数据集成工具：Azure Data Factory：5.使用映射数据流进行数据转换

数据集成工具：AzureDataFactory：5.使用映射数据流进行数据转换1理解映射数据流1.1映射数据流的概念映射数据流是AzureDataFactory中用于数据转换的一种强大工具。它允许用户通过图形界面设计数据转换逻辑，而无需编写复杂的代码。映射数据流支持多种数据转换操作，如选择、过滤、聚合、连接等，可以处理结构化和半结构化数据，如CSV、JSON、Parquet等格式。映射数据流的核心是数据流活动，它运行在AzureDataFactory的专用集成运行时（IR）上，可以利用多核并行处理和内存优化，以提高数据处理的性能和效率。数据流活动可以作为数据工厂管道的一部分，与其他活动（如复制、查找、执行存储过程等）组合使用，形成复杂的数据处理流程。1.2映射数据流与数据流的区别映射数据流与AzureDataFactory中的另一种数据转换工具——数据流（也称为“数据流活动”），在概念上是相同的，但它们在处理数据的方式上有所不同：映射数据流：使用基于列的转换，这意味着数据流中的每个转换操作都是针对数据集中的列进行的。映射数据流适用于处理结构化数据，如关系型数据库中的数据，或CSV、JSON等格式的文件数据。它支持丰富的数据转换操作，如选择、过滤、聚合、连接等。数据流（非映射）：使用基于行的转换，这意味着数据流中的每个转换操作都是针对数据集中的行进行的。非映射数据流适用于处理非结构化或半结构化数据，如文本文件、日志文件等。它支持的数据转换操作相对简单，如行过滤、行选择等。下面通过一个具体的示例来说明如何使用映射数据流进行数据转换：假设我们有一个CSV文件，包含以下数据：id,name,age,city

1,Alice,30,NewYork

2,Bob,25,LosAngeles

3,Charlie,35,Chicago我们想要从这个CSV文件中选择name和city两列，并将结果写入一个新的CSV文件中。在AzureDataFactory中，我们可以使用映射数据流来实现这个需求。创建数据流：在数据工厂中，选择“数据流”选项，创建一个新的映射数据流。添加源：从左侧的工具栏中，将“源”拖到画布上，然后选择CSV文件作为源数据集。添加接收器：同样地，从工具栏中，将“接收器”拖到画布上，选择CSV文件作为目标数据集。添加转换：在源和接收器之间，添加一个“选择”转换操作，选择name和city两列。连接数据集：使用画布上的连接线，将源连接到转换操作，再将转换操作连接到接收器。运行数据流：保存数据流后，将其添加到一个管道中，然后运行管道。运行后，新的CSV文件将只包含name和city两列的数据：name,city

Alice,NewYork

Bob,LosAngeles

Charlie,Chicago1.3映射数据流的使用场景映射数据流适用于以下几种场景：数据清洗：去除数据中的空值、重复值、异常值等，以提高数据质量。数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，如从CSV转换为JSON，或从JSON转换为Parquet。数据聚合：对数据进行分组和聚合，以生成汇总数据，如计算每个城市的平均年龄。数据连接：将多个数据集连接在一起，以生成更完整或更丰富的数据集，如将用户数据和订单数据连接在一起，生成用户订单数据。映射数据流的这些功能，使得它成为数据集成和数据处理领域的一个重要工具，特别是在处理大规模数据时，其性能和效率优势更加明显。2数据集成工具：AzureDataFactory：使用映射数据流进行数据转换2.1创建映射数据流2.1.1在AzureDataFactory中创建数据流AzureDataFactory(ADF)是一个云端数据整合服务，用于编排和自动化数据集成工作流。映射数据流是ADF中用于数据转换的强大工具，它允许用户以图形化界面设计数据转换逻辑，而无需编写复杂的代码。步骤1：创建数据流登录到AzurePortal。选择你的DataFactory实例。点击“Author&Monitor”。在“Author”选项卡中，选择“Dataflows”。点击“+New”，创建一个新的映射数据流。步骤2：添加源和接收器在数据流设计器中，你可以通过拖放操作添加源和接收器。源是数据的起点，接收器是数据的终点。例如，你可以从AzureSQLDatabase中读取数据，然后将其写入AzureBlobStorage。步骤3：配置转换步骤在源和接收器之间，你可以添加各种转换步骤，如选择、过滤、聚合等，以处理和转换数据。2.1.2示例：使用映射数据流进行数据转换假设我们有一个销售数据表，需要从AzureSQLDatabase中读取，然后进行一些数据清洗和转换，最后将结果写入AzureBlobStorage。数据源：AzureSQLDatabase表结构如下：SalesID(int)ProductName(varchar)Quantity(int)Price(decimal)SaleDate(datetime)数据接收器：AzureBlobStorage我们将转换后的数据以CSV格式存储。数据转换逻辑选择特定列：只选择ProductName、Quantity和Price。过滤：只保留Quantity大于10的记录。聚合：按ProductName分组，计算每个产品的总销售额。实现步骤创建数据流：按照上述步骤创建一个新的映射数据流。添加源：从“Source”面板中拖动“SQLServersource”到画布上。配置源：设置SQLServer连接，输入SQL查询语句。SELECTProductName,Quantity,Price,SaleDate

