數(shù)據(jù)集成工具：Azure Data Factory：4.數(shù)據(jù)集成工具：復(fù)制活動(dòng)詳解

數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：4.數(shù)據(jù)集成工具：復(fù)制活動(dòng)詳解1數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：復(fù)制活動(dòng)詳解1.1介紹復(fù)制活動(dòng)1.1.1復(fù)制活動(dòng)概述AzureDataFactory的復(fù)制活動(dòng)是一種用于將數(shù)據(jù)從一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)快速移動(dòng)到另一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高效工具。它支持多種數(shù)據(jù)源和接收器，包括但不限于AzureBlob存儲(chǔ)、AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、Azure數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)、AmazonS3、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)、SQLServer等。復(fù)制活動(dòng)利用了AzureDataFactory的優(yōu)化數(shù)據(jù)移動(dòng)引擎，能夠?qū)崿F(xiàn)高速、可靠的數(shù)據(jù)傳輸。1.1.2復(fù)制活動(dòng)的工作原理復(fù)制活動(dòng)在執(zhí)行時(shí)，會(huì)根據(jù)源和接收器的類型選擇最合適的傳輸機(jī)制。例如，當(dāng)源和接收器都是基于云的存儲(chǔ)時(shí)，它會(huì)使用直接的云到云傳輸，避免了不必要的數(shù)據(jù)下載和上傳過程，從而提高了傳輸效率。對(duì)于本地到云的數(shù)據(jù)傳輸，復(fù)制活動(dòng)會(huì)利用自托管集成運(yùn)行時(shí)（IR）來處理數(shù)據(jù)移動(dòng)，確保數(shù)據(jù)的安全性和傳輸速度。示例：從AzureBlob存儲(chǔ)復(fù)制數(shù)據(jù)到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù){

"name":"CopyBlobToSQL",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyBlobToSQL",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"referenceName":"BlobDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"SQLDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"SqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertData"

},

"dataFlow":{

"type":"DataFlow",

"dataFlowName":"DataFlowBlobToSQL"

}

}

}

],

"annotations":[]

}

}在這個(gè)示例中，我們定義了一個(gè)名為CopyBlobToSQL的管道，它包含一個(gè)復(fù)制活動(dòng)。該活動(dòng)從AzureBlob存儲(chǔ)（BlobDataset）讀取數(shù)據(jù)，并將其寫入AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（SQLDataset）。recursive屬性設(shè)置為true表示復(fù)制活動(dòng)將遞歸地讀取Blob存儲(chǔ)中的所有文件。sqlWriterStoredProcedureName屬性指定了SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中用于插入數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)過程。1.1.3復(fù)制活動(dòng)的使用場(chǎng)景復(fù)制活動(dòng)適用于以下幾種常見的數(shù)據(jù)集成場(chǎng)景：數(shù)據(jù)遷移：當(dāng)需要將數(shù)據(jù)從舊系統(tǒng)遷移到Azure中的新系統(tǒng)時(shí)，復(fù)制活動(dòng)可以快速、高效地完成數(shù)據(jù)遷移任務(wù)。數(shù)據(jù)備份：定期使用復(fù)制活動(dòng)將數(shù)據(jù)從生產(chǎn)環(huán)境復(fù)制到備份存儲(chǔ)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)策略。數(shù)據(jù)同步：在需要保持多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之間數(shù)據(jù)一致性的場(chǎng)景下，復(fù)制活動(dòng)可以作為數(shù)據(jù)同步的工具，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新。數(shù)據(jù)處理前的準(zhǔn)備：在數(shù)據(jù)進(jìn)入復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程之前，使用復(fù)制活動(dòng)可以將數(shù)據(jù)從原始存儲(chǔ)移動(dòng)到更易于處理的存儲(chǔ)中，如Azure數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)。1.2結(jié)論通過上述內(nèi)容，我們深入了解了AzureDataFactory中復(fù)制活動(dòng)的原理、工作方式以及其在數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目中的應(yīng)用。復(fù)制活動(dòng)作為AzureDataFactory的核心功能之一，為數(shù)據(jù)的高效移動(dòng)提供了強(qiáng)大的支持，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)遷移項(xiàng)目的重要工具。2數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：復(fù)制活動(dòng)詳解2.1設(shè)置復(fù)制活動(dòng)2.1.1創(chuàng)建復(fù)制活動(dòng)在AzureDataFactory中，復(fù)制活動(dòng)是一種用于將數(shù)據(jù)從一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)移動(dòng)到另一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高效工具。要?jiǎng)?chuàng)建復(fù)制活動(dòng)，首先需要在AzureDataFactory中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)工廠，然后在管道中添加復(fù)制活動(dòng)。登錄Azure門戶，訪問AzureDataFactory服務(wù)。創(chuàng)建數(shù)據(jù)工廠，如果尚未創(chuàng)建。打開數(shù)據(jù)工廠，選擇“創(chuàng)建和監(jiān)控”選項(xiàng)。創(chuàng)建管道，在“活動(dòng)”工具箱中，拖放“復(fù)制數(shù)據(jù)”活動(dòng)到設(shè)計(jì)畫布上。配置復(fù)制活動(dòng)，在管道設(shè)計(jì)畫布上，雙擊復(fù)制活動(dòng)以打開配置窗口。示例代碼{

