從Azure 入口網站內設定 Azure Data Factory 很容易,您只需要提供下列資訊:名稱:Azure Data Factory 執行個體的名稱 訂用帳戶:此訂用帳戶為建立 ADF 執行個體的位置 資源群組:ADF 執行個體所在的資源群組 版本:選取 [V2] 以取得最新功能 位置:儲存執行個體的資料中心位置...
一旦在 Azure Data Factory 中建立並發佈管線後,您就可以將其與觸發程序建立關聯,或手動啟動隨選執行。 您可以在 Azure Data Factory 使用者體驗中以原生方式監視所有管線回合。 若要開啟監視體驗,請在 Azure 入口網站的資料處理站窗格中,選取 [監視與管理]圖格。 如果您已經在 Azure Data Factory UX 窗格中,請...
瞭解Azure Data Factory 描述資料整合模式 說明資料處理站流程 瞭解Azure Data Factory 元件 Azure Data Factory 安全性 設定Azure Data Factory 建立連結服務 建立資料集 建立資料處理站的活動和管線 管理整合執行階段 開始 新增 新增至集合 新增至計劃 必要條件 ...
您將使用 Azure Data Factory 對應資料流程來達成此目的。 「資料流程」可讓您建立在 Spark 上執行的資料轉換圖形。 不過,您不需要瞭解 Spark 叢集或 Spark 程式設計。提示 雖然並非必要,但您可能偏好以手動編寫轉換的程式碼。 在這種狀況下,Azure Data Factory 支援外部活動來執行您的轉換。
发现Azure 数据工厂,这是一种企业级的最简单、基于云的混合数据集成服务和解决方案。无需编码即可构建数据工厂。
Discover Azure Data Factory, the easiest cloud-based hybrid data integration service and solution at an enterprise scale. Build data factories without the need to code.
Azure Data Factory(简写 ADF)是Azure的云ETL服务,简单的说,就是云上的SSIS。ADF是基于云的ETL,用于数据集成和数据转换,不需要代码,直接通过UI(code-free UI)来设计,可进行直观监控和管理。用户还可以把现有的SSIS packages部署到Azure,并和ADF完全兼容地运行。
Azure Data Factory (ADF)除了支持多种数据源以外,还支持数据转换,数据加载和变量参数配置等等。我们会在后面的内容做详细的介绍。 在开始ADF的演示之前,我们还需要了解ADF的核心概念。包含: 1.Pipleline管道 2.Activity活动 3.Dataset数据集 4.Linked Service链接服务 ...
Azure Data Factory 中的 Data Flow主要用于做数据mapping等操作。 本文以一个示例说明如何通过Azure Data Factory 的 Data Flow组件,把多个source源的相关数据联系起来并输出。 数据源1: AzureSQL/AdventureWorks/Product 数据源2: AzureSQL/AdventureWorks/ProductModel ...
Azure Data Factory (ADF), Synapse pipelines, and Azure Databricks make a rock-solid combo for building your Lakehouse on Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2). ADF provides the capability to natively ingest data to the Azure cloud fromover 100 different data sources. ADF also provide...