FROMSales添加转换：在源节点上，点击“+”，选择“Select”，然后选择“Filter”和“Aggregate”。配置转换：Select：选择ProductName、Quantity和Price。Filter：添加条件Quantity>10。Aggregate：设置ProductName为分组键，Price*Quantity为聚合表达式，计算总销售额。添加接收器：从“Sink”面板中拖动“Blobstoragesink”到画布上。配置接收器：设置BlobStorage连接，选择容器和文件路径，设置文件格式为CSV。2.1.3代码示例虽然映射数据流主要通过图形界面操作，但下面是一个使用ADFRESTAPI创建映射数据流的示例代码：importrequests

importjson

#设置ADFRESTAPI的URL和认证

url="/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{factoryName}/pipelines/{pipelineName}/activities/{activityName}?api-version=2018-06-01"

headers={

'Content-Type':'application/json',

'Authorization':'Bearer{accessToken}'

}

#定义数据流的JSON结构

data_flow={

"name":"SalesDataTransformation",

"properties":{

"type":"MappingDataFlow",

"typeProperties":{

"sources":[

{

"dataset":{

"referenceName":"SalesData",

"type":"DatasetReference"

},

"name":"source1"

}

],

"sinks":[

{

"dataset":{

"referenceName":"BlobStorageSink",

"type":"DatasetReference"

},

"name":"sink1"

}

],

"transformations":[

{

"name":"select1",

"type":"Select",

"inputs":[

{

"name":"source1"

}

],

"transformationProperties":{

"columns":[

"ProductName",

"Quantity",

"Price"

]

}

},

{

"name":"filter1",

"type":"Filter",

"inputs":[

{

"name":"select1"

}

],

"transformationProperties":{

"condition":"Quantity>10"

}

},

{

"name":"aggregate1",

"type":"Aggregate",

"inputs":[

{

"name":"filter1"

}

],

"transformationProperties":{

"groupBy":[

"ProductName"

],

"aggregations":[

{

"name":"TotalSales",

"function":"sum",

"value":"Price*Quantity"

}

]

}

}

]

}

}

}

#发送POST请求创建数据流

response=requests.post(url,headers=headers,data=json.dumps(data_flow))

print(response.text)解释此代码示例展示了如何使用Python和ADFRESTAPI创建一个映射数据流。首先，设置API的URL和认证信息。然后，定义数据流的JSON结构，包括源、接收器和转换步骤。最后，发送POST请求以创建数据流。2.1.4结论通过使用AzureDataFactory的映射数据流，你可以轻松地设计和执行复杂的数据转换任务，无需编写大量的代码。这使得数据集成和处理变得更加直观和高效。3数据集成工具：AzureDataFactory：使用映射数据流进行数据转换3.1数据转换操作3.1.1字段映射和转换在AzureDataFactory中，映射数据流允许你通过直观的拖放界面进行数据转换。字段映射是将源数据集的字段与接收数据集的字段进行匹配的过程。转换则是在数据流中对数据进行加工，如清洗、聚合、连接等操作。示例：字段映射假设你有一个源数据集，包含以下字段：-FirstName

