數(shù)據(jù)集成工具：Azure Data Factory：8.集成AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：8.集成AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)1數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)的集成1.1AzureDataFactory概述AzureDataFactory（ADF）是Microsoft提供的一種云服務(wù)，用于創(chuàng)建和調(diào)度數(shù)據(jù)集成工作流。這些工作流被稱為“管道”，可以包含多種數(shù)據(jù)移動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換活動(dòng)。ADF的主要功能包括：數(shù)據(jù)集成：從各種數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件存儲(chǔ)、SaaS應(yīng)用等）提取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式，然后加載到目標(biāo)存儲(chǔ)中。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：使用內(nèi)置或自定義的轉(zhuǎn)換活動(dòng)，如查詢、聚合、清洗數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)監(jiān)控：提供工具來(lái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道的運(yùn)行狀態(tài)，包括日志、警報(bào)和性能指標(biāo)?？蓴U(kuò)展性：支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，可以自動(dòng)擴(kuò)展以處理大量數(shù)據(jù)。安全性：提供數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和審計(jì)功能，確保數(shù)據(jù)安全。1.2AzureBlob存儲(chǔ)簡(jiǎn)介AzureBlob存儲(chǔ)是MicrosoftAzure提供的大規(guī)模對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本和二進(jìn)制數(shù)據(jù)。Blob存儲(chǔ)的主要特點(diǎn)包括：高可用性：數(shù)據(jù)自動(dòng)復(fù)制，確保高可用性和持久性。可擴(kuò)展性：可以存儲(chǔ)無(wú)限數(shù)量的數(shù)據(jù)對(duì)象，支持PB級(jí)別的數(shù)據(jù)量。成本效益：根據(jù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)頻率提供不同的存儲(chǔ)層，如熱、冷和存檔層，以優(yōu)化成本。安全性：支持?jǐn)?shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和審計(jì)，確保數(shù)據(jù)安全。集成性：可以輕松與AzureDataFactory、AzureFunctions、AzureStreamAnalytics等其他Azure服務(wù)集成。1.3集成兩者的重要性將AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)集成，可以實(shí)現(xiàn)以下關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)移動(dòng)：使用ADF的Copy活動(dòng)，可以輕松地將數(shù)據(jù)從其他數(shù)據(jù)源移動(dòng)到Blob存儲(chǔ)，或從Blob存儲(chǔ)移動(dòng)到其他目標(biāo)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：在數(shù)據(jù)移動(dòng)過(guò)程中，可以使用ADF的Transform活動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和聚合，然后將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Blob存儲(chǔ)中。自動(dòng)化和調(diào)度：可以設(shè)置ADF管道的自動(dòng)化運(yùn)行和調(diào)度，確保數(shù)據(jù)的定期處理和更新。監(jiān)控和警報(bào)：通過(guò)ADF的監(jiān)控功能，可以實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)移動(dòng)和轉(zhuǎn)換的進(jìn)度，設(shè)置警報(bào)以在出現(xiàn)錯(cuò)誤或延遲時(shí)通知管理員。1.3.1示例：使用ADF從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)并加載到SQL數(shù)據(jù)庫(kù)假設(shè)我們有一個(gè)CSV文件存儲(chǔ)在AzureBlob存儲(chǔ)中，我們想要使用ADF將這些數(shù)據(jù)讀取并加載到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的ADF管道示例，展示了如何實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程：{

"name":"BlobToSQLPipeline",

"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"

}

}

}

]

}

}1.3.2解釋管道定義：BlobToSQLPipeline是一個(gè)ADF管道，包含一個(gè)名為CopyBlobToSQL的活動(dòng)。數(shù)據(jù)集引用：活動(dòng)輸入引用了BlobDataset，輸出引用了SQLDataset，這兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別定義了Blob存儲(chǔ)和SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息。源和目標(biāo)配置：BlobSource配置了從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)的設(shè)置，SqlSink配置了將數(shù)據(jù)寫入SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)置。數(shù)據(jù)流：DataFlowBlobToSQL是一個(gè)數(shù)據(jù)流，可以包含數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換邏輯，但在本例中，我們直接從Blob讀取數(shù)據(jù)并加載到SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。1.3.3創(chuàng)建數(shù)據(jù)集在ADF中，我們需要定義數(shù)據(jù)集來(lái)連接到Blob存儲(chǔ)和SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。以下是一個(gè)Blob數(shù)據(jù)集的示例：{

