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在 Power Apps 中创建和使用数据流

借助 Power Apps 中提供的高级数据准备，可以创建一个名为数据流的数据集合，然后可以使用这些数据与各种源的业务数据进行连接、清理数据、转换数据，然后将其加载到 Microsoft Dataverse 或组织的 Azure Data Lake Gen2 存储帐户。

数据流是在 Power Apps 服务环境中创建和管理的表的集合。 可以直接从创建数据流的环境添加和编辑数据流中的表，以及管理数据刷新计划。

在 Power Apps 门户中创建数据流后，可以使用 Dataverse 连接器或 Power BI Desktop 数据流连接器从中获取数据，具体取决于创建数据流时选择的目标。

使用数据流有三个主要步骤：

  1. 在 Power Apps 门户中设计数据流。 您选择将输出数据加载到的目的地、数据来源，并选择 Power Query 步骤，以使用专为简化操作而设计的 Microsoft 工具来转换数据。

  2. 计划数据流运行。 此处设置的是 Power Platform 数据流应刷新数据的频率，该数据流将加载并转换数据。

  3. 使用加载到目标存储的数据。 可以使用 Azure 数据服务（例如 Azure 数据工厂、Azure Databricks 或支持 Common Data Model 文件夹标准的任何其他服务）生成应用、流、Power BI 报表和仪表板，或直接连接到组织的 Lake 中的数据流的 Common Data Model 文件夹。

以下各节将介绍每个步骤，以便你熟悉提供的工具来完成每个步骤。

创建数据流

数据流是在一个环境中创建的。 因此，你只能从该环境中查看和管理它们。 此外，想要从数据流获取数据的个人必须有权访问在其中创建数据的环境。

重要

  1. 登录到 Power Apps 并验证你所在的环境，找到命令栏右侧附近的环境切换器。

    环境切换器。

  2. 在左侧导航窗格中，选择数据流。 如果项目不在侧面板窗格中，请选择 …更多，然后选择所需项目。

  3. 选择 “新建数据流”。 在 “新建数据流 ”页上，输入数据流 的名称 。 默认情况下，数据流将表存储在 Dataverse 中。 如果希望将表存储在组织的 Azure Data Lake storage 帐户中，请选择仅分析实体。 选择 创建。

    重要

    任何数据流只有一个所有者，即创建数据流的人员。 只有所有者才能编辑数据流。 数据流创建的数据的授权和访问取决于你加载数据的目的地。 加载到 Dataverse 中的数据将通过 Dataverse 连接器提供，并要求访问数据的人员有权访问 Dataverse。 加载到您组织中的 Azure Data Lake Gen2 存储帐户的数据可以通过 Power Platform Dataflow 连接器进行访问，并且为了访问这些数据，您必须是创建该环境的成员。

  4. 在“ 选择数据源 ”页上，选择存储表的数据源。 显示的数据源的选择允许你创建数据流表。

    选择数据源

  5. 选择数据源后，系统会提示提供连接设置，包括连接到数据源时要使用的帐户。 选择“下一步”。

    连接到数据源。

  6. 连接后，选择用于表的数据。 选择数据和数据源后，Power Platform 数据流服务将重新连接到数据源，以保持数据在你选择的数据流中保持更新，刷新频率将在后续设置过程选择。

    选择数据。

选择要在表中使用的数据后，可以使用数据流编辑器来调整或将这些数据转换为数据流中使用的格式。

使用数据流编辑器调整或转换数据

可以使用类似 Power BI Desktop 中的 Power Query 编辑器的编辑体验来把数据选择调整为最适合于表的格式。 若要了解有关 Power Query 的详细信息，请参阅 Power BI Desktop 中的查询概述。

如果想要查看查询编辑器正在创建的每个步骤的代码，或者如果要创建自己的整形代码，可以使用高级编辑器。

高级编辑器。

数据流和通用数据模型

数据流表包括新的工具，用于轻松将业务数据映射到通用数据模型，使用Microsoft和非Microsoft数据丰富业务数据，并简化对机器学习的访问。 可以利用这些新功能为业务数据提供智能且可作的见解。 完成下面所述的编辑查询步骤中的任何转换后，可以将数据源表中的列映射到通用数据模型定义的标准表列。 标准表具有通用数据模型定义的已知架构。

