数据集成工具：Azure Data Factory：12.使用AzureDataFactory进行ETL操作实战

数据集成工具：AzureDataFactory：12.使用AzureDataFactory进行ETL操作实战1数据集成工具：AzureDataFactory：使用AzureDataFactory进行ETL操作实战1.1简介和准备工作1.1.1AzureDataFactory概述AzureDataFactory是一个云端数据集成服务，用于创建、调度和管理数据管道，以将数据从不同的源系统提取、转换和加载到目标系统中。它提供了一个无服务器的环境，可以处理大规模的数据集成场景，支持多种数据源和接收器，如AzureSQLDatabase、AzureBlobStorage、AzureDataLakeStorage、SQLServer、Oracle、MongoDB等。1.1.2环境设置与资源创建在开始使用AzureDataFactory进行ETL操作之前，需要在Azure门户中创建一个DataFactory实例。以下是创建步骤的概览：登录到Azure门户。选择“创建资源”。搜索并选择“DataFactory”。填写表单，包括订阅、资源组、工厂名称、位置等信息。点击“创建”以部署DataFactory实例。1.1.3数据源和接收器的配置配置数据源和接收器是ETL流程中的关键步骤。在AzureDataFactory中，可以通过以下步骤配置数据源和接收器：连接数据源：在“连接”区域，创建连接到源数据存储的连接。例如，如果源是AzureSQLDatabase，需要提供服务器名称、数据库名称、用户名和密码。创建数据集：数据集定义了数据源的结构。在“数据集”区域，选择数据源类型，然后定义数据集的属性，如链接服务、表名、文件路径等。设置接收器：类似地，配置接收器的数据存储连接和数据集。接收器可以是任何支持的数据存储，如AzureBlobStorage或AzureSQLDatabase。1.2实战案例：从AzureSQLDatabase提取数据并加载到AzureBlobStorage1.2.1步骤1：创建连接到AzureSQLDatabase的连接在AzureDataFactory中，首先需要创建一个连接到AzureSQLDatabase的连接。这涉及到指定数据库的详细信息，如服务器名称、数据库名称、用户名和密码。-进入DataFactory的“管理”区域，然后选择“连接”。

-点击“+新连接”，选择“AzureSQLDatabase”。

-输入数据库的详细信息，包括服务器名称、数据库名称、用户名和密码。

-点击“创建”以保存连接。1.2.2步骤2：创建数据集以表示AzureSQLDatabase中的表数据集用于描述数据源的结构。在本例中，我们将创建一个数据集来表示AzureSQLDatabase中的表。-在DataFactory的“数据集”区域，点击“+新数据集”。

-选择“AzureSQLDatabase”作为数据集类型。

-在“链接服务”下拉菜单中，选择在步骤1中创建的连接。

-定义数据集的属性，如表名。

-点击“创建”以保存数据集。1.2.3步骤3：创建连接到AzureBlobStorage的连接接下来，需要创建一个连接到AzureBlobStorage的连接，以便将数据加载到其中。-在“管理”区域，选择“连接”。

-点击“+新连接”，选择“AzureBlobStorage”。

-输入存储账户的详细信息，包括存储账户名称和访问密钥。

-点击“创建”以保存连接。1.2.4步骤4：创建数据集以表示AzureBlobStorage中的容器创建一个数据集来表示AzureBlobStorage中的容器，这将作为数据的接收器。-在“数据集”区域，点击“+新数据集”。

-选择“AzureBlobStorage”作为数据集类型。

-在“链接服务”下拉菜单中，选择在步骤3中创建的连接。

-定义数据集的属性，如容器名称和文件路径。

-点击“创建”以保存数据集。1.2.5步骤5：创建管道以执行ETL操作管道是AzureDataFactory中执行数据集成操作的主要组件。在本例中，我们将创建一个管道，用于从AzureSQLDatabase提取数据，并将其加载到AzureBlobStorage中。-在DataFactory的“管道”区域，点击“+新管道”。