"name":"BlobDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"fileName":"data.csv",

"folderPath":"input",

"format":{

"type":"DelimitedText",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"firstRowAsHeader":true,

"nullValue":"\\N"

},

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

}1.3.4解釋鏈接服務(wù)：AzureBlobStorageLinkedService是一個(gè)鏈接服務(wù)，用于連接到AzureBlob存儲(chǔ)。文件和路徑：fileName和folderPath指定了要讀取的文件名和存儲(chǔ)容器中的路徑。數(shù)據(jù)格式：DelimitedText定義了CSV文件的格式，包括列分隔符、行分隔符等。壓縮：GZip定義了數(shù)據(jù)的壓縮類型，這里假設(shè)數(shù)據(jù)是GZip壓縮的。通過(guò)以上步驟，我們可以使用AzureDataFactory有效地從AzureBlob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)，并將其加載到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和處理。2數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：集成AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)2.1設(shè)置AzureDataFactory2.1.1創(chuàng)建AzureDataFactory實(shí)例目的創(chuàng)建AzureDataFactory實(shí)例是集成AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)的第一步。AzureDataFactory是一個(gè)用于創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)集成工作流的服務(wù)，它可以幫助你從不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)。步驟登錄到Azure門戶。選擇“創(chuàng)建資源”。搜索并選擇“AzureDataFactory”。填寫必要的信息，如訂閱、資源組、名稱、位置等。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”以生成AzureDataFactory實(shí)例。2.1.2配置鏈接服務(wù)目的鏈接服務(wù)用于在AzureDataFactory中定義數(shù)據(jù)源和接收器。通過(guò)配置鏈接服務(wù)，你可以連接到AzureBlob存儲(chǔ)，從而在管道中使用Blob數(shù)據(jù)。步驟在AzureDataFactory實(shí)例中，選擇“管理”。點(diǎn)擊“鏈接服務(wù)”。選擇“新建鏈接服務(wù)”。選擇“AzureBlobStorage”作為類型。輸入鏈接服務(wù)的名稱和Blob存儲(chǔ)的連接信息。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”以保存鏈接服務(wù)。代碼示例#使用PythonSDK創(chuàng)建鏈接服務(wù)

fromazure.datafactoryimportDataFactoryManagementClient

fromazure.identityimportDefaultAzureCredential

credential=DefaultAzureCredential()

data_factory_client=DataFactoryManagementClient(credential,subscription_id)

#定義鏈接服務(wù)

linked_service={

"properties":{

"type":"AzureBlobStorage",

"typeProperties":{

"connectionString":"DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey==;EndpointSuffix="

}

}

}

#創(chuàng)建鏈接服務(wù)

data_factory_client.linked_services.create_or_update(

resource_group_name="myresourcegroup",

factory_name="mydatafactory",

linked_service_name="myBlobStorageLinkedService",

linked_service=linked_service

)2.1.3創(chuàng)建數(shù)據(jù)集目的數(shù)據(jù)集是AzureDataFactory中用于描述數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù)。創(chuàng)建數(shù)據(jù)集可以讓你指定Blob存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)位置和格式。步驟在AzureDataFactory實(shí)例中，選擇“數(shù)據(jù)集”。點(diǎn)擊“新建數(shù)據(jù)集”。選擇“AzureBlobStorage”作為類型。輸入數(shù)據(jù)集的名稱和Blob存儲(chǔ)的路徑。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”以保存數(shù)據(jù)集。代碼示例#使用PythonSDK創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

fromazure.datafactory.modelsimportDatasetReference,AzureBlobDataset

dataset=AzureBlobDataset(

linked_service_name=DatasetReference(

reference_name="myBlobStorageLinkedService",

type="LinkedServiceReference"

),

folder_path="myfolder",

file_name="myfile.csv",

format_settings={

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"firstRowAsHeader":True,

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

}

)

