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Expresiones, parámetros y funciones en Azure Data Factory

Hay ocasiones, cuando estamos construyendo pipelines con Azure Data Factory, que queremos repetir patrones para extraer y procesar la información cambiando de manera dinámica, en tiempo de ejecución, valores, orígenes/destinos de los datasets, incluso los mismos linked services. Esto es posible mediante el uso de parámetros, expresiones y funciones. Vamos a ver cómo implementarlo con un ejemplo práctico en el que se nos plantea el siguiente supuesto. Se nos ha pedido que extraigamos todos los días los datos del día anterior de distintas tablas del DW a ficheros en un blob storage que además se nombre como la tabla de origen. Si no pudiéramos utilizar contenido dinámico tendríamos que crear dos datasets (uno de origen y otro de destino) y añadir una actividad de copia por cada tabla a exportar.

UNPIVOT “SINCRONO”

Más de una vez nos hemos encontrado en la situación de tener que unpivotar una tabla, teniendo así que recurrir o bien al componente “Unpivot” de SSIS o incluso a tener que guardar los datos en tabla y realizar posteriormente una lectura de esta misma utilizando T-SQL para unpivotarla, con los problemas que ambas soluciones nos puedan conllevar con un gran volumen de datos.