Azure 数据工厂

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、安排和监控数据管道。它旨在处理各种数据源和数据转换，以便于数据分析、报告和机器学习。对于那些刚接触数据集成或者希望将本地数据迁移到云端的用户来说，ADF 是一个强大的工具。本文旨在为初学者提供一个全面的介绍，涵盖 ADF 的核心概念、组件和常见用例。

什么是数据工厂？

简单来说，数据工厂就像一个数据管道的编排器。它连接不同的数据源（例如数据库、文件存储、API）并将数据从一个位置移动到另一个位置，并根据需要进行转换。想象一下，你需要将多个 CSV 文件中的数据合并到一个中央数据仓库中，并且在合并之前需要清洗和转换数据。数据工厂可以自动化这个过程，减少手动操作和错误。

它与 ETL 过程密切相关，但 ADF 提供了更广泛的功能，包括 ELT (Extract, Load, Transform) 以及数据流设计。

数据工厂的核心组件

Azure 数据工厂由几个关键组件组成，这些组件协同工作以构建和运行数据管道：

**管道 (Pipelines):** 管道是数据工厂的核心。它定义了数据移动和转换的逻辑流程。管道由一系列活动组成。
**活动 (Activities):** 活动是管道中的执行单元。它们可以执行各种任务，例如复制数据、运行存储过程、执行 Azure 函数、调用 Web 服务等。常见的活动包括：

   * **复制活动 (Copy Activity):** 用于将数据从一个数据源复制到另一个数据源。 复制活动配置
   * **数据流活动 (Data Flow Activity):** 用于执行复杂的数据转换。 数据流设计器
   * **查找活动 (Lookup Activity):** 用于从数据源检索单个值。 查找活动使用案例
   * **执行管道活动 (Execute Pipeline Activity):** 用于调用另一个管道。 管道嵌套
   * **存储过程活动 (Stored Procedure Activity):** 用于执行数据库存储过程。 存储过程活动配置

**数据集 (Datasets):** 数据集定义了数据源或数据目标的结构和位置。它描述了数据的格式、位置和凭据。
**链接服务 (Linked Services):** 链接服务定义了与数据源的连接信息。它包含了连接字符串、用户名和密码等信息。链接服务安全
**集成运行时 (Integration Runtime - IR):** 集成运行时是用于在不同的数据源之间移动和转换数据的计算基础设施。 ADF 提供了三种类型的集成运行时：

   * **Azure Integration Runtime:**  在 Azure 云中运行，用于在 Azure 服务之间移动和转换数据。 Azure IR配置
   * **自托管 Integration Runtime:** 在本地或虚拟机上运行，用于在本地数据源和 Azure 服务之间移动和转换数据。 自托管 IR安装
   * **Azure-SSIS Integration Runtime:** 用于运行现有的 SQL Server Integration Services (SSIS) 包。 SSIS IR迁移

**触发器 (Triggers):** 触发器定义了何时运行管道。 ADF 提供了多种触发器类型：

   * **计划触发器 (Schedule Trigger):**  按照预定义的计划运行管道。 计划触发器配置
   * **事件触发器 (Event Trigger):**  当某个事件发生时运行管道，例如文件上传到 Blob 存储。 事件触发器配置
   * **手动触发器 (Manual Trigger):**  手动触发管道。 手动触发管道

数据工厂组件总结
组件	描述	用途
管道 (Pipelines)	数据移动和转换的逻辑流程	编排数据集成流程
活动 (Activities)	管道中的执行单元	执行单个任务，如数据复制、转换等
数据集 (Datasets)	数据源或数据目标的结构和位置	定义数据结构和位置
链接服务 (Linked Services)	与数据源的连接信息	连接到不同的数据源
集成运行时 (Integration Runtime)	计算基础设施	在数据源之间移动和转换数据
触发器 (Triggers)	管道运行的时间	定义管道运行的时间和条件