有关此方法和通用数据模型的详细信息，请参阅 通用数据模型。

若要将 Common Data Model 与数据流配合使用，请在“编辑查询”对话框中选择“映射到标准”转换。 在显示的 “映射表 ”屏幕中，选择要映射的标准表。

将数据映射到标准表。

将源列映射到标准列时，会发生以下情况：

  1. 源列采用标准列名称（如果名称不同，则重命名该列）。

  2. 源列采用标准列数据类型。

若要保留 Common Data Model 标准表，未映射的所有标准列都获取 Null 值。

未映射的所有源列都保留原样，以确保映射的结果是具有自定义列的标准表。

完成选择并完成表及其数据设置后，即可完成下一步，即选择数据流的刷新频率。

设置刷新频率

定义表后，应为每个连接的数据源计划刷新频率。

数据流使用数据刷新过程使数据保持最新。 在 Power Platform 数据流创作工具中，可以选择手动刷新数据流，也可以按所选的计划间隔自动刷新数据流。

自动安排刷新

  1. 选择“自动刷新”。

  2. 输入数据流频率：

    • 基于频率的刷新。 将频率设置为以30分钟为增量，同时设置开始日期和UTC时间。

    • 在特定日期和时间刷新。 选择时区、频率（每日或每周）及以 30 分钟为增量的时间段。

      自动刷新选项。

  3. 选择“ 发布”。

某些组织可能想要使用自己的存储创建和管理数据流。 如果遵循正确设置存储帐户的要求，可以将数据流与 Azure Data Lake Storage Gen2 集成。 详细信息： 连接用于数据流存储的 Azure Data Lake Storage Gen2

数据连接疑难解答

有时，连接到数据流的数据源时可能会遇到问题。 本部分提供问题发生时的疑难解答提示。

  • Salesforce 连接器。 对具有数据流的 Salesforce 使用试用帐户会导致连接失败，而不会提供任何信息。 若要解决此问题，请使用生产 Salesforce 帐户或开发人员帐户进行测试。

  • SharePoint 连接器。 请确保提供 SharePoint 网站的根地址，而无需任何子文件夹或文档。 例如，使用类似于 https://microsoft.sharepoint.com/teams/ObjectModel. 的链接。

  • JSON 文件连接器。 目前，只能使用基本身份验证连接到 JSON 文件。 例如，目前不支持类似于 https://XXXXX.blob.core.windows.net/path/file.json?sv=2019-01-01&si=something&sr=c&sig=123456abcdefg URL 的 URL。

  • Azure Synapse Analytics。 数据流目前不支持 Azure Synapse Analytics Microsoft Entra 身份验证。 在此场景中使用基本身份验证。

注释

如果你使用数据丢失防护（DLP）策略来阻止 Microsoft Entra（预授权的）HTTP 连接器，那么 SharePoint 和 OData 连接器将会失效。 需要在 DLP 策略中允许 使用 Microsoft Entra（预授权） 连接器的 HTTP，以便 SharePoint 和 OData 连接器正常工作。

如果用户用于导出的连接需要修复，用户可能会收到错误消息。 在这种情况下，用户会收到一条错误消息，指出 与 Dataverse 的连接失败。请查看下面的链接，了解如何解决此问题。

若要解决此问题，请执行下列操作：

  1. 在 Power Apps（make.powerapps.com），从左侧导航窗格中选择 “连接 ”。 如果项目不在侧面板窗格中，请选择 …更多，然后选择所需项目。
  2. 找到 Microsoft Dataverse （旧版） 连接。
  3. 选择“状态”列中的“修复连接”链接，然后按照屏幕上的说明进行作。

修复完成后，重试导出。

收到错误消息“刷新数据流时出现问题”

在使用 Firefox Web 浏览器时尝试刷新数据流时，会发生此错误。 若要解决此问题，请使用其他 Web 浏览器，例如 Microsoft Edge 或 Google Chrome。

后续步骤

以下文章有助于获取更多信息以及在使用数据流时的情境：

有关通用数据模型的详细信息：