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Schnellstart: Erstellen einer Azure Data Factory und Pipeline mithilfe der REST-API

Gilt für: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

Data Factory in Microsoft Fabric ist die nächste Generation von Azure Data Factory mit einer einfacheren Architektur, integrierter KI und neuen Features. Wenn Sie mit der Datenintegration noch nicht vertraut sind, beginnen Sie mit Fabric Data Factory. Vorhandene ADF-Workloads können auf Fabric aktualisiert werden, um auf neue Funktionen in der Datenwissenschaft, Echtzeitanalysen und Berichterstellung zuzugreifen.

Azure Data Factory ist ein cloudbasierter Datenintegrationsdienst, mit dem Sie datengesteuerte Workflows in der Cloud erstellen können, um Datenbewegungen und Datentransformationen zu koordinieren und zu automatisieren. Mit Azure Data Factory können Sie datengesteuerte Workflows (sogenannte Pipelines) erstellen und planen. Diese Workflows können Daten aus unterschiedlichen Datenspeichern aufnehmen, sie mithilfe von Computediensten wie Azure HDInsight Hadoop, Spark, Azure Data Lake Analytics und Azure Machine Learning verarbeiten oder transformieren und die Ausgabedaten in Datenspeichern wie Azure Synapse Analytics veröffentlichen, damit Business Intelligence-Anwendungen (BI) sie nutzen können.

In dieser Schnellstartanleitung wird beschrieben, wie Sie mithilfe der REST-API eine Azure Data Factory erstellen. Die Pipeline in diesem Datenwerk kopiert Daten von einem Speicherort an einen anderen innerhalb eines Azure Blob-Speichers.

Wenn Sie nicht über ein Azure-Abonnement verfügen, erstellen Sie ein free Konto, bevor Sie beginnen.

Voraussetzungen

Hinweis

Es wird empfohlen, das Azure Az PowerShell-Modul für die Interaktion mit Azure zu verwenden. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Install Azure PowerShell. Informationen zum Migrieren zum Az PowerShell-Modul finden Sie unter Migrate Azure PowerShell von AzureRM zu Az.

  • Azure-Abonnement. Falls Sie nicht über ein Abonnement verfügen, können Sie ein kostenloses Testkonto erstellen.
  • Azure Storage-Konto. Sie verwenden den Blob Storage als Quelldatenspeicher und als Senkendatenspeicher. Wenn Sie nicht über ein Azure-Speicherkonto verfügen, lesen Sie den Artikel Create a storage account, um Schritte zum Erstellen eines solchen zu finden.
  • Erstellen Sie einen blob-Container in Blob Storage, erstellen Sie einen Eingabe-folder im Container, und laden Sie einige Dateien in den Ordner hoch. Sie können Tools wie Azure Storage-Explorer verwenden, um eine Verbindung mit Azure Blob-Speicher herzustellen, einen BLOB-Container zu erstellen, eingabedatei hochzuladen und die Ausgabedatei zu überprüfen.
  • Installieren Sie Azure PowerShell. Befolgen Sie die Anweisungen in Wie sie Azure PowerShell. Diese Schnellstartanleitung verwendet PowerShell, um REST-API-Aufrufe aufzurufen.
  • Erstellen Sie eine Anwendung in Microsoft Entra ID gemäß dieser Anleitung. Notieren Sie sich die folgenden Werte, die Sie in späteren Schritten benötigen: Anwendungs-ID, clientSecrets und Mandanten-ID. Weisen Sie die Anwendung der Rolle „Mitwirkender“ auf Abonnement- oder Ressourcengruppenebene zu.

Hinweis

Für Sovereign Clouds müssen Sie die entsprechenden cloudspezifischen Endpunkte für ActiveDirectoryAuthority und ResourceManagerUrl (BaseUri) verwenden. Sie können PowerShell verwenden, um problemlos die URLs der Endpunkte für verschiedene Clouds zu erhalten. Hierzu führen Sie „Get-AzEnvironment | Format-List“ aus. Hiermit wird eine Liste der Endpunkte für jede Cloudumgebung zurückgegeben.

Festlegen von globalen Variablen

  1. Starten Sie PowerShell. Lassen Sie Azure PowerShell bis zum Ende dieser Schnellstartanleitung geöffnet. Wenn Sie PowerShell schließen und erneut öffnen, müssen Sie die Befehle erneut ausführen.

    Führen Sie den folgenden Befehl aus, und geben Sie den Benutzernamen und das Kennwort ein, mit dem Sie sich beim Azure Portal anmelden:

    Connect-AzAccount

    Führen Sie den folgenden Befehl aus, um alle Abonnements für dieses Konto anzuzeigen:

    Get-AzSubscription

    Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das gewünschte Abonnement auszuwählen: Ersetzen Sie SubscriptionId durch die ID Ihres Azure-Abonnements:

    Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SubscriptionId>"

  2. Nachdem Sie die Platzhalter durch Ihre eigenen Werte ersetzt haben, führen Sie die folgenden Befehle aus, um globale Variablen festzulegen, die in späteren Schritten verwendet werden.

    $tenantID = "<your tenant ID>"
$appId = "<your application ID>"
$clientSecrets = "<your clientSecrets for the application>"
$subscriptionId = "<your subscription ID to create the factory>"
$resourceGroupName = "<your resource group to create the factory>"
$factoryName = "<specify the name of data factory to create. It must be globally unique.>"
$apiVersion = "2018-06-01"

Authentifizieren mit Microsoft Entra ID

Führen Sie die folgenden Befehle aus, um sich bei Microsoft Entra ID zu authentifizieren:

$credentials = Get-Credential -UserName $appId
Connect-AzAccount -ServicePrincipal  -Credential $credentials -Tenant $tenantID

Sie werden zur Eingabe des Kennworts aufgefordert. Verwenden Sie den Wert in der Variablen „clientSecrets“.