#創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

data_factory_client.datasets.create_or_update(

resource_group_name="myresourcegroup",

factory_name="mydatafactory",

dataset_name="myBlobDataset",

dataset=dataset

)2.1.4設(shè)計(jì)管道目的管道是AzureDataFactory中的工作流，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)集成任務(wù)。設(shè)計(jì)管道可以讓你定義數(shù)據(jù)從Blob存儲(chǔ)的提取、轉(zhuǎn)換和加載過(guò)程。步驟在AzureDataFactory實(shí)例中，選擇“管道”。點(diǎn)擊“新建管道”。選擇“復(fù)制數(shù)據(jù)”作為活動(dòng)類型。配置源數(shù)據(jù)集和接收器數(shù)據(jù)集。定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則（如果需要）。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”以保存管道。代碼示例#使用PythonSDK設(shè)計(jì)管道

fromazure.datafactory.modelsimportCopyActivity,DatasetReference

#定義復(fù)制活動(dòng)

copy_activity=CopyActivity(

name="CopyBlobToBlob",

inputs=[DatasetReference(

reference_name="myBlobDataset",

type="DatasetReference"

)],

outputs=[DatasetReference(

reference_name="myDestinationBlobDataset",

type="DatasetReference"

)],

source={

"type":"BlobSource"

},

sink={

"type":"BlobSink"

}

)

#創(chuàng)建管道

pipeline={

"properties":{

"activities":[copy_activity],

"name":"myPipeline"

}

}

data_factory_client.pipelines.create_or_update(

resource_group_name="myresourcegroup",

factory_name="mydatafactory",

pipeline_name="myPipeline",

pipeline=pipeline

)2.2結(jié)論通過(guò)上述步驟，你可以成功地在AzureDataFactory中集成AzureBlob存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載。這為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)大的工具和靈活性。3操作AzureBlob存儲(chǔ)3.1從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)3.1.1原理AzureBlob存儲(chǔ)是Azure提供的用于存儲(chǔ)大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的服務(wù)。在AzureDataFactory中，可以通過(guò)CopyActivity或GetMetadataActivity從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)。CopyActivity用于將數(shù)據(jù)從Blob存儲(chǔ)復(fù)制到另一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而GetMetadataActivity則用于獲取Blob存儲(chǔ)中文件的元數(shù)據(jù)。3.1.2示例代碼#定義數(shù)據(jù)源和接收器

source_blob={

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"input.csv",

"folderPath":"data/input/",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"firstRowAsHeader":True,

"nullValue":"\\N"

},

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

#定義數(shù)據(jù)接收器

sink_blob={

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"output.csv",

"folderPath":"data/output/",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

}

}

}

#定義CopyActivity

copy_activity={

"name":"CopyBlobToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":source_blob,

"sink":sink_blob

}

}3.1.3描述上述代碼示例展示了如何在AzureDataFactory中定義一個(gè)從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)并復(fù)制到另一個(gè)Blob存儲(chǔ)的CopyActivity。數(shù)據(jù)源和接收器都定義了與Blob存儲(chǔ)的連接，文件名，路徑，以及數(shù)據(jù)格式。CopyActivity則將這些配置連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸。3.2將數(shù)據(jù)寫入Blob存儲(chǔ)3.2.1原理將數(shù)據(jù)寫入AzureBlob存儲(chǔ)通常通過(guò)CopyActivity或WranglingDataFlow完成。CopyActivity直接將數(shù)據(jù)從源復(fù)制到目標(biāo)，而WranglingDataFlow則允許在寫入前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗。3.2.2示例代碼#定義數(shù)據(jù)接收器

sink_blob={

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"output.csv",

"folderPath":"data/output/",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

}

}

}

#定義WranglingDataFlow

data_flow={

"name":"DataWranglingFlow",

"type":"WranglingDataFlow",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"DelimitedTextSource",

"storeSettings":{

"type":"AzureBlobStorageReadSettings",

"recursive":True

}

},

"sink":sink_blob,

"transformation":{

"type":"WranglingTransformation",

"transformations":[

{

"type":"RenameColumn",

"name":"oldColumnName",

"newName":"newColumnName"

},

{

"type":"Filter",

"expression":"column1>10"

}

]