使用场景

Azure 数据工厂适用于各种数据集成场景：

**数据迁移 (Data Migration):** 将本地数据迁移到 Azure 云。数据迁移策略
**数据整合 (Data Integration):** 将来自不同来源的数据整合到一个中央数据仓库中。数据仓库设计
**数据加载 (Data Loading):** 将数据加载到数据仓库、数据湖或数据库中。数据加载最佳实践
**ETL/ELT 流程 (ETL/ELT Processes):** 构建和自动化 ETL/ELT 流程。ETL vs ELT
**数据同步 (Data Synchronization):** 在不同的数据源之间同步数据。数据同步技术
**机器学习数据准备 (Machine Learning Data Preparation):** 准备用于机器学习的数据。机器学习数据预处理

创建第一个数据工厂

1. **创建数据工厂资源:** 在 Azure 门户中搜索 "数据工厂"，然后创建一个新的数据工厂资源。 2. **启动数据工厂工作室:** 在创建完成后，启动数据工厂工作室，这是一个基于 Web 的界面，用于构建和管理数据管道。 3. **创建链接服务:** 创建与你的数据源和数据目标的链接服务。例如，创建一个链接到 Azure Blob 存储的链接服务和一个链接到 Azure SQL 数据库的链接服务。 4. **创建数据集:** 创建数据集，定义你的数据源和数据目标的结构和格式。 5. **创建管道:** 创建一个管道，并添加复制活动。 6. **配置复制活动:** 配置复制活动，指定源数据集、目标数据集和复制方式。 7. **触发管道:** 创建一个计划触发器或手动触发管道，以运行你的数据管道。

数据流 (Data Flows)

数据流是 ADF 中用于执行复杂数据转换的强大功能。它们提供了一个可视化的界面，用于构建数据转换逻辑，而无需编写代码。数据流使用图形化的转换步骤，例如筛选、聚合、连接和派生列。数据流转换类型

数据流特别适用于以下场景：

**数据清洗 (Data Cleansing):** 清理和转换脏数据。数据清洗技术
**数据转换 (Data Transformation):** 将数据从一种格式转换为另一种格式。数据转换策略
**数据聚合 (Data Aggregation):** 将数据聚合为摘要信息。数据聚合方法
**数据连接 (Data Joining):** 将来自不同数据源的数据连接起来。数据连接技术

监控和告警

Azure 数据工厂提供了强大的监控和告警功能，可以帮助你跟踪数据管道的运行状态并及时发现问题。你可以使用 Azure 门户、Azure Monitor 或 PowerShell 脚本来监控数据管道。数据工厂监控

可以使用以下指标来监控数据管道：

**管道运行状态 (Pipeline Run Status):** 指示管道是否成功运行。
**活动运行状态 (Activity Run Status):** 指示活动是否成功运行。
**数据吞吐量 (Data Throughput):** 指示数据管道处理数据的速度。
**错误率 (Error Rate):** 指示数据管道中发生的错误数量。

可以配置告警，以便在数据管道出现问题时收到通知。数据工厂告警配置

最佳实践

**使用参数化:** 使用参数化来使你的数据管道更灵活和可重用。参数化使用案例
**使用元数据驱动的管道:** 使用元数据驱动的管道来自动化数据集成流程。元数据驱动管道
**使用增量加载:** 使用增量加载来减少数据传输量和提高性能。增量加载技术
**监控你的数据管道:** 定期监控你的数据管道，以确保它们正常运行。
**使用版本控制:** 使用版本控制来跟踪你的数据工厂资源的更改。数据工厂版本控制

扩展阅读

总结

Azure 数据工厂是一个强大的云数据集成服务，可以帮助你构建、安排和监控数据管道。通过理解 ADF 的核心组件和使用场景，你可以自动化数据集成流程，提高数据质量，并为数据分析和机器学习提供更好的支持。掌握 ADF 的最佳实践，可以帮助你构建可靠、可扩展和高效的数据集成解决方案。

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