"name":"CopyActivitySample",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyFromBlobToSQL",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"SqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertData"

},

"dataset":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":"inputdata"

}

},

"sink":{

"type":"SqlDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"AzureSqlDatabase",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"tableName":"dbo.OutputTable"

}

}

}

}

]

}

}2.1.2配置數(shù)據(jù)源和接收器在復(fù)制活動(dòng)的配置中，需要指定數(shù)據(jù)源和接收器。數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)的來源，接收器是數(shù)據(jù)的目標(biāo)位置。AzureDataFactory支持多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)源和接收器，包括AzureBlob存儲(chǔ)、AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、AzureCosmosDB等。示例配置在配置窗口中，選擇“源”選項(xiàng)卡，然后選擇數(shù)據(jù)源類型，例如“Blob存儲(chǔ)”。接著，選擇“接收器”選項(xiàng)卡，選擇接收器類型，例如“SQL數(shù)據(jù)庫(kù)”。2.1.3選擇復(fù)制數(shù)據(jù)的類型復(fù)制活動(dòng)支持多種數(shù)據(jù)類型，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在配置復(fù)制活動(dòng)時(shí)，需要選擇要復(fù)制的數(shù)據(jù)類型。例如，如果數(shù)據(jù)源是CSV文件，那么在配置中應(yīng)選擇“CSV”作為數(shù)據(jù)類型。示例選擇在配置窗口的“源”選項(xiàng)卡中，選擇“CSV”作為數(shù)據(jù)格式。在“接收器”選項(xiàng)卡中，確保數(shù)據(jù)類型與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)表匹配。2.1.4設(shè)置復(fù)制活動(dòng)的性能和壓縮選項(xiàng)為了優(yōu)化復(fù)制活動(dòng)的性能，可以設(shè)置并行度和壓縮選項(xiàng)。并行度決定了同時(shí)處理的數(shù)據(jù)文件數(shù)量，而壓縮選項(xiàng)可以減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而提高傳輸速度。示例設(shè)置在配置窗口中，選擇“設(shè)置”選項(xiàng)卡，可以調(diào)整“并行度”和啟用“壓縮”選項(xiàng)。例如，設(shè)置并行度為4，啟用GZip壓縮。{

"name":"CopyActivityPerformanceSettings",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyFromBlobToSQL",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"SqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertData"

},

"copySink":{

"parallelCopies":4,

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

}

]