-在管道设计器中，从“活动”面板拖放“复制数据”活动到画布。

-配置“复制数据”活动，选择在步骤2中创建的数据集作为源，以及在步骤4中创建的数据集作为接收器。

-定义数据复制的详细设置，如数据格式、压缩等。

-保存并发布管道。1.2.6步骤6：调度和监控管道执行最后，需要调度管道的执行，并监控其状态。-在管道的“触发器”区域，创建一个新的触发器，定义执行频率和时间。

-保存并启动触发器。

-在“监控”区域，可以查看管道的执行状态和历史记录。1.3示例代码：使用AzureDataFactorySDK创建管道以下是一个使用AzureDataFactorySDK创建管道的示例代码。请注意，这需要在本地或云端的Python环境中运行，并且需要安装AzureDataFactorySDK。fromazure.identityimportDefaultAzureCredential

fromazure.mgmt.datafactoryimportDataFactoryManagementClient

fromazure.mgmt.datafactory.modelsimport*

#设置AzureDataFactory的详细信息

subscription_id='your-subscription-id'

resource_group_name='your-resource-group'

factory_name='your-data-factory'

#创建DataFactory管理客户端

credential=DefaultAzureCredential()

client=DataFactoryManagementClient(credential,subscription_id)

#定义管道

pipeline_name='ETL_Pipeline'

pipeline=PipelineResource(

activities=[

CopyActivity(

name='CopyFromSQLToBlob',

inputs=[DatasetReference("your-source-dataset")],

outputs=[DatasetReference("your-sink-dataset")],

source=SqlSource(

query="SELECT*FROMyour_table",

source_dataset=DatasetReference("your-source-dataset"),

),

sink=BlobSink(

sink_blob_type="BlockBlob",

sink_dataset=DatasetReference("your-sink-dataset"),

),

)

]

)

#创建管道

client.pipelines.create_or_update(resource_group_name,factory_name,pipeline_name,pipeline)

#定义触发器

trigger_name='ETL_Trigger'

trigger=TriggerResource(

properties=ScheduleTrigger(

pipeline=PipelineReference("ETL_Pipeline"),

schedule=Schedule("00***"),#每天凌晨执行

)

)

#创建触发器

client.triggers.create_or_update(resource_group_name,factory_name,trigger_name,trigger)在上述代码中，我们首先使用AzureSDKforPython创建了一个DataFactory管理客户端。然后，定义了一个包含复制活动的管道，该活动从AzureSQLDatabase提取数据，并将其加载到AzureBlobStorage中。最后，我们创建了一个触发器，用于每天凌晨自动执行管道。通过以上步骤和示例代码，可以使用AzureDataFactory进行ETL操作，从AzureSQLDatabase提取数据，并将其加载到AzureBlobStorage中。这为数据集成和处理提供了强大的工具，适用于各种数据场景。2设计和创建数据流2.1理解数据流活动在AzureDataFactory中，数据流活动是一种用于执行数据转换任务的活动类型。它提供了一个图形化的界面，允许用户通过拖放操作来设计ETL（Extract,Transform,Load）流程，而无需编写复杂的代码。数据流活动支持多种数据转换操作，包括源数据读取、数据转换和目标数据写入，使得数据集成和处理变得更加直观和高效。2.1.1源数据读取数据流活动从源数据存储中读取数据，可以是AzureBlob存储、AzureSQL数据库、AzureCosmosDB等多种数据源。读取数据时，可以使用预定义的转换器，如Source，来指定读取的源数据和格式。2.1.1.1示例代码{

"name":"SourceDataset",

"properties":{

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"fileName":"data.csv",

"folderPath":"input",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"firstRowAsHeader":true,

"nullValue":"\\N"

