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--data '{"col_1":9119,"col_2":50.994,"col_3":"2019-06-01 00:00:00"}'
```
Vous pouvez également envoyer un tableau JSON d’objets, ou du JSON Lines (objets
JSON délimités par des retours à la ligne). Azure Data Factory utilise le format de tableau JSON, qui fonctionne
parfaitement avec l’entrée `JSONEachRow` de ClickHouse.
Comme vous pouvez le constater, pour cette étape, vous n’avez rien de particulier à faire côté ClickHouse.
L’interface HTTP fournit déjà tout le nécessaire pour servir d’endpoint
de type REST — aucune configuration supplémentaire n’est requise.
Maintenant que ClickHouse se comporte comme un endpoint REST, il est temps de
configurer Azure Data Factory pour l’utiliser.
Dans les étapes suivantes, nous allons créer une instance Azure Data Factory, configurer un Linked
Service vers votre instance ClickHouse, définir un jeu de données pour le
[récepteur REST](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-rest),
et créer une activité Copy Data pour envoyer des données d’Azure vers ClickHouse.
## Création d’une instance Azure Data Factory
Ce guide suppose que vous avez accès à un compte Microsoft Azure et que vous
avez déjà configuré un abonnement et un groupe de ressources. Si vous avez
déjà configuré une instance Azure Data Factory, vous pouvez passer cette étape sans problème
et utiliser votre service existant pour la suite.
1. Connectez-vous au [Microsoft Azure Portal](https://portal.azure.com/) et cliquez sur
**Créer une ressource**.
2. Dans le volet Catégories à gauche, sélectionnez **Analytics**, puis cliquez sur
**Data Factory** dans la liste des services populaires.
3. Sélectionnez votre abonnement et votre groupe de ressources, saisissez un nom pour la nouvelle instance
Data Factory, choisissez la région et laissez la version sur V2.
4. Cliquez sur **Vérifier + créer**, puis sur **Créer** pour lancer le déploiement.
Une fois le déploiement terminé avec succès, vous pouvez commencer à utiliser votre nouvelle
instance Azure Data Factory.
## Création d’un nouveau service lié basé sur REST
1. Connectez-vous au Microsoft Azure Portal et ouvrez votre instance Data Factory.
2. Sur la page de vue d’ensemble de Data Factory, cliquez sur **Launch Studio**.
3. Dans le menu de gauche, sélectionnez **Manage**, puis accédez à **Linked services**,
et cliquez sur **+ New** pour créer un nouveau service lié.
4. Dans la **barre de recherche New linked service**, saisissez **REST**, sélectionnez **REST** et cliquez sur **Continue**
pour créer une
instance de [connecteur REST](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-rest).
5. Dans le volet de configuration du service lié, entrez un nom pour votre nouveau service,
cliquez sur le champ **Base URL**, puis sur **Add dynamic content** (ce lien
n’apparaît que lorsque le champ est sélectionné).
6. Dans le volet de contenu dynamique, vous pouvez créer une URL paramétrée, ce qui
vous permet de définir la requête plus tard lors de la création de jeux de données pour différentes
tables — le service lié est ainsi réutilisable.
7. Cliquez sur le **"+"** à côté du champ de filtre et ajoutez un nouveau paramètre, nommez-le
`pQuery`, définissez le type sur String et la valeur par défaut sur `SELECT 1`.
Cliquez sur **Save**.
8. Dans le champ d’expression, saisissez ce qui suit et cliquez sur **OK**. Remplacez
`your-clickhouse-url.com` par l’adresse réelle de votre instance
ClickHouse.
```text theme={null}
@{concat('https://your-clickhouse-url.com:8443/?query=', encodeUriComponent(linkedService().pQuery))}
```
9. De retour dans le formulaire principal, sélectionnez l’authentification de base, saisissez le nom d’utilisateur et le
mot de passe utilisés pour vous connecter à votre interface HTTP de ClickHouse, puis cliquez sur **Test
connection**. Si tout est correctement configuré, un message de réussite
s’affichera.
10. Cliquez sur **Create** pour finaliser la configuration.
Vous devriez maintenant voir votre nouveau service lié basé sur REST dans la liste.
## Création d’un nouveau jeu de données pour l’interface HTTP de ClickHouse
Maintenant que nous avons configuré un service lié pour l’interface HTTP de ClickHouse,
nous pouvons créer un jeu de données qu’Azure Data Factory utilisera pour envoyer des données vers
ClickHouse.
Dans cet exemple, nous allons insérer une petite partie du jeu de données [Environmental Sensors
Data](/fr/get-started/sample-datasets/environmental-sensors).
1. Ouvrez la console de requêtes ClickHouse de votre choix — il peut s’agir de la
web UI de ClickHouse Cloud, du client CLI ou de toute autre interface que vous utilisez pour
exécuter des requêtes — puis créez la target table :
```sql theme={null}
CREATE TABLE sensors
(
sensor_id UInt16,
lat Float32,
lon Float32,
timestamp DateTime,
temperature Float32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (timestamp, sensor_id);
```
2. Dans Azure Data Factory Studio, sélectionnez Author dans le volet de gauche. Survolez
l’élément Dataset, cliquez sur l’icône à trois points, puis choisissez New dataset.