}

}

}3.2.3描述此代碼示例展示了如何使用WranglingDataFlow將數(shù)據(jù)寫入Blob存儲(chǔ)。首先定義了數(shù)據(jù)接收器，然后定義了WranglingDataFlow，其中包含數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)接收器，以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則。在本例中，數(shù)據(jù)被重命名列和過(guò)濾，最后寫入Blob存儲(chǔ)。3.3使用Copy活動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸3.3.1原理CopyActivity是AzureDataFactory中最基本的數(shù)據(jù)移動(dòng)活動(dòng)，它可以從一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)，并將其寫入另一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。對(duì)于Blob存儲(chǔ)，CopyActivity可以高效地移動(dòng)大量數(shù)據(jù)。3.3.2示例代碼{

"name":"CopyBlobToBlob",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyBlob",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"BlobSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"BlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

},

"datasetMapping":[

{

"source":{

"name":"BlobSource"

},

"sink":{

"name":"BlobSink"

}

}

]

}

}

],

"pipelines":[

{

"name":"CopyBlobPipeline"

}

]

}

}3.3.3描述此JSON代碼示例定義了一個(gè)CopyActivity，用于從一個(gè)Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)并復(fù)制到另一個(gè)Blob存儲(chǔ)。CopyBlob活動(dòng)配置了數(shù)據(jù)源和接收器，以及數(shù)據(jù)集映射，確保數(shù)據(jù)正確地從源傳輸?shù)侥繕?biāo)。3.4使用Wrangling數(shù)據(jù)流處理數(shù)據(jù)3.4.1原理WranglingDataFlow是AzureDataFactory中用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗的高級(jí)功能。它允許用戶在數(shù)據(jù)寫入目標(biāo)存儲(chǔ)之前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作，如重命名列，過(guò)濾，聚合，以及數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。3.4.2示例代碼{

"name":"DataWranglingFlow",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"WrangleBlobData",

"type":"WranglingDataFlow",

"inputs":[

{

"name":"BlobSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"BlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"DelimitedTextSource",

"storeSettings":{

"type":"AzureBlobStorageReadSettings",

"recursive":true

}

},

"sink":{

"type":"DelimitedTextSink",

"storeSettings":{

"type":"AzureBlobStorageWriteSettings"

}

},

"transformation":{

"type":"WranglingTransformation",

"transformations":[

{

"type":"Aggregate",

"groupBy":[

"column1"

],

"aggregations":[

{

"type":"Sum",

"column":"column2"

}

]

},

{

"type":"DeriveColumn",

"expression":"column3*2",

"name":"newColumn"

}

]

}

}

}

],

"pipelines":[

{

"name":"WranglingPipeline"

}

]

}

}3.4.3描述此JSON代碼示例展示了如何使用WranglingDataFlow處理Blob存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)。WrangleBlobData活動(dòng)配置了從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)的源，以及寫入Blob存儲(chǔ)的接收器。在數(shù)據(jù)流中，數(shù)據(jù)首先被聚合，然后衍生出新的列，最后將處理后的數(shù)據(jù)寫入目標(biāo)Blob存儲(chǔ)。通過(guò)上述示例，我們可以看到AzureDataFactory提供了強(qiáng)大的工具來(lái)操作AzureBlob存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)，無(wú)論是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)移動(dòng)，還是復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和清洗。4高級(jí)功能與最佳實(shí)踐4.1使用動(dòng)態(tài)內(nèi)容進(jìn)行Blob路徑配置在AzureDataFactory中，使用動(dòng)態(tài)內(nèi)容配置AzureBlob存儲(chǔ)的路徑可以極大地提高數(shù)據(jù)管道的靈活性和可維護(hù)性。動(dòng)態(tài)路徑允許你根據(jù)運(yùn)行時(shí)的變量、參數(shù)或表達(dá)式來(lái)確定數(shù)據(jù)的源或目標(biāo)位置，這對(duì)于處理日期分區(qū)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)文件名或基于條件的路徑選擇特別有用。4.1.1實(shí)現(xiàn)步驟創(chuàng)建參數(shù)：在DataFactory中，首先創(chuàng)建參數(shù)，例如{year},{month},{day}，這些參數(shù)可以用于動(dòng)態(tài)生成日期分區(qū)的路徑。使用表達(dá)式語(yǔ)言：在數(shù)據(jù)集或活動(dòng)的路徑配置中，使用表達(dá)式語(yǔ)言來(lái)引用這些參數(shù)。例如，@concat('/mycontainer/',formatDateTime(utcNow(),'yyyy'),'/',formatDateTime(utcNow(),'MM'),'/',formatDateTime(utcNow(),'dd'))。測(cè)試動(dòng)態(tài)路徑：在管道的調(diào)試模式下，測(cè)試動(dòng)態(tài)路徑的正確性，確保在不同的運(yùn)行時(shí)間點(diǎn)，路徑能夠正確生成。4.1.2代碼示例{