},

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

}

}

}

}2.1.2数据转换操作数据流活动支持多种数据转换操作，如选择、过滤、聚合、连接等。这些操作可以在数据流设计器中通过拖放操作来实现，也可以通过编写代码来定制更复杂的逻辑。2.1.2.1示例代码{

"name":"TransformData",

"type":"DataFlow",

"typeProperties":{

"sources":[

{

"name":"Source1",

"script":"source(output(\n\t\tColumn1asstring,\n\t\tColumn2asstring\n\t)via(\"data.csv\"))"

}

],

"sinks":[

{

"name":"Sink1",

"script":"sink(allowSchemaDrift:true,\n\t\tvalidateSchema:false,\n\t\tpartitionFileNames:['output.csv'],\n\t\tumask:0022,\n\t\tprecompression:lzo,\n\t\tpartitionBy('hash',1),\n\t\tskipDuplicateMapInputs:true,\n\t\tskipDuplicateMapOutputs:true,\n\t\tsink(\n\t\t\tfileFormat:'text',\n\t\t\tcolumnOrder:'preserved',\n\t\t\tformat:csv(format(autoGenerateColumnNames:false,firstRowAsHeader:true,columnDelimiter:',')),\n\t\t\tmapColumn(\n\t\t\t\tColumn1,\n\t\t\t\tColumn2\n\t\t\t)\n\t\t)\n\t)"

}

],

"transformations":[

{

"name":"Filter1",

"script":"Filter1<=Source1\n\t\t\tfilter(Column1=='value')"

},

{

"name":"Aggregate1",

"script":"Aggregate1<=Filter1\n\t\t\taggregate(groupBy(Column1),\n\t\t\t\t\tcount(Column2)aslong)"

}

]

}

}2.1.3目标数据写入数据流活动可以将处理后的数据写入到目标数据存储中，如AzureBlob存储、AzureSQL数据库等。在数据流设计器中，可以指定目标数据的格式和写入方式。2.1.3.1示例代码{

"name":"SinkDataset",

"properties":{

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"fileName":"output.csv",

"folderPath":"output",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

},

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

}

}

}

}2.2创建数据流：源数据读取在AzureDataFactory中创建数据流时，首先需要定义源数据集。源数据集指定了数据的来源和格式，例如，从AzureBlob存储中读取CSV文件。2.2.1步骤在AzureDataFactory中，选择“数据流”选项来创建一个新的数据流。在数据流设计器中，添加一个Source转换器，并连接到源数据集。配置Source转换器，指定读取的文件名、路径和数据格式。2.3创建数据流：数据转换操作数据流活动支持多种数据转换操作，如选择、过滤、聚合、连接等。这些操作可以在数据流设计器中通过拖放操作来实现，也可以通过编写代码来定制更复杂的逻辑。2.3.1步骤在数据流设计器中，从工具箱中拖放所需的转换器到画布上。连接源转换器到目标转换器，形成数据流。配置每个转换器的参数，如过滤条件、聚合字段等。2.3.2示例假设我们有一个CSV文件，包含以下数据：Column1Column2A1B2A3C4我们想要过滤出Column1为A的行，并计算Column2的总和。2.3.2.1数据流设计使用Source转换器读取CSV文件。使用Filter转换器过滤出Column1为A的行。使用Aggregate转换器计算Column2的总和。2.3.2.2代码示例{

"name":"DataFlow1",

"type":"DataFlow",

"typeProperties":{

"sources":[

{

"name":"Source1",

"script":"source(output(\n\t\tColumn1asstring,\n\t\tColumn2aslong\n\t)via(\"data.csv\"))"