}

}通過以上步驟，可以詳細(xì)地設(shè)置和配置AzureDataFactory中的復(fù)制活動(dòng)，以滿足數(shù)據(jù)集成和傳輸?shù)男枨蟆?數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：復(fù)制活動(dòng)的高級(jí)功能3.1使用動(dòng)態(tài)內(nèi)容在AzureDataFactory中，復(fù)制活動(dòng)可以利用動(dòng)態(tài)內(nèi)容來增強(qiáng)數(shù)據(jù)遷移的靈活性。動(dòng)態(tài)內(nèi)容允許您在復(fù)制活動(dòng)的配置中使用表達(dá)式，從而根據(jù)運(yùn)行時(shí)的條件動(dòng)態(tài)地選擇源和目標(biāo)數(shù)據(jù)集。這在處理動(dòng)態(tài)變化的文件路徑、文件名或數(shù)據(jù)庫(kù)表時(shí)特別有用。3.1.1示例：動(dòng)態(tài)文件路徑復(fù)制假設(shè)您有一個(gè)AzureBlob存儲(chǔ)，其中包含多個(gè)文件，文件名根據(jù)日期動(dòng)態(tài)變化。您希望將這些文件復(fù)制到另一個(gè)Blob存儲(chǔ)中，但目標(biāo)路徑也應(yīng)根據(jù)源文件的日期動(dòng)態(tài)生成。以下是如何使用動(dòng)態(tài)內(nèi)容實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的示例：{

"name":"DynamicCopyPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyBlobToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

},

"dataset":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"SourceBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":{

"value":"@pipeline().parameters.sourceFolderPath",

"type":"Expression"

},

"fileName":{

"value":"@pipeline().parameters.sourceFileName",

"type":"Expression"

}

}

},

"sink":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"DestinationBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":{

"value":"@concat('destinationFolder/',pipeline().parameters.sourceFileName,'/',pipeline().parameters.sourceFolderPath)",

"type":"Expression"

}

}

}

},

"parameters":{

"sourceFolderPath":{

"type":"string"

},

"sourceFileName":{

"type":"string"

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，sourceFolderPath和sourceFileName是管道參數(shù)，它們?cè)诠艿肋\(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)提供。表達(dá)式@pipeline().parameters.sourceFolderPath和@pipeline().parameters.sourceFileName用于動(dòng)態(tài)生成源和目標(biāo)的文件路徑。3.2執(zhí)行條件復(fù)制AzureDataFactory的復(fù)制活動(dòng)可以通過條件表達(dá)式來控制數(shù)據(jù)的復(fù)制流程。這意味著您可以根據(jù)特定條件決定是否執(zhí)行復(fù)制，或者復(fù)制哪些數(shù)據(jù)。這在處理數(shù)據(jù)時(shí)提供了額外的控制層，確保只有滿足特定條件的數(shù)據(jù)才會(huì)被遷移。3.2.1示例：基于文件大小的條件復(fù)制假設(shè)您有一個(gè)數(shù)據(jù)湖，其中包含大量文件，但您只希望復(fù)制大小超過1GB的文件。以下是如何使用條件表達(dá)式來實(shí)現(xiàn)這一需求的示例：{

"name":"ConditionalCopyPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"LookupFileSize",

"type":"Lookup",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true,

"enablePartitionDiscovery":true

},

"dataset":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"SourceBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":"sourceFolder"

}

}

}

},

{

"name":"CopyLargeFiles",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource"

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

},

"dataset":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"DestinationBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":"destinationFolder"

}

},

"conditions":[

{

"expression":{

"value":"@activity('LookupFileSize').output.firstRow.file_size>1073741824",

"type":"Expression"

}

}

]

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，首先使用Lookup活動(dòng)來檢索源文件的大小。然后，CopyLargeFiles活動(dòng)通過條件@activity('LookupFileSize').output.firstRow.file_size>1073741824來判斷文件大小是否超過1GB，只有滿足條件的文件才會(huì)被復(fù)制。3.3復(fù)制活動(dòng)的錯(cuò)誤處理和重試策略在數(shù)據(jù)復(fù)制過程中，可能會(huì)遇到各種錯(cuò)誤，如網(wǎng)絡(luò)問題、權(quán)限問題或數(shù)據(jù)格式不匹配等。AzureDataFactory提供了錯(cuò)誤處理和重試策略，以確保數(shù)據(jù)復(fù)制的可靠性和數(shù)據(jù)的完整性。3.3.1錯(cuò)誤處理AzureDataFactory允許您在復(fù)制活動(dòng)的配置中指定錯(cuò)誤處理策略。例如，您可以選擇在遇到錯(cuò)誤時(shí)停止整個(gè)管道，或者跳過錯(cuò)誤的文件并繼續(xù)處理其他文件。3.3.2重試策略重試策略允許您在遇到暫時(shí)性錯(cuò)誤時(shí)自動(dòng)重試復(fù)制活動(dòng)。這可以提高管道的健壯性，減少因短暫網(wǎng)絡(luò)中斷或資源不可用導(dǎo)致的失敗。3.3.3示例：配置重試策略和錯(cuò)誤處理以下是一個(gè)配置了重試策略和錯(cuò)誤處理的復(fù)制活動(dòng)示例：{

"name":"RetryAndErrorHandlingPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyBlobToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource"

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

},

"dataset":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"SourceBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":"sourceFolder"

}

},

"sink":{

"type":"BlobDataset",

"linkedService":{

"referenceName":"DestinationBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"folderPath":"destinationFolder"

}

},

"retryPolicy":{

"count":3,

"intervalInSeconds":30

},

"onError":{

"action":"Continue",

"skipExpression":{

"value":"@activity('CopyBlobToBlob').output.errors[0].errorCode=='404'",

"type":"Expression"

}

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，retryPolicy配置了在遇到錯(cuò)誤時(shí)自動(dòng)重試3次，每次重試間隔30秒。onError配置則指定了在遇到特定錯(cuò)誤（如文件不存在錯(cuò)誤）時(shí)，管道應(yīng)繼續(xù)執(zhí)行，而不是停止。通過這些高級(jí)功能，AzureDataFactory的復(fù)制活動(dòng)可以更智能、更靈活地處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)遷移場(chǎng)景，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和管道的穩(wěn)定性。4監(jiān)控和優(yōu)化AzureDataFactory中的復(fù)制活動(dòng)4.1監(jiān)控復(fù)制活動(dòng)的執(zhí)行4.1.1監(jiān)控工具與指標(biāo)AzureDataFactory提供了多種工具來監(jiān)控復(fù)制活動(dòng)的執(zhí)行情況，包括Azure門戶、DataFactory監(jiān)控工具、日志分析以及AzureMonitor。這些工具可以幫助你追蹤活動(dòng)的狀態(tài)、執(zhí)行時(shí)間、數(shù)據(jù)傳輸速率等關(guān)鍵指標(biāo)。示例：使用AzureMonitor監(jiān)控復(fù)制活動(dòng)#使用AzureCLI查詢復(fù)制活動(dòng)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