"name":"DynamicBlobDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"parameters":{

"year":{

"type":"string"

},

"month":{

"type":"string"

},

"day":{

"type":"string"

}

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"format":{

"type":"TextFormat",

"columnDelimiter":","

},

"fileName":"@concat(parameters.year,parameters.month,parameters.day,'.csv')",

"folderPath":"@concat('data/',parameters.year,'/',parameters.month,'/',parameters.day)"

}

}

}4.1.3描述上述代碼示例展示了如何在AzureDataFactory中創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集的fileName和folderPath屬性基于傳入的參數(shù)year、month和day動(dòng)態(tài)生成。這使得管道能夠根據(jù)當(dāng)前日期自動(dòng)選擇正確的數(shù)據(jù)文件，無(wú)需手動(dòng)更改路徑。4.2實(shí)施數(shù)據(jù)壓縮以提高效率數(shù)據(jù)壓縮是優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)效率的有效手段。在AzureDataFactory中，可以配置數(shù)據(jù)集以支持各種壓縮格式，如GZip、Deflate、BZip2等，從而減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，降低存儲(chǔ)成本。4.2.1實(shí)現(xiàn)步驟選擇壓縮格式：在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)，選擇支持的壓縮格式。配置壓縮設(shè)置：在數(shù)據(jù)集的typeProperties中，添加compression屬性，并指定壓縮類型和級(jí)別。在管道中使用：確保在數(shù)據(jù)加載或復(fù)制活動(dòng)中正確引用了壓縮的數(shù)據(jù)集。4.2.2代碼示例{

"name":"CompressedBlobDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"format":{

"type":"TextFormat",

"columnDelimiter":","

},

"fileName":"data.csv.gz",

"folderPath":"data",

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

}4.2.3描述此示例展示了如何配置一個(gè)AzureBlob數(shù)據(jù)集以讀取GZip壓縮的CSV文件。通過(guò)設(shè)置compression屬性，DataFactory能夠在讀取數(shù)據(jù)時(shí)自動(dòng)解壓縮文件，無(wú)需額外的處理步驟。4.3監(jiān)控與調(diào)試管道有效的監(jiān)控和調(diào)試是確保AzureDataFactory管道穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。Azure提供了多種工具和方法來(lái)監(jiān)控管道的執(zhí)行狀態(tài)，以及在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行調(diào)試。4.3.1實(shí)現(xiàn)步驟使用監(jiān)視器：在AzureDataFactory的監(jiān)視器中，可以查看管道的執(zhí)行歷史、活動(dòng)狀態(tài)和性能指標(biāo)。設(shè)置警報(bào)：通過(guò)AzureMonitor，可以設(shè)置基于管道狀態(tài)或性能指標(biāo)的警報(bào)，以便在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)及時(shí)通知。調(diào)試管道：在管道的調(diào)試模式下，可以逐個(gè)活動(dòng)查看執(zhí)行結(jié)果，檢查數(shù)據(jù)預(yù)覽，以及查看活動(dòng)的詳細(xì)日志。4.3.2描述監(jiān)視器和警報(bào)功能幫助你實(shí)時(shí)了解管道的健康狀況，而調(diào)試工具則提供了深入的洞察，幫助你快速定位和解決問(wèn)題。4.4優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸性能數(shù)據(jù)傳輸性能直接影響到管道的執(zhí)行效率。在AzureDataFactory中，有多種策略可以用來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸，包括增加并行度、使用數(shù)據(jù)流、優(yōu)化數(shù)據(jù)加載策略等。4.4.1實(shí)現(xiàn)步驟增加并行度：通過(guò)增加活動(dòng)的并行執(zhí)行實(shí)例數(shù)，可以提高數(shù)據(jù)處理速度。使用數(shù)據(jù)流：對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換任務(wù)，使用數(shù)據(jù)流活動(dòng)可以提供更好的性能，因?yàn)樗С指呒?jí)的數(shù)據(jù)處理操作，如窗口函數(shù)和聚合。優(yōu)化數(shù)據(jù)加載：確保數(shù)據(jù)加載活動(dòng)的配置（如文件格式、壓縮、并行度）與數(shù)據(jù)源和目標(biāo)的特性相匹配，以避免不必要的性能瓶頸。4.4.2代碼示例{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureBlobSource",