-LastName

-Age

-Email你想要将这些数据加载到一个新的数据集中，但目标数据集的字段结构略有不同：-FullName

-Age

-Contact在映射数据流中，你可以将FirstName和LastName字段合并为FullName，将Email字段映射为Contact。操作步骤如下：创建数据流：在AzureDataFactory中，选择“数据流”并创建一个新的映射数据流。添加源：从工具箱中拖动源数据集到画布上。添加接收器：拖动目标数据集到画布上。字段映射：在源和接收器之间，使用字段映射功能，将FirstName和LastName合并为FullName，将Email映射为Contact。示例：字段转换假设你想要将Age字段从字符串转换为整数，可以使用转换节点。在本例中，使用“转换”节点中的“类型转换”功能：-添加“转换”节点。

-选择`Age`字段，应用类型转换，从字符串转换为整数。3.1.2使用表达式进行数据操作映射数据流支持使用表达式来执行更复杂的操作，如日期格式化、字符串操作、数学计算等。示例：使用表达式假设你有一个日期字段BirthDate，格式为yyyy-MM-dd，但目标数据集需要MM/dd/yyyy格式。你可以使用以下表达式进行转换：-在“转换”节点中，选择`BirthDate`字段。

-使用表达式`toDateTime(source(BirthDate),'yyyy-MM-dd').format('MM/dd/yyyy')`。3.1.3数据类型转换和处理在数据集成过程中，数据类型转换是常见的需求。AzureDataFactory的映射数据流提供了多种类型转换功能，确保数据在不同系统间正确传输。示例：数据类型转换假设你有一个字段Salary，在源数据集中是字符串类型，但在目标数据集中需要是浮点数类型。转换步骤如下：-在“转换”节点中，选择`Salary`字段。

-使用表达式`toFloat(source(Salary))`进行类型转换。示例：数据类型处理在处理数据时，你可能需要处理空值或异常值。例如，如果Salary字段中存在空值，你可以使用以下表达式将其转换为0：-使用表达式`if(isNull(source(Salary)),0.0,toFloat(source(Salary)))`。通过这些步骤和示例，你可以有效地使用AzureDataFactory的映射数据流进行数据转换，确保数据在集成过程中保持一致性和准确性。4调试和优化数据流4.1数据流调试工具的使用在AzureDataFactory中，映射数据流的调试是确保数据转换逻辑正确执行的关键步骤。Azure提供了强大的调试工具，帮助你识别并解决数据流执行过程中的问题。4.1.1使用步骤启动调试会话：在数据流编辑器中，选择要调试的数据流，点击“调试”按钮开始调试会话。设置断点：在数据流编辑器中，你可以在任何转换节点上设置断点，当数据流执行到该节点时，会自动暂停，允许你检查数据和变量的状态。查看数据预览：在调试模式下，你可以查看每个转换节点的数据预览，这有助于理解数据如何在各个阶段被处理。检查错误日志：如果数据流执行失败，错误日志会提供详细的错误信息，帮助你定位问题。逐步执行：你可以逐步执行数据流，观察每个步骤的执行情况，这对于理解复杂的数据流逻辑非常有帮助。4.2性能优化策略优化数据流的性能是确保数据处理高效的关键。以下是一些AzureDataFactory映射数据流的性能优化策略：4.2.1数据流并行化并行执行转换：通过增加并行度，可以同时处理多个数据集，从而提高数据流的处理速度。使用并行分支：在数据流中，可以创建并行分支来同时执行多个转换，这可以显著减少数据流的执行时间。4.2.2数据预处理数据过滤：在数据流开始时，使用过滤器减少输入数据的大小，可以减少后续转换的处理时间。数据分区：如果数据集非常大，可以考虑使用数据分区，将数据集分割成更小的部分，然后并行处理这些部分。4.2.3优化数据流设计减少数据流中的转换步骤：过多的转换步骤会增加数据流的复杂性和执行时间，尝试合并或简化转换步骤。使用适当的转换类型：不同的转换类型有不同的性能特征，选择最适合你数据处理需求的转换类型。4.3常见错误和解决方案在使用AzureDataFactory的映射数据流进行数据转换时，可能会遇到一些常见的错误。了解这些错误及其解决方案，可以帮助你更快地解决问题，提高数据流的稳定性。4.3.1错误：数据类型不匹配描述：当数据流中的转换节点期望的数据类型与实际接收到的数据类型不匹配时，会发生此错误。解决方案：--使用转换节点调整数据类型

