--- title: "Copy Job dans Microsoft Fabric" url: https://kwanzeo.com/ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric date: 2025-02-13 updated: 2026-10-16 --- # Copy Job dans Microsoft Fabric > Copy Job, dans Data Factory de Microsoft Fabric, simplifie l'ingestion de données vers un Lakehouse ou un Warehouse : avantages, connecteurs, modes de copie et exemple pas à pas. **En résumé :** la tâche de copie (Copy Job) de **Microsoft Fabric Data Factory** est une fonctionnalité simplifiée d'ingestion de données. Elle déplace les données d'un système source vers un **Lakehouse ou un Warehouse** grâce à un assistant graphique, sans développement personnalisé, et convient bien aux chargements incrémentiels et à la synchronisation de grands ensembles de données. ## Qu'est-ce que Copy Job ? Centrée sur l'ingestion, Copy Job élimine le besoin de développement personnalisé et propose une interface de **configuration conviviale** pour une mise en place rapide. Les équipes se concentrent ainsi **sur l'exploitation des données** plutôt que sur la complexité du pipeline. En quelques clics, vous créez une tâche de copie pour déplacer vos données. Une fois la tâche exécutée, vous obtenez une vue complète du mouvement des données, pour une **surveillance transparente**. ## Quels sont les avantages de Copy Job ? Copy Job simplifie l'ingestion de données grâce à une interface plus intuitive et des capacités avancées : 1. **Expérience intuitive** : copiez vos données facilement et sans compromis. 2. **Efficacité** : la copie incrémentale est simplifiée, l'intervention manuelle réduite, avec une meilleure utilisation des ressources et des temps d'exécution plus courts. 3. **Flexibilité** : vous contrôlez vos transferts de données : - sélection des tables et colonnes ; - mappage des données ; - définition des comportements de lecture et d'écriture ; - programmation des tâches (ponctuelles ou récurrentes). 4. **Performance** : une infrastructure sans serveur et un traitement parallèle élevé utilisent efficacement les ressources réseau et de stockage. Qu'il s'agisse de transferts groupés (bulk) ou de mises à jour, Copy Job assure des transferts plus rapides, à moindre coût. ## Quels connecteurs sont pris en charge ? Copy Job prend en charge les transferts de données entre services cloud, et depuis des environnements locaux ou des réseaux virtuels grâce à une passerelle de données. Limitée à quelques connecteurs lors de la publication de cet article, en février 2025, la liste en compte aujourd'hui plusieurs dizaines (documentation de Microsoft consultée en octobre 2026), par exemple : - **bases de données** : Azure SQL Database, SQL Server sur site, Oracle, PostgreSQL, MySQL, SAP HANA, Teradata ; - **plateformes et entrepôts de données** : Fabric Lakehouse, Fabric Warehouse, Snowflake, Azure Databricks, Google BigQuery, Amazon Redshift ; - **stockages** : Amazon S3, Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage, SFTP ; - **applications** : Salesforce, Dynamics 365, Dataverse, ServiceNow, listes SharePoint Online. Certains connecteurs ne servent que de source (par exemple SAP HANA, Amazon Redshift ou ServiceNow). La liste complète, avec les modes de lecture et d'écriture de chaque connecteur, est tenue à jour par Microsoft : [connecteurs pris en charge par Copy Job](https://learn.microsoft.com/fr-fr/fabric/data-factory/copy-job-connectors). ## Modes de copie et comportement d'écriture **Styles de livraison des données :** - **copie complète** : copie l'intégralité des données à chaque exécution ; - **copie incrémentale** : copie initiale complète, puis transfert des seules modifications. Une colonne incrémentale (horodatage ou entier croissant) sert de repère pour identifier les nouvelles données à copier ; - **réplication des changements (CDC, en préversion en octobre 2026)** : quand la capture des changements est activée sur la source, Copy Job réplique aussi les mises à jour et les suppressions. **Comportement d'écriture :** par défaut, les données sont ajoutées (append) au stockage cible. Vous pouvez choisir à la place une mise à jour/insertion (upsert ou merge), un remplacement complet (overwrite) ou, en préversion, la conservation de l'historique des changements (SCD de type 2). ## Exemple : copie complète d'une table Azure SQL DB vers un Lakehouse Voici les étapes pour copier intégralement une table Azure SQL DB vers un Lakehouse existant. **Étape 1 : se connecter à Fabric, choisir l'espace de travail, puis Data Factory.