azmonitormetricslist\

--resource{your-data-factory-resource-id}\

--metric"DataRead""DataWritten""CopyDuration"\

--intervalPT1H\

--aggregationtotal上述代碼示例展示了如何使用AzureCLI來查詢復(fù)制活動(dòng)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，包括讀取的數(shù)據(jù)量(DataRead)、寫入的數(shù)據(jù)量(DataWritten)以及復(fù)制活動(dòng)的持續(xù)時(shí)間(CopyDuration)。通過設(shè)置不同的聚合方式和時(shí)間間隔，可以獲取更詳細(xì)的監(jiān)控信息。4.1.2診斷復(fù)制活動(dòng)問題當(dāng)復(fù)制活動(dòng)出現(xiàn)故障時(shí)，可以利用DataFactory的日志和診斷設(shè)置來定位問題。例如，檢查活動(dòng)運(yùn)行日志中的錯(cuò)誤消息，或者使用AzureMonitor的日志查詢功能來分析更深層次的執(zhí)行細(xì)節(jié)。示例：分析復(fù)制活動(dòng)日志在Azure門戶中，導(dǎo)航至你的DataFactory實(shí)例，選擇“監(jiān)控”>“活動(dòng)運(yùn)行”，然后篩選出復(fù)制活動(dòng)。點(diǎn)擊具體的活動(dòng)運(yùn)行記錄，可以查看詳細(xì)的執(zhí)行日志，包括源和接收器的性能統(tǒng)計(jì)、錯(cuò)誤信息等。4.2分析復(fù)制活動(dòng)的性能4.2.1性能指標(biāo)為了優(yōu)化復(fù)制活動(dòng)，需要關(guān)注以下性能指標(biāo)：-數(shù)據(jù)傳輸速率：衡量數(shù)據(jù)從源到接收器的傳輸速度。-CPU利用率：了解執(zhí)行活動(dòng)的計(jì)算資源使用情況。-I/O等待時(shí)間：分析數(shù)據(jù)讀寫操作的等待時(shí)間，以判斷是否存在I/O瓶頸。示例：分析數(shù)據(jù)傳輸速率假設(shè)你正在監(jiān)控一個(gè)從AzureBlob存儲(chǔ)復(fù)制數(shù)據(jù)到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)制活動(dòng)。在AzureMonitor中，你可以設(shè)置一個(gè)圖表來顯示“DataRead”和“DataWritten”的指標(biāo)，以秒為單位，從而計(jì)算出平均數(shù)據(jù)傳輸速率。4.3優(yōu)化復(fù)制活動(dòng)的策略4.3.1并行復(fù)制AzureDataFactory支持并行復(fù)制數(shù)據(jù)，通過增加并行度可以顯著提高數(shù)據(jù)傳輸速率。并行度的設(shè)置取決于源和接收器的性能，以及網(wǎng)絡(luò)帶寬。示例：設(shè)置并行復(fù)制在復(fù)制活動(dòng)的設(shè)置中，可以調(diào)整“并行復(fù)制”選項(xiàng)。例如，如果源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在AzureBlob，而接收器是AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以嘗試將并行度設(shè)置為4或更高，以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸。{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"SqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertData"

},

"parallelCopies":4

}

}上述JSON配置展示了如何在復(fù)制活動(dòng)的定義中設(shè)置并行復(fù)制的參數(shù)。parallelCopies的值設(shè)置為4，意味著復(fù)制活動(dòng)將嘗試同時(shí)使用4個(gè)數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。4.3.2選擇合適的接收器類型不同的接收器類型對(duì)數(shù)據(jù)的處理方式不同，選擇最適合你數(shù)據(jù)特性的接收器類型可以提高復(fù)制效率。示例：使用SQL接收器如果你正在從一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源復(fù)制數(shù)據(jù)到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用SQL接收器可以利用SQLServer的批量插入功能，從而提高數(shù)據(jù)寫入速度。{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"sink":{

"type":"SqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_BulkInsert"

}

}

}在這個(gè)例子中，sqlWriterStoredProcedureName被設(shè)置為usp_BulkInsert，這意味著復(fù)制活動(dòng)將調(diào)用一個(gè)存儲(chǔ)過程來執(zhí)行批量插入操作，而不是逐行插入，從而提高數(shù)據(jù)寫入的效率。4.3.3利用壓縮在復(fù)制大量數(shù)據(jù)時(shí)，利用壓縮可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間和成本。AzureDataFactory支持多種壓縮格式，如GZip、Deflate等。示例：設(shè)置壓縮在復(fù)制活動(dòng)的源設(shè)置中，可以指定壓縮格式和壓縮級(jí)別。例如，從AzureBlob存儲(chǔ)復(fù)制壓縮的CSV文件到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

}上述JSON配置展示了如何在復(fù)制活動(dòng)的源設(shè)置中啟用GZip壓縮，并設(shè)置壓縮級(jí)別為“Optimal”。這將自動(dòng)壓縮源數(shù)據(jù)，從而減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇笮?，提高?fù)制效率。4.3.4調(diào)整數(shù)據(jù)流根據(jù)源和接收器的性能，調(diào)整數(shù)據(jù)流的大小和類型可以進(jìn)一步優(yōu)化復(fù)制活動(dòng)。例如，使用更大的數(shù)據(jù)流可以提高數(shù)據(jù)傳輸速率，但可能會(huì)增加計(jì)算資源的使用。示例：調(diào)整數(shù)據(jù)流大小在復(fù)制活動(dòng)的設(shè)置中，可以調(diào)整“數(shù)據(jù)流大小”選項(xiàng)。如果源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在AzureBlob，而接收器是AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以嘗試將數(shù)據(jù)流大小設(shè)置為“Large”，以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸。{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"dataFlow":{