SELECTCAST(columnAStype)ASnew_column

FROMsource_dataset4.3.2错误：数据流执行超时描述：如果数据流的执行时间超过了AzureDataFactory允许的最大执行时间，数据流将被终止，导致执行失败。解决方案：-增加并行度：通过增加并行度，可以提高数据流的处理速度。-优化数据流设计：减少转换步骤，使用更高效的转换类型。4.3.3错误：内存不足描述：当数据流处理的数据量过大，导致内存不足时，数据流执行将失败。解决方案：-数据过滤：在数据流开始时，使用过滤器减少输入数据的大小。-数据分区：将数据集分割成更小的部分，然后并行处理这些部分。通过以上调试和优化策略，你可以确保AzureDataFactory的映射数据流高效、稳定地运行，满足你的数据处理需求。5部署和监控映射数据流5.1部署数据流到管道在AzureDataFactory中，映射数据流是进行数据转换的强大工具。一旦设计完成，下一步就是将其部署到管道中，以便与数据集、触发器和其他活动一起使用。以下是部署映射数据流到管道的步骤：打开AzureDataFactory服务：在Azure门户中，找到并打开您的DataFactory实例。进入开发视图：点击“开发”选项卡，进入开发环境。创建或选择管道：在“管道”选项下，创建一个新的管道或选择一个现有的管道。添加数据流活动：在管道设计画布上，从“活动”面板中拖拽“数据流”到画布上。选择数据流：在添加的数据流活动上，选择“现有数据流”，然后从下拉列表中选择您之前创建的映射数据流。设置数据流参数：如果您的数据流有参数，确保在管道中正确设置这些参数。连接数据源和接收器：在数据流活动的设置中，指定数据源和接收器，确保它们与数据流设计中使用的数据集相匹配。保存并发布管道：保存您的管道，然后点击“发布所有”以发布管道和数据流到DataFactory。5.1.1示例代码假设我们有一个名为SalesDataFlow的映射数据流，我们想将其部署到一个名为SalesPipeline的管道中。以下是在DataFactory中使用.NETSDK创建管道并添加数据流活动的示例代码：usingMicrosoft.Azure.Management.DataFactory;

usingMicrosoft.Azure.Management.DataFactory.Models;

usingSystem.Collections.Generic;

varadfClient=newDataFactoryManagementClient(credentials);

varfactory=adfClient.Factories.Get(resourceGroupName,dataFactoryName);

//创建管道

varpipeline=newPipelineResource

{

Activities=newList<Activity>

{

newDataFlowActivity

{

Name="SalesDataFlowActivity",

Description="Transformsalesdatausingamappingdataflow",

DataFlowReference=newDataFlowReference

{

ReferenceName="SalesDataFlow",

Type="MappingDataFlow"

},

Inputs=newList<DatasetReference>

{

newDatasetReference

{

ReferenceName="SalesData",

Type="AzureSqlDatabaseDataset"

}

},

Outputs=newList<DatasetReference>

{

newDatasetReference

{

ReferenceName="TransformedSalesData",

Type="AzureSqlDatabaseDataset"

}

}

}

}

};