** ![Connexion à Microsoft Fabric, choix d'un espace de travail et accès à Data Factory](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/jobs.jpg) **Étape 2 : dans la page Data Factory, choisir le composant Copy Job.** ![Composant Copy Job dans la page Data Factory de Microsoft Fabric](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/copy-job.png) **Étape 3 : nommer la tâche de copie et cliquer sur « Créer ».** Dans cet exemple, la tâche s'appelle Copyjob_Kwanzeo. ![Fenêtre de création d'une tâche Copy Job avec un champ pour la nommer et un bouton Créer](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/new-copy-job.png) **Étape 4 : un assistant guide la création de la tâche.** La première étape consiste à choisir la source de données. ![Assistant de création d'un Copy Job dans Microsoft Fabric, étape du choix de la source](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/data-source-1.jpg) **Étape 5 : renseigner la connexion.** Ici, la source est une base de données Azure SQL : entrez les détails de connexion, puis cliquez sur « Suivant ». ![Sélection de la source Azure SQL et champs de connexion dans l'assistant Copy Job](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/sql-database.jpg) **Étape 6 : sélectionner les tables à transférer.** Vous pouvez choisir toutes les tables ou seulement certaines, avec un aperçu des données. Cliquez ensuite sur « Suivant ». ![Sélection des tables à transférer avec aperçu des données dans l'assistant Copy Job](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/select-table.jpg) **Étape 7 : sélectionner la destination des données.** Ici, la destination est le Lakehouse. ![Choix du Lakehouse comme destination dans l'assistant Copy Job](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/data-destination.jpg) **Étape 8 : effectuer le mappage vers la destination.** Les noms des tables de destination, le mappage, le schéma et les types de données peuvent être ajustés manuellement ou via des options. ![Mappage des données vers la destination avec modification des noms de tables, du schéma et des types](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/mapping.jpg) **Étape 9 : choisir la méthode de copie.** Elle s'appliquera à chaque exécution, ponctuelle ou récurrente ; la tâche peut ensuite être planifiée et son état surveillé. Trois options existent : copie complète, copie incrémentielle et copie en streaming. Ici, une copie complète est effectuée. ![Choix de la méthode de copie : copie complète, incrémentielle ou en streaming](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/full-copy.jpg) Pour une copie incrémentielle, une colonne incrémentielle doit être présente dans la table. ![Colonne incrémentielle requise pour une copie incrémentielle d'une table](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/incremental-load.jpg) **Étape 10 : réviser, enregistrer et exécuter.** Une fois exécutée, la tâche copie la table dans le Lakehouse, puis reste inactive jusqu'à un redémarrage manuel ou une nouvelle exécution programmée. Les résultats affichent la source, la destination, l'état (réussi ou échoué), les lignes lues et écrites, et les heures de début et de fin d'exécution. ![Révision et exécution d'une tâche de copie vers le Lakehouse, avec le détail des résultats](ressources/copy-job-dans-microsoft-fabric/workflow.jpg) ## Bénéficiez de la puissance de Fabric avec Kwanzeo Pour des orchestrations plus riches, voyez [les Data Pipelines dans Fabric](/ressources/les-data-pipelines-dans-fabric) et [Dataflow Gen2](/ressources/dataflow-gen2). Pour aller plus loin, découvrez [notre accompagnement Microsoft Fabric](/technologies/microsoft-fabric) ou [contactez nos équipes](/contact). ### Qu'est-ce que Copy Job dans Microsoft Fabric ? Une fonctionnalité de Data Factory dans Microsoft Fabric qui simplifie l'ingestion de données : elle déplace les données d'un système source vers un Lakehouse ou un Warehouse via un assistant graphique, sans développement personnalisé. ### Quelle différence entre copie complète et copie incrémentale ? La copie complète copie l'intégralité des données à chaque exécution. La copie incrémentale fait une première copie complète, puis ne transfère que les modifications, repérées grâce à une colonne incrémentale (horodatage ou entier croissant).