"type":"Large"

}

}

}請(qǐng)注意，AzureDataFactory的數(shù)據(jù)流大小調(diào)整是一個(gè)高級(jí)特性，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)源和接收器類型來決定最佳設(shè)置。在上述JSON配置中，dataFlow的類型被設(shè)置為“Large”，這將嘗試使用更大的數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，但具體的效果需要通過監(jiān)控和測(cè)試來驗(yàn)證。4.3.5利用緩存在復(fù)制活動(dòng)之間，利用緩存可以減少重復(fù)的數(shù)據(jù)讀取操作，從而提高整體的復(fù)制效率。AzureDataFactory支持在活動(dòng)之間共享數(shù)據(jù)集，從而實(shí)現(xiàn)緩存的效果。示例：利用緩存假設(shè)你有多個(gè)復(fù)制活動(dòng)，都需要從同一個(gè)AzureBlob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)。在第一個(gè)復(fù)制活動(dòng)完成后，可以將數(shù)據(jù)集設(shè)置為“緩存”，這樣后續(xù)的復(fù)制活動(dòng)可以直接從緩存中讀取數(shù)據(jù)，而不需要再次訪問Blob存儲(chǔ)。{

"name":"CachedDataset",

"properties":{

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"data.csv",

"folderPath":"input/",

"format":{

"type":"TextFormat",

"columnDelimiter":","

}

},

"cacheMode":"IfSourceModified"

}

}在上述JSON配置中，cacheMode被設(shè)置為“IfSourceModified”，這意味著只有當(dāng)源數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，才會(huì)重新讀取數(shù)據(jù)。否則，后續(xù)的復(fù)制活動(dòng)將直接從緩存中讀取數(shù)據(jù)，從而提高效率。4.3.6總結(jié)通過監(jiān)控復(fù)制活動(dòng)的執(zhí)行、分析性能指標(biāo)、并采取上述優(yōu)化策略，可以顯著提高AzureDataFactory中復(fù)制活動(dòng)的效率和可靠性。務(wù)必根據(jù)你的具體需求和資源限制，調(diào)整并行度、接收器類型、壓縮設(shè)置以及數(shù)據(jù)流大小，以達(dá)到最佳的復(fù)制效果。同時(shí)，利用緩存可以減少重復(fù)的數(shù)據(jù)讀取操作，進(jìn)一步提高整體的復(fù)制效率。5數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：復(fù)制活動(dòng)詳解5.1復(fù)制活動(dòng)的常見問題與解決方案5.1.1問題診斷問題1:數(shù)據(jù)復(fù)制失敗，源數(shù)據(jù)與目標(biāo)數(shù)據(jù)類型不匹配場(chǎng)景描述:在使用AzureDataFactory的復(fù)制活動(dòng)時(shí)，如果源數(shù)據(jù)類型與目標(biāo)數(shù)據(jù)類型不匹配，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)復(fù)制失敗。解決方案:1.檢查數(shù)據(jù)類型:確保源數(shù)據(jù)表和目標(biāo)數(shù)據(jù)表的列數(shù)據(jù)類型一致。2.使用轉(zhuǎn)換:如果數(shù)據(jù)類型不一致，可以使用轉(zhuǎn)換活動(dòng)（如映射數(shù)據(jù)流）來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，然后再進(jìn)行復(fù)制。示例代碼:{

"name":"MappingDataFlow",

"properties":{

"type":"MappingDataFlow",

"typeProperties":{

"sources":[

{

"name":"sourceDataset",

"properties":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMsourceTable",

"typeProperties":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMsourceTable",

"sqlReaderStoredProcedureName":"",

"storedProcedureParameters":{},

"partitioningMode":"none",

"additionalColumns":""

}

}

}

],

"sinks":[

{

"name":"sinkDataset",

"properties":{

"type":"AzureSqlSink",

"typeProperties":{

"type":"AzureSqlSink",

"preCopyScript":"",

"postCopyScript":"",

"sqlWriterStoredProcedureName":"",

"storedProcedureParameters":{},

"tableReference":"targetTable",

"additionalColumns":""

