在“常规”面板的“属性”中,将名称指定为 CopyPipeline 。 然后通过单击右上角的“属性”图标来折叠面板。 在“活动”工具箱中,展开“移动和转换”类别,然后将“复制数据”活动从工具箱拖放到管道设计器图面。 指定 CopyFromBlobToSql 作为名称。 配置源 提示 本教程使用“帐户密钥”作为源数据存储的身份验证类型...
使用az datafactory pipeline create-run命令运行管道: Azure CLI az datafactory pipeline create-run--resource-groupADFQuickStartRG \--nameAdfv2QuickStartPipeline--factory-nameADFTutorialFactory 此命令将返回运行 ID。 请复制此 ID 以便在下一命令中使用。
az datafactory create \--namedata-factory-cicd-dev\--resource-group$rgName 复制该订阅 ID。 数据工厂稍后使用此 ID。 使用门户 UI 或 Azure CLI创建第二个数据工厂。 使用此数据工厂进行测试。 名称:data-factory-cicd-test 版本:V2 资源组:data-pipeline-cicd-rg ...
Create Pipeline 或 Update Pipeline 请求可以按如下方式构造。 建议使用 HTTPS: 展开表 HTTP 谓词请求URIHTTP 版本 PUT https://management.azure.com/subscriptions/{SubscriptionID}/resourcegroups/{ResourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/datafactories/{DataFactoryName}/datapipelines/{PipelineName}?api-...
3. 定义pipeline 由于这个数据处理逻辑简单,只需要从sql导出表到 csv文件,所以只在pipeline中使用了[Copy data] 这个组件 image.png [Copy Data] 组件属性设置 Source image.png Sink image.png 4. 测试 点击Debug image.png image.png 检查blob storage ...
# Create Azure Data Factory data_factory = { "name": data_factory_name, "location": location, "identity": { "type": "SystemAssigned" } } url = f"https://management.azure.com/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{data_factor...
配置Data Factory Pipeline 首选,我们需要新建分支,就如同我们写代码一样,都新建自己的 ”feature branch“。经开发,测试完成后,再 "merge" 到 "master" 分支。Azure Data Factor 也是一样,我们需要有一个很规范的操作流程。 点击"+ New branch",进行新创建分支 ...
执行多个步骤的pipeline 我们的需求是:将datalake里的csv文件转换成parquet后,存入container的parquet文件夹后,在自动进行将这个parquet文件导入到sql pool里的pool_logdata_qarquet表里。我们将复用上面的已经创建好的转换格式的pipeline 首先,删除datalake01lg的container的parquet文件,确保我们pipeline1是有用的 ...
2. 创建 Data Factory Pipeline,先通过 Copy Activity 将 Data Lake 中的 CDC 数据拷贝至 Data Warehouse 中的 Staging Table,再通过调用存储过程实现对 DW 中生产表格的 Update 操作,此步骤可以将下面的 Data Factory Pipeline Json 描述文件导入到 Data Factory 中并按照自己环境中的 SQL Pool 和 Data Lake 连...
Using Azure Data Factory, you can create and schedule data-driven workflows (called pipelines) without any code. Pipeline can ingest data from any data source where you can build complex ETL processes that transform data visually with data flows or by usin...