3. Dans la barre de recherche, saisissez **REST**, sélectionnez **REST**, puis cliquez sur **Continue**.
Entrez un nom pour votre jeu de données et sélectionnez le **service lié** que vous avez créé
à l’étape précédente. Cliquez sur **OK** pour créer le jeu de données.
4. Vous devriez maintenant voir votre jeu de données nouvellement créé dans la section Datasets
du volet Factory Resources à gauche. Sélectionnez le jeu de données pour
ouvrir ses propriétés. Vous verrez le paramètre `pQuery` défini dans le
service lié. Cliquez sur le champ de texte **Value**. Cliquez ensuite sur **Add dynamic**
content.
5. Dans le volet qui s’ouvre, collez la requête suivante :
```sql theme={null}
INSERT INTO sensors
SETTINGS
date_time_input_format=''best_effort'',
input_format_json_read_objects_as_strings=1
FORMAT JSONEachRow
```
Tous les single quotes `'` dans la requête doivent être remplacés par deux single quotes
`''`. Cela est nécessaire pour le parser d’expressions d’Azure Data Factory. Si vous
ne les échappez pas, aucune error ne s’affichera peut-être immédiatement — mais cela échouera
plus tard lorsque vous tenterez d’utiliser ou d’enregistrer le jeu de données. Par exemple, `'best_effort'`
doit s’écrire `''best_effort''`.
6. Cliquez sur OK pour enregistrer l’expression. Cliquez sur Test connection. Si tout est
correctement configuré, le message Connection successful s’affichera. Cliquez sur Publish
all en haut de la page pour enregistrer vos modifications.
### Configuration d’un jeu de données d’exemple
Dans cet exemple, nous n’utiliserons pas l’intégralité du jeu de données Environmental Sensors, mais
seulement un petit sous-ensemble disponible à l’adresse
[Échantillon du jeu de données Sensors](https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/environmental/sensors.csv).
Pour que ce guide reste ciblé, nous ne détaillerons pas les étapes exactes de création du
jeu de données source dans Azure Data Factory. Vous pouvez téléverser les données d’exemple vers n’importe quel
service de stockage de votre choix — par exemple, Azure Blob Storage, Microsoft SQL
Server, ou même dans un autre format de fichier pris en charge par Azure Data Factory.
Téléversez le jeu de données dans Azure Blob Storage (ou dans un autre service de stockage
de votre choix). Ensuite, dans Azure Data Factory Studio, ouvrez le volet Factory Resources.
Créez un nouveau jeu de données pointant vers les données téléversées. Cliquez sur Publish all pour
enregistrer vos modifications.
## Création d’une activité de copie pour transférer des données vers ClickHouse
Maintenant que nous avons configuré les jeux de données d’entrée et de sortie, nous pouvons créer une activité **Copy Data** pour transférer les données de notre jeu de données d’exemple vers la table `sensors` dans ClickHouse.
1. Ouvrez **Azure Data Factory Studio**, puis accédez à l’**onglet Author**. Dans le volet **Factory Resources**, survolez **Pipeline**, cliquez sur l’icône à trois points, puis sélectionnez **New pipeline**.
2. Dans le volet **Activities**, développez la section **Move and transform**, puis faites glisser l’activité **Copy data** sur le canevas.
3. Sélectionnez l’**onglet Source**, puis choisissez le jeu de données source que vous avez créé précédemment.
4. Accédez à l’**onglet Sink** et sélectionnez le jeu de données ClickHouse créé pour votre table `sensors`. Définissez **Request method** sur POST. Assurez-vous que **HTTP compression type** est défini sur **None**.
La compression HTTP ne fonctionne pas correctement dans l’activité Copy Data d’Azure Data Factory. Lorsqu’elle est activée, Azure envoie une charge utile composée uniquement de zéro octet — il s’agit probablement d’un bug du service. Veillez à laisser la compression désactivée.
Nous vous recommandons de conserver la taille de lot par défaut de 10 000, voire de l’augmenter davantage. Pour plus de détails, consultez
[Selecting an Insert Strategy / Batch inserts if synchronous](/fr/concepts/best-practices/selecting-an-insert-strategy#batch-inserts-if-synchronous).
5. Cliquez sur **Debug** en haut du canevas pour exécuter le pipeline. Après un court instant, l’activité sera mise en file d’attente puis exécutée. Si tout est correctement configuré, la tâche devrait se terminer avec le statut **Success**.
6. Une fois l’opération terminée, cliquez sur **Publish all** pour enregistrer les modifications apportées à votre pipeline et à vos jeux de données.
## Ressources supplémentaires
* [Interface HTTP](/fr/concepts/features/interfaces/http)
* [Copier et transformer des données depuis et vers un endpoint REST à l’aide d’Azure Data Factory](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/connector-rest?tabs=data-factory)
* [Choisir une stratégie d’insert](/fr/concepts/best-practices/selecting-an-insert-strategy)
* [Créer et configurer un runtime d’intégration auto-hébergé](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/create-self-hosted-integration-runtime?tabs=data-factory)