}

}

}

],

"transformations":[

{

"name":"typeConversion",

"properties":{

"type":"DerivedColumn",

"inputs":[

"sourceDataset"

],

"outputs":[

"convertedData"

],

"transformation":{

"type":"DerivedColumn",

"inputs":[

"sourceDataset"

],

"outputs":[

{

"name":"convertedData",

"properties":{

"structure":[

{

"name":"column1",

"type":"String"

},

{

"name":"column2",

"type":"Int32"

}

]

}

}

],

"expressions":[

{

"name":"column1",

"expression":"@toString($$Text(1))"

},

{

"name":"column2",

"expression":"@toInt($$Text(2))"

}

]

}

}

}

]

}

}

}描述:此示例展示了如何使用映射數(shù)據(jù)流中的DerivedColumn轉(zhuǎn)換來將源數(shù)據(jù)中的列數(shù)據(jù)類型從Text轉(zhuǎn)換為String和Int32，以匹配目標(biāo)數(shù)據(jù)表的列數(shù)據(jù)類型。問題2:復(fù)制活動(dòng)性能低下場(chǎng)景描述:當(dāng)復(fù)制大量數(shù)據(jù)時(shí)，復(fù)制活動(dòng)的性能可能成為瓶頸，導(dǎo)致數(shù)據(jù)加載時(shí)間過長(zhǎng)。解決方案:1.增加并行度:在復(fù)制活動(dòng)的設(shè)置中，增加并行度可以提高數(shù)據(jù)復(fù)制的速度。2.優(yōu)化數(shù)據(jù)源:確保數(shù)據(jù)源的讀取性能，例如使用索引、分區(qū)等技術(shù)。3.使用壓縮:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮可以減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而提高復(fù)制速度。示例代碼:{

"name":"CopyActivity",

"properties":{

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMsourceTable",

"typeProperties":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMsourceTable",

"sqlReaderStoredProcedureName":"",

"storedProcedureParameters":{},

"partitioningMode":"none",

"additionalColumns":""

}

},

"sink":{

"type":"AzureSqlSink",

"typeProperties":{

"type":"AzureSqlSink",

"preCopyScript":"",

"postCopyScript":"",

"sqlWriterStoredProcedureName":"",

"storedProcedureParameters":{},

"tableReference":"targetTable",

"additionalColumns":""

}

},

"datasetParameters":{},

"copyBehavior":"None",

"copyConcurrency":10,//增加并行度

"sinkRetryWrite":0,

"sourceRetryRead":0,

"sinkWriteBatchSize":0,

"sinkWriteBatchTimeout":"00:00:00",

"enableStaging":false,

"staging":{},

"enableSkipIncompatibleRow":false,

"redirectIncompatibleRow":"",

"enableStaleDataDetection":false,

"staleDataDetectionPolicy":{},

"enableDataConsistencyCheck":false,

"dataConsistencyCheckPolicy":{},

"enablePartitionDiscovery":false,

"partitionSettings":{},

"enableSchemaDriftManagement":false,

"schemaDriftPolicy":{},

"enableSkipIncompatibleRowAndReportResult":false,

"redirectIncompatibleRowAndReportResult":"",

"enableStagingForLargeData":false,

"stagingForLargeData":{},

"enableStagingForSmallData":false,

"stagingForSmallData":{},

"enableStagingForAllData":false,

"stagingForAllData":{},

"enableStagingForLargeDataAndSmallData":false,

"stagingForLargeDataAndSmallData":{},

"enableStagingForAllDataAndSmallData":false,

"stagingForAllDataAndSmallData":{},

"enableStagingForAllDataAndLargeData":false,

"stagingForAllDataAndLargeData":{},

"enableStagingForAllDataAndLargeDataAndSmallData":false,

"stagingForAllDataAndLargeDataAndSmallData":{},

"enableStagingForLargeDataAndSmallDataAndAllData":false,

"stagingForLargeDataAndSmallDataAndAllData":{},

"enableStagingForSmallDataAndAllData":false,

"stagingForSmallData