Azure数据工厂

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Azure 数据工厂：初学者指南

Azure 数据工厂 (ADF) 是一个云数据集成服务，允许您创建、安排和监视数据管道。它可以将数据从各种数据源移动到各种数据目标，并执行数据转换。对于需要大规模处理数据并将其集成到分析解决方案中的组织来说，ADF 是一个强大的工具。本文将为初学者提供 Azure 数据工厂的全面介绍，涵盖其核心概念、组件、使用场景以及一些最佳实践。

核心概念

在深入了解 ADF 的细节之前，理解几个关键概念至关重要：

  • **管道 (Pipeline)**：管道是 Azure 数据工厂的核心，代表一个逻辑分组的数据活动。它定义了数据移动和转换的流程。可以将其视为一个工作流程，包含一系列任务。
  • **活动 (Activity)**：活动是管道中的一个执行单元。常见的活动包括：
   * **复制活动 (Copy Activity)**：将数据从一个数据源复制到另一个数据目标。
   * **数据流活动 (Data Flow Activity)**：使用图形化界面执行复杂的数据转换。
   * **存储过程活动 (Stored Procedure Activity)**：执行存储过程。
   * **Lookup 活动 (Lookup Activity)**：从数据源检索单个值。
   * **执行管道活动 (Execute Pipeline Activity)**：调用另一个管道。
  • **数据集 (Dataset)**：数据集表示数据存储中的数据结构。它定义了数据的格式、位置和模式。例如，一个数据集可以指向一个 Azure Blob Storage 中的 CSV 文件。
  • **链接服务 (Linked Service)**：链接服务定义了数据工厂与外部数据源之间的连接信息。它存储了连接字符串、身份验证信息等。例如，一个链接服务可以定义与 Azure SQL Database 的连接。
  • **集成运行时 (Integration Runtime)**：集成运行时提供计算资源来执行活动。它有三种类型：
   * **Azure 集成运行时 (Azure IR)**：在 Azure 云中运行，用于在云服务之间移动和转换数据。
   * **自托管集成运行时 (Self-hosted IR)**：在本地或虚拟网络中运行，用于在本地数据源和 Azure 云之间移动和转换数据。
   * **Azure-SSIS 集成运行时 (Azure-SSIS IR)**：用于在 Azure 中运行 SQL Server Integration Services (SSIS) 包。
  • **触发器 (Trigger)**：触发器定义了管道何时运行。常见的触发器类型包括：
   * **计划触发器 (Schedule Trigger)**：在预定的时间间隔运行管道。
   * **事件触发器 (Event Trigger)**：在发生特定事件时运行管道，例如 Blob Storage 中文件的创建。
   * **手动触发器 (Manual Trigger)**：手动启动管道。

ADF 组件详解

数据工厂界面

Azure 数据工厂可以通过 Azure 门户访问。门户提供了一个图形化界面，用于创建、编辑和监视管道。界面主要分为以下几个部分：

  • **作者 (Author)**：用于创建和编辑管道、数据集和链接服务。
  • **监视 (Monitor)**：用于监视管道运行状态、查看日志和诊断问题。
  • **管理 (Manage)**：用于管理数据工厂的设置，例如访问控制和集成运行时。

复制活动

复制活动是 ADF 中最常用的活动之一。它允许您将数据从各种数据源复制到各种数据目标。复制活动支持多种数据源和数据目标，包括：

数据源 数据目标
Azure Blob Storage Azure SQL Database
Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Synapse Analytics
Azure Cosmos DB Azure Data Warehouse
文件系统 其他云存储服务
关系数据库 其他关系数据库

复制活动还支持数据转换，例如数据过滤、数据映射和数据聚合。

数据流活动

数据流活动允许您使用图形化界面执行复杂的数据转换。它提供了一系列内置的转换，例如：

  • **源 (Source)**：定义数据源。
  • **转换 (Transformation)**：执行数据转换，例如过滤、聚合、连接和派生列。
  • **汇 (Sink)**：定义数据目标。

数据流活动使用 Spark 作为其计算引擎，因此可以处理大量数据。它允许您创建可重用的数据转换逻辑，并将其应用于多个管道。

管道的创建与调试

创建管道通常从添加活动开始。您可以从活动面板中选择所需的活动，并将其拖放到管道画布上。然后，您可以配置活动，例如指定数据源、数据目标和转换规则。

调试管道非常重要，可以确保管道按预期运行。Azure 数据工厂提供了多种调试选项，包括：

  • **管道运行 (Pipeline Run)**：手动运行管道，并查看运行状态和日志。
  • **触发器运行 (Trigger Run)**：手动触发计划触发器或事件触发器，并查看运行状态和日志。
  • **调试模式 (Debug Mode)**：在调试模式下运行管道，可以逐步执行活动，并查看中间结果。

使用场景

Azure 数据工厂可以应用于各种数据集成场景，包括：

  • **数据仓库加载 (Data Warehouse Loading)**：将数据从各种数据源加载到数据仓库中，例如 Azure Synapse Analytics。数据仓库
  • **数据湖构建 (Data Lake Building)**：将数据从各种数据源加载到数据湖中，例如 Azure Data Lake Storage Gen2。数据湖
  • **数据迁移 (Data Migration)**：将数据从一个数据源迁移到另一个数据源。
  • **ETL/ELT 流程 (ETL/ELT Processes)**：执行提取、转换和加载 (ETL) 或提取、加载和转换 (ELT) 流程。 ETL ELT
  • **实时数据集成 (Real-time Data Integration)**：将实时数据从各种数据源集成到分析应用程序中。

最佳实践

为了确保 Azure 数据工厂的性能、可靠性和可维护性，请遵循以下最佳实践：

  • **使用参数化 (Parameterization)**：使用参数化来动态配置管道、数据集和链接服务。这可以提高管道的灵活性和可重用性。
  • **使用变量 (Variables)**：使用变量来存储管道中的临时数据。
  • **使用表达式 (Expressions)**：使用表达式来动态计算值。
  • **使用元数据驱动的管道 (Metadata-Driven Pipelines)**：使用元数据来驱动管道的创建和执行。
  • **监控管道运行状态 (Monitor Pipeline Runs)**：定期监控管道运行状态，并及时处理错误。
  • **使用版本控制 (Version Control)**：使用版本控制系统来管理管道代码。
  • **优化数据转换 (Optimize Data Transformations)**：优化数据转换以提高性能。 性能优化
  • **选择合适的集成运行时 (Choose the Right Integration Runtime)**：根据数据源和数据目标的类型选择合适的集成运行时。

与其他 Azure 服务的集成

Azure 数据工厂可以与许多其他的 Azure 服务集成，例如：

高级主题 (与交易相关的链接)

为了更好地理解市场动态，以下是一些与交易相关的链接，虽然与 ADF 无直接关系，但对于理解整体数据驱动决策过程很有帮助：

总结

Azure 数据工厂是一个功能强大的云数据集成服务，可以帮助您构建和管理复杂的数据管道。通过理解其核心概念、组件和最佳实践，您可以有效地使用 ADF 来解决各种数据集成挑战。 随着您对 ADF 的经验不断积累，您将能够构建更复杂、更高效的数据管道，从而为您的组织带来更大的价值。

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