//发布管道

varpipelineResponse=adfClient.Pipelines.CreateOrUpdate(resourceGroupName,dataFactoryName,pipeline.Name,pipeline);5.2监控数据流的执行部署数据流后，监控其执行状态是确保数据转换按预期进行的关键步骤。AzureDataFactory提供了多种监控工具，包括：管道运行历史：在“监控”选项卡下，查看管道运行的历史记录，包括数据流的执行状态。活动运行：在管道运行的详细信息中，可以查看每个活动的运行状态，包括数据流。数据流监控：在数据流活动的运行详情中，可以监控数据流的性能指标，如处理的行数、转换时间等。5.2.1示例操作假设我们想监控SalesPipeline管道中SalesDataFlowActivity数据流活动的执行。以下是操作步骤：打开DataFactory实例：在Azure门户中，找到并打开您的DataFactory实例。进入监控视图：点击“监控”选项卡，进入监控环境。查看管道运行：在“管道运行”面板中，找到SalesPipeline的运行记录。检查活动运行：点击管道运行记录，查看活动运行详情，找到SalesDataFlowActivity。监控数据流性能：在活动运行详情中，可以查看数据流的性能指标，如处理的行数、转换时间等。5.3设置警报和通知为了在数据流执行出现问题时及时收到通知，可以设置警报和通知。AzureMonitor是实现这一目标的工具，它允许您基于管道运行的状态或数据流的性能指标创建警报。5.3.1示例警报设置假设我们想在SalesDataFlowActivity数据流活动执行失败时收到电子邮件通知。以下是设置警报的步骤：打开AzureMonitor：在Azure门户中，找到并打开“监视”服务。创建警报规则：点击“警报”选项卡，然后选择“创建警报规则”。选择资源：在创建警报规则的向导中，选择您的DataFactory实例。选择指标：选择“管道运行状态”作为警报条件，设置状态为“失败”。设置警报逻辑：定义警报触发的逻辑，例如，如果在1小时内有超过1次的失败，则触发警报。添加操作组：选择或创建一个操作组，该操作组定义了警报触发时接收通知的联系人或服务。保存警报规则：完成设置后，保存警报规则。5.3.2示例代码以下是使用AzureMonitor警报API创建警报规则的示例代码：usingMicrosoft.Azure.Management.Monitor;

usingMicrosoft.Azure.Management.Monitor.Models;

usingSystem.Collections.Generic;

varmonitorClient=newMonitorManagementClient(credentials);

varrule=newRuleCondition

{

Condition=newMultipleResourceMultipleMetricCriteria

{

AllOf=newList<MetricAlertCriteria>

{

newMetricAlertCriteria

{

Condition=newMetricAllOfOperator

{

AllOf=newList<MetricCriteria>

{

newMetricCriteria

{

MetricName="PipelineRunStatus",

Namespace="Microsoft.DataFactory/factories/pipelines",

Operator=ComparisonOperator.NotEqual,

Threshold="Succeeded",

TimeAggregation=TimeAggregationType.Count,

Dimensions=newDictionary<string,string>

{

{"ActivityName","SalesDataFlowActivity"}

}

}

},

ConsecutiveDatapointsToAlert=1,

ConsecutiveDatapointSuccessCriteria=ConsecutiveDatapointSuccessCriteriaType.AtLeast,

DatapointCount=1,

FailingPeriods=newFailingPeriods

{

IsEnabled=true,

MinFailingPeriodsToAlert=1,

NumberWithinEvaluationPeriod=1

}

},

OdataType="#Microsoft.Azure.Monitor.MultipleResourceMultipleMetricCriteria"

}

}

},

Description="AlertwhenSalesDataFlowActivityfails",

Enabled=true,

Name="SalesDataFlowActivityFailureAlert",

Scope=newList<string>{$"/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{dataFactoryName}"},

Severity=RuleSeverity.Critical,

TargetResourceType="Microsoft.DataFactory/factories"

};

varruleResponse=monitorClient.AlertRules.CreateOrUpdate(resourceGroupName,rule.Name,rule);通过以上步骤和示例，您可以有效地部署映射数据流到管道中，监控其执行，并在需要时设置警报和通知，确保数据集成和转换过程的顺利进行。6数据集成工具：AzureDataFactory：映射数据流的最佳实践和案例研究6.1映射数据流的最佳实践6.1.1数据流优化映射数据流在AzureDataFactory中用于转换数据，其性能可以通过以下最佳实践进行优化：使用源数据的索引-**原理**：索引可以加速数据检索，减少数据流处理时间。

-**操作**：在源数据库中创建索引，特别是在经常用于过滤或查找操作的列上。减少数据流中的转换步骤-**原理**：过多的转换步骤会增加数据流的复杂性和处理时间。

-**操作**：合并可以的转换步骤，例如，直接在源数据查询中进行过滤，而不是在数据流中添加额外的过滤器。使用并行处理-**原理**：并行处理可以同时处理多个数据块，提高处理速度。

-**操作**：在数据流设置中增加并行度，但需注意资源限制和成本。6.1.2数据质量控制确保数据质量是映射数据流中的关键步骤：实施数据验证-**原理**：在数据转换前验证数据的完整性、一致性和准确性。

-**操作**：使用数据流中的验证组件，如检查列是否存在、数据类型是否