}

],

"sinks":[

{

"name":"Sink1",

"script":"Sink1<=Aggregate1\n\t\tsink(allowSchemaDrift:true,\n\t\t\tvalidateSchema:false,\n\t\tpartitionFileNames:['output.csv'],\n\t\t\tumask:0022,\n\t\t\tprecompression:lzo,\n\t\t\tskipDuplicateMapInputs:true,\n\t\t\tskipDuplicateMapOutputs:true,\n\t\t\tsink(\n\t\t\t\tfileFormat:'text',\n\t\t\t\tcolumnOrder:'preserved',\n\t\t\t\tformat:csv(format(autoGenerateColumnNames:false,firstRowAsHeader:true,columnDelimiter:',')),\n\t\t\t\tmapColumn(\n\t\t\t\t\tColumn1,\n\t\t\t\t\tColumn2\n\t\t\t\t)\n\t\t\t)\n\t\t)"

}

],

"transformations":[

{

"name":"Filter1",

"script":"Filter1<=Source1\n\t\t\tfilter(Column1=='A')"

},

{

"name":"Aggregate1",

"script":"Aggregate1<=Filter1\n\t\t\taggregate(groupBy(Column1),\n\t\t\t\t\tsum(Column2)aslong)"

}

]

}

}2.4创建数据流：目标数据写入在数据流活动的最后一步，需要定义目标数据集，指定数据的写入位置和格式。例如，将处理后的数据写入到AzureBlob存储中的CSV文件。2.4.1步骤在数据流设计器中，添加一个Sink转换器，并连接到目标数据集。配置Sink转换器，指定写入的文件名、路径和数据格式。2.4.2示例假设我们已经处理了数据，并想要将结果写入到AzureBlob存储中的CSV文件。2.4.2.1数据流设计使用Sink转换器连接到目标数据集。配置Sink转换器，指定写入的文件名、路径和数据格式。2.4.2.2代码示例{

"name":"DataFlow1",

"type":"DataFlow",

"typeProperties":{

"sinks":[

{

"name":"Sink1",

"script":"Sink1<=Aggregate1\n\t\tsink(allowSchemaDrift:true,\n\t\t\tvalidateSchema:false,\n\t\tpartitionFileNames:['output.csv'],\n\t\t\tumask:0022,\n\t\t\tprecompression:lzo,\n\t\t\tskipDuplicateMapInputs:true,\n\t\t\tskipDuplicateMapOutputs:true,\n\t\t\tsink(\n\t\t\t\tfileFormat:'text',\n\t\t\t\tcolumnOrder:'preserved',\n\t\t\t\tformat:csv(format(autoGenerateColumnNames:false,firstRowAsHeader:true,columnDelimiter:',')),\n\t\t\t\tmapColumn(\n\t\t\t\t\tColumn1,\n\t\t\t\t\tsum_Column2\n\t\t\t\t)\n\t\t\t)\n\t\t)"

}

]

}

}通过以上步骤，我们可以在AzureDataFactory中设计和创建数据流，实现从源数据读取、数据转换到目标数据写入的完整ETL流程。3调度和监控ETL作业3.1设置触发器和管道调度在AzureDataFactory中，触发器是用于自动执行管道的机制。触发器可以基于时间间隔、事件或数据的可用性来启动管道的执行。下面我们将通过一个示例来展示如何设置一个基于时间间隔的触发器。3.1.1示例：创建基于时间间隔的触发器假设我们有一个管道，用于每小时从AzureBlob存储中读取数据，然后将其加载到AzureSQL数据库中。我们将创建一个触发器，以每小时执行一次此管道。打开AzureDataFactory：登录到Azure门户，选择你的DataFactory实例。创建触发器：在左侧菜单中，选择“触发器”，然后点击“+新建触发器”。选择触发器类型：选择“基于时间间隔的触发器”。配置触发器：触发器名称：输入一个描述性的名称，例如“HourlyBlobToSQL”。开始时间：设置触发器开始执行的时间。结束时间：可选，如果触发器应该在特定时间停止执行。时间间隔：设置为1小时（60分钟）。关联管道：选择你之前创建的管道，该管道应包含从Blob存储读取数据并加载到SQL数据库的活动。保存并启用触发器：完成配置后，保存触发器并确保其处于启用状态。//触发器定义示例