"recursive":true,

"enablePartitionDiscovery":true

},

"sink":{

"type":"AzureBlobSink",

"writeBatchSize":10000,

"writeBatchTimeout":"00:05:00"

},

"parallelCopies":10

}

}4.4.3描述此代碼示例展示了如何配置一個(gè)復(fù)制活動(dòng)以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸性能。通過(guò)設(shè)置parallelCopies屬性為10，可以增加并行復(fù)制實(shí)例的數(shù)量，從而加快數(shù)據(jù)傳輸速度。同時(shí)，writeBatchSize和writeBatchTimeout的設(shè)置可以進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)寫入的效率。通過(guò)上述高級(jí)功能和最佳實(shí)踐的運(yùn)用，可以顯著提升AzureDataFactory在處理與AzureBlob存儲(chǔ)集成時(shí)的效率和靈活性。5數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory與AzureBlob存儲(chǔ)集成5.1案例研究與實(shí)踐5.1.1構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理管道在構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理管道時(shí)，AzureDataFactory(ADF)可以與AzureBlob存儲(chǔ)無(wú)縫集成，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速攝取、轉(zhuǎn)換和加載。下面將通過(guò)一個(gè)具體案例來(lái)展示如何使用ADF和Blob存儲(chǔ)構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理管道。案例描述假設(shè)我們有一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，需要實(shí)時(shí)處理用戶行為數(shù)據(jù)，如點(diǎn)擊流、購(gòu)買記錄等，以進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和決策。這些數(shù)據(jù)首先被收集并存儲(chǔ)在AzureBlob存儲(chǔ)中，然后通過(guò)ADF進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析使用。實(shí)現(xiàn)步驟創(chuàng)建Blob存儲(chǔ)容器：在AzureBlob存儲(chǔ)中創(chuàng)建一個(gè)容器，用于存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)和處理后的數(shù)據(jù)。配置ADF：在ADF中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)工廠，然后添加一個(gè)數(shù)據(jù)流活動(dòng)，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。定義數(shù)據(jù)源：在數(shù)據(jù)流活動(dòng)中，將AzureBlob存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)源，指定容器和文件路徑。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：在數(shù)據(jù)流活動(dòng)中定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換邏輯，例如清洗數(shù)據(jù)、聚合數(shù)據(jù)等。定義數(shù)據(jù)接收器：將數(shù)據(jù)流活動(dòng)的輸出定義為另一個(gè)Blob存儲(chǔ)容器，或者直接加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。觸發(fā)器設(shè)置：設(shè)置ADF的觸發(fā)器，使其在Blob存儲(chǔ)中檢測(cè)到新數(shù)據(jù)時(shí)自動(dòng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)處理管道。代碼示例#使用PythonSDK創(chuàng)建Blob存儲(chǔ)容器

fromazure.storage.blobimportBlobServiceClient

#連接Blob存儲(chǔ)

blob_service_client=BlobServiceClient.from_connection_string(conn_str="YourConnectionStr")

container_name="rawdata"

#創(chuàng)建容器

container_client=blob_service_client.create_container(container_name)

#上傳文件到Blob存儲(chǔ)

blob_client=container_client.get_blob_client("data.csv")

withopen("./data.csv","rb")asdata:

blob_client.upload_blob(data)#ADFJSON定義示例

{

"name":"RealTimeDataPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"BlobToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true,

"storageLinkedServices":[

{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

}

],

"format":{

"type":"TextFormat"

}

},

"sink":{

"type":"BlobSink",

"storageLinkedServices":[

{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

}

],

"format":{

"type":"TextFormat"

}

},

"inputs":[

{

"referenceName":"RawDataBlob",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"ProcessedDataBlob",

"type":"DatasetReference"

}

]

}

}

]

