_OBJECTS('AZURE_CRED_NAME', 'https://dbazure.blob.core.windows.net/my-azure-container/');
  2. Creare una tabella nel database in cui si desidera caricare i dati.
    CREATE TABLE myazuretable (id NUMBER, name VARCHAR2(64));
  3. Importa i dati dal contenitore Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage nell'Autonomous AI Database.
    Specificare il nome della tabella e il nome della credenziale di Azure seguito dall'URL dell'oggetto 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;
/

    Per informazioni dettagliate sui parametri, vedere COPY_DATA Procedure.

Importazione dei dati da Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage nell'Autonomous AI Database riuscita. È possibile eseguire questa istruzione e verificare i dati nella tabella.
SELECT * FROM myazuretable;
ID  NAME
--  –-------------
 1  Azure Direct Sales
 2  Azure Tele Sales
 3  Azure Catalog
 4  Azure Internet
 5  Azure Partners

Per ulteriori informazioni sul caricamento dei dati, vedere Caricare i dati dai file nel cloud.