{

"name":"HourlyBlobToSQL",

"properties":{

"type":"ScheduleTrigger",

"typeProperties":{

"recurrence":{

"frequency":"Hour",

"interval":1,

"startTime":"2023-01-01T00:00:00Z",

"endTime":null,

"timeZone":"UTC"

}

},

"pipelines":[

{

"pipelineReference":{

"type":"PipelineReference",

"referenceName":"BlobToSQLPipeline"

},

"parameters":{},

"type":"TumblingWindowTriggerPipelineReference"

}

]

}

}3.2监控数据流作业状态AzureDataFactory提供了强大的监控功能，允许你跟踪管道的执行状态，包括数据流作业。这有助于确保数据处理按预期进行，并在出现问题时快速响应。3.2.1如何监控数据流作业状态访问监控页面：在DataFactory实例中，选择“监控”选项卡。查看活动运行：在“活动运行”部分，你可以看到所有管道活动的执行状态，包括数据流作业。详细信息：点击特定的活动运行，查看更详细的执行信息，如输入输出数据、执行时间、状态等。使用日志：在活动运行的详细信息中，可以查看日志，以获取更深入的执行细节和潜在的错误信息。3.3使用监控工具进行故障排查当数据流作业失败或表现不佳时，使用监控工具进行故障排查是至关重要的。AzureDataFactory提供了多种工具来帮助你诊断问题。3.3.1故障排查步骤检查活动运行状态：首先，检查活动运行的总体状态，看是否有失败或延迟的作业。查看日志：对于失败的作业，查看日志以获取错误信息。日志通常会包含错误代码和描述，帮助你定位问题。性能监控：使用性能监控工具检查数据流作业的性能指标，如CPU使用率、内存使用情况和数据处理速度。这有助于识别性能瓶颈。使用调试工具：在开发阶段，使用调试工具来逐步执行数据流作业，检查每个步骤的输出，确保数据转换正确无误。调整和优化：基于监控和故障排查的结果，调整数据流作业的配置，优化性能，或修复任何导致失败的问题。3.3.2示例：使用日志进行故障排查假设你的数据流作业失败，日志显示错误代码DataFlowExecutionError。这通常意味着数据流作业在执行过程中遇到了问题。你可以通过以下步骤来排查：查看错误描述：日志中通常会包含错误的详细描述，例如数据类型不匹配、数据转换错误等。检查数据源：验证数据源中的数据是否符合预期的格式和类型。检查数据流配置：确保数据流中的转换和映射正确，没有类型不匹配或逻辑错误。重新运行作业：在修复问题后，重新运行数据流作业，确保问题已解决。通过这些步骤，你可以有效地监控和管理AzureDataFactory中的ETL作业，确保数据处理的连续性和准确性。4优化和扩展ETL流程4.1性能调优策略在AzureDataFactory中优化ETL流程的性能，主要涉及以下几个方面：资源分配：确保为数据工厂分配足够的计算资源。例如，在使用自托管集成运行时（IR）时，可以升级硬件规格以提高数据处理速度。并行执行：利用AzureDataFactory的并行执行能力，通过增加并行度来加速数据加载和转换。并行度是指同时运行的活动数量，可以通过调整活动的并行执行实例数来控制。数据流性能优化：在数据流活动中，可以调整源和接收器的并行度，以及使用缓存策略来减少数据读取和写入的延迟。优化数据读取和写入：使用高效的读取和写入格式，如Parquet或ORC，可以显著提高数据处理速度。同时，确保数据源和接收器的读写速度匹配，避免瓶颈。减少数据移动：尽可能在数据存储附近执行数据处理，减少数据跨区域或跨服务的移动，这可以显著减少数据传输时间和成本。4.1.1示例：调整数据流并行度{