}

}5.1.2實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)湖集成數(shù)據(jù)湖是用于存儲(chǔ)大量原始數(shù)據(jù)的環(huán)境，而AzureBlob存儲(chǔ)是構(gòu)建數(shù)據(jù)湖的理想選擇。通過(guò)ADF，我們可以輕松地將數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中。案例描述假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)湖，其中包含各種格式的原始數(shù)據(jù)，如CSV、JSON和Parquet。我們需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，并加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行分析。實(shí)現(xiàn)步驟創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖：在AzureBlob存儲(chǔ)中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)湖，用于存儲(chǔ)各種格式的原始數(shù)據(jù)。配置ADF：在ADF中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)工廠，然后添加一個(gè)數(shù)據(jù)流活動(dòng)，用于數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)的集成和轉(zhuǎn)換。定義數(shù)據(jù)源：在數(shù)據(jù)流活動(dòng)中，將數(shù)據(jù)湖中的Blob存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)源，指定容器和文件路徑。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：在數(shù)據(jù)流活動(dòng)中定義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換邏輯，例如將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。定義數(shù)據(jù)接收器：將數(shù)據(jù)流活動(dòng)的輸出定義為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，或者另一個(gè)Blob存儲(chǔ)容器。觸發(fā)器設(shè)置：設(shè)置ADF的觸發(fā)器，使其在數(shù)據(jù)湖中檢測(cè)到新數(shù)據(jù)時(shí)自動(dòng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)集成管道。代碼示例#使用PythonSDK讀取Blob存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)

fromazure.storage.blobimportBlobServiceClient

#連接Blob存儲(chǔ)

blob_service_client=BlobServiceClient.from_connection_string(conn_str="YourConnectionStr")

container_name="datalake"

#獲取Blob

blob_client=blob_service_client.get_blob_client(container_name,"data.json")

data=blob_client.download_blob().readall()#ADFJSON定義示例

{

"name":"DataLakeIntegrationPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"DataLakeToDataWarehouse",

"type":"DataFlow",

"typeProperties":{

"dataFlow":{

"sources":[

{

"dataset":{

"referenceName":"DataLakeBlob",

"type":"DatasetReference"

},

"name":"DataLakeSource"

}

],

"sinks":[

{

"dataset":{

"referenceName":"DataWarehouseTable",

"type":"DatasetReference"

},

"name":"DataWarehouseSink"

}

],

"transformations":[

{

"name":"FormatTransformation",

"type":"DerivedColumn",

"properties":{

"columns":[

{

"name":"Column1",

"derivedColumn":"DerivedColumn1"

}

]

}

}

]

}

}

}

]

}

}5.1.3使用Blob存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的源與目標(biāo)AzureBlob存儲(chǔ)不僅可以作為數(shù)據(jù)集成的中間存儲(chǔ)，還可以直接作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的源和目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效讀寫。案例描述假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要定期從Blob存儲(chǔ)中讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將分析結(jié)果寫回Blob存儲(chǔ)。實(shí)現(xiàn)步驟創(chuàng)建Blob存儲(chǔ)容器：在AzureBlob存儲(chǔ)中創(chuàng)建一個(gè)容器，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)。配置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中配置數(shù)據(jù)源，使其能夠從Blob存儲(chǔ)中讀取數(shù)據(jù)。定義數(shù)據(jù)源：在ADF中定義Blob存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的源，指定容器和文件路徑。數(shù)據(jù)處理：在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中定義數(shù)據(jù)處理邏輯，例如SQL查詢、數(shù)據(jù)聚合等。定義數(shù)據(jù)接收器：在ADF中定義Blob存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目標(biāo)，用于存儲(chǔ)處理后的數(shù)據(jù)。觸發(fā)器設(shè)置：設(shè)置ADF的觸發(fā)器，使其在指定時(shí)間或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中完成數(shù)據(jù)處理后，自動(dòng)將結(jié)果寫回Blob存儲(chǔ)。代碼示例#使用PythonSDK從Blob存儲(chǔ)讀取數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

fromazure.storage.blobimportBlobServiceClient

#連接Blob存儲(chǔ)

blob_service_client=BlobServiceClient.from_connection_string(conn_str="YourConnectionStr")

container_name="datawarehouse"

#獲取Blob

blob_client=blob_service_client.get_blob_client(container_name,"sales_data.csv")

data=blob_client.download_blob().readall()

#將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

#假設(shè)使用SQLServer作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)