"name":"MyDataFlow",

"properties":{

"type":"MappingDataFlow",

"typeProperties":{

"sources":[

{

"name":"source1",

"properties":{

"parallelism":4//设置源的并行度为4

}

}

],

"sinks":[

{

"name":"sink1",

"properties":{

"parallelism":4//设置接收器的并行度为4

}

}

]

}

}

}4.2数据分区和并行处理数据分区是提高ETL性能的关键策略之一。通过将数据集分成多个较小的部分，可以并行处理这些部分，从而加速数据处理速度。数据分区：在数据源中创建分区，可以将数据集分割成更小、更易于管理的块。AzureDataFactory支持基于时间、哈希或其他键值的分区策略。并行处理：利用分区，可以在多个计算节点上并行执行数据处理任务，每个节点处理一个或多个分区。4.2.1示例：基于时间的分区读取{

"name":"MyDataset",

"properties":{

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"fileName":"{year}/{month}/{day}/{hour}/data.csv",

"folderPath":"data",

"format":{

"type":"TextFormat",

"columnDelimiter":","

}

},

"linkedServiceName":{

"referenceName":"MyBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

}

}

}在上述示例中，数据集MyDataset被配置为根据年、月、日和小时进行分区，这允许AzureDataFactory并行读取和处理不同时间范围的数据。4.3错误处理和重试机制在ETL流程中，错误处理和重试机制是确保数据处理的可靠性和数据质量的关键。错误处理：在数据集成活动中，可以配置错误处理策略，如跳过错误记录、停止执行或记录错误到日志。重试机制：对于暂时性的错误，如网络中断或资源不可用，可以配置重试策略，自动重试失败的活动。4.3.1示例：配置重试策略{

"name":"MyCopyActivity",

"properties":{

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource"

},

"sink":{

"type":"AzureSqlSink"

},

"retryPolicy":{

"count":3,//重试次数

"intervalInSeconds":30//重试间隔时间

}

}

}

}在上述示例中，MyCopyActivity被配置为在遇到错误时自动重试3次，每次重试间隔30秒。这有助于处理暂时性的网络或资源问题，提高ETL流程的稳定性。通过上述策略，可以显著提高AzureDataFactory中ETL流程的性能和稳定性，确保数据集成任务的高效执行。在实际操作中，应根据具体的数据量、数据类型和业务需求，灵活调整这些策略，以达到最佳的性能优化效果。5高级主题和最佳实践5.1数据血缘和依赖关系管理在AzureDataFactory中，数据血缘追踪是一个关键功能，它帮助我们理解数据的来源和数据转换的历程。这在ETL（Extract,Transform,Load）操作中尤为重要，因为它可以确保数据的完整性和一致性。5.1.1原理数据血缘追踪通过记录数据流中的每个步骤，包括数据源、转换操作和目标存储，来实现。AzureDataFactory自动捕获这些信息，并在数据流视图中以图形化的方式展示，使得数据工程师和分析师能够清晰地看到数据是如何从一个点移动到另一个点的。5.1.2内容数据血缘追踪的启用：在AzureDataFactory中，数据血缘追踪是默认启用的。但是，为了更详细的血缘信息，可以使用自定义活动和日志记录。依赖关系管理：在数据工厂中，依赖关系管理确保了数据管道的正确执行顺序。例如，一个活动可能依赖于另一个活动的输出。通过定义这些依赖，可以避免数据处理中的错误和不一致性。使用数据血缘追踪进行故障排除：当数据管道出现错误时，数据血缘追踪可以帮助定位问题的源头。例如，如果加载到数据仓库的数据有误，可以通过血缘追踪回溯到数据提取或转换阶段，找出问题所在。5.2安全性和访问控制AzureDataFactory提供了强大的安全性和访问控制功能，以保护数据和数据管道的安全。5.2.1原理AzureDataFactory的安全性主要通过角色和权限的管理来实现。AzureRBAC（Role-BasedAccessCont