Wenn Sie das Zugriffstoken abrufen müssen


GetToken

Erstellen einer Data Factory

Führen Sie die folgenden Befehle aus, um eine Data Factory zu erstellen:

$body = @"
{
    "location": "East US",
    "properties": {},
    "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
    }
}
"@

$response =   Invoke-AzRestMethod -SubscriptionId ${subscriptionId}  -ResourceGroupName ${resourceGroupName} -ResourceProviderName  Microsoft.DataFactory -ResourceType "factories" -Name  ${factoryName} -ApiVersion ${apiVersion} -Method PUT -Payload ${body}
$response.Content

Beachten Sie folgende Punkte:

  • Der Name der Azure Data Factory muss global eindeutig sein. Wenn die folgende Fehlermeldung angezeigt wird, ändern Sie den Namen, und wiederholen Sie den Vorgang.

    Data factory name "ADFv2QuickStartDataFactory" is not available.

  • Wählen Sie für eine Liste Azure Regionen, in denen Data Factory zurzeit verfügbar ist, die Regionen aus, die Sie auf der folgenden Seite interessieren, und erweitern Sie dann Analytics, um Data Factory: Products available by region zu finden. Die Datenspeicher (Azure Storage, Azure SQL-Datenbank, etc.) und Berechnungen (HDInsight, usw.), die von der Data Factory verwendet werden, können sich in anderen Regionen befinden.

Hier ist der Inhalt der Beispielantwort:


{  
    "name":"<dataFactoryName>",
    "identity":{  
        "type":"SystemAssigned",
        "principalId":"<service principal ID>",
        "tenantId":"<tenant ID>"
    },
    "id":"/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dataFactoryName>",
    "type":"Microsoft.DataFactory/factories",
    "properties":{  
        "provisioningState":"Succeeded",
        "createTime":"2019-09-03T02:10:27.056273Z",
        "version":"2018-06-01"
    },
    "eTag":"\"0200c876-0000-0100-0000-5d6dcb930000\"",
    "location":"East US",
    "tags":{  

    }
}

Erstellen von verknüpften Diensten

Um Ihre Datenspeicher und Compute Services mit der Data Factory zu verknüpfen, können Sie verknüpfte Dienste in einer Data Factory erstellen. In diesem Schnellstart müssen Sie nur einen verknüpften Azure Storage-Dienst als Kopierquelle und Senkenspeicher erstellen (in diesem Beispiel AzureStorageLinkedService).

Führen Sie die folgenden Befehle aus, um einen verknüpften Dienst mit dem Namen AzureStorageLinkedService zu erstellen:

Ersetzen Sie <accountName> und <accountKey> durch Namen und Schlüssel Ihres Azure Speicherkontos, bevor Sie die Befehle ausführen.

$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/linkedservices/AzureStorageLinkedService?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{  
    "name":"AzureStorageLinkedService",
    "properties":{  
        "annotations":[  

        ],
        "type":"AzureBlobStorage",
        "typeProperties":{  
            "connectionString":"DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;AccountKey=<accountKey>"
        }
    }
}
"@
$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:

{  
    "id":"/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dataFactoryName>/linkedservices/AzureStorageLinkedService",
    "name":"AzureStorageLinkedService",
    "type":"Microsoft.DataFactory/factories/linkedservices",
    "properties":{  
        "annotations":[  

        ],
        "type":"AzureBlobStorage",
        "typeProperties":{  
            "connectionString":"DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;"
        }
    },
    "etag":"07011a57-0000-0100-0000-5d6e14a20000"
}

Erstellen von Datasets

Sie definieren ein Dataset, das die Daten repräsentiert, die aus einer Quelle in eine Senke kopiert werden sollen. In diesem Beispiel erstellen Sie zwei Datasets: „InputDataset“ und „OutputDataset“. Sie beziehen sich auf den Azure Storage verknüpften Dienst, den Sie im vorherigen Abschnitt erstellt haben. Das Eingabedataset stellt die Quelldaten im Eingabeordner dar. In der Definition des Eingabedatasets geben Sie den Blobcontainer (adftutorial), den Ordner (input) und die Datei (emp.txt) mit den Quelldaten an. Das Ausgabedataset stellt die Daten dar, die zum Ziel kopiert werden. In der Definition des Ausgabedatasets geben Sie den Blobcontainer (adftutorial), den Ordner (output) und die Datei an, in die die Daten kopiert werden.

Erstellen von „InputDataset“


$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/datasets/InputDataset?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{  
    "name":"InputDataset",
    "properties":{  
        "linkedServiceName":{  
            "referenceName":"AzureStorageLinkedService",
            "type":"LinkedServiceReference"
        },
        "annotations":[  

        ],
        "type":"Binary",
        "typeProperties":{  
            "location":{  
                "type":"AzureBlobStorageLocation",
                "fileName":"emp.txt",
                "folderPath":"input",
                "container":"adftutorial"
            }
        }
    }
}
"@

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response

Hier ist die Beispielausgabe:

{  
    "id":"/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dataFactoryName>/datasets/InputDataset",
    "name":"InputDataset",
    "type":"Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
    "properties":{  
        "linkedServiceName":{  
            "referenceName":"AzureStorageLinkedService",
            "type":"LinkedServiceReference"
        },
        "annotations":[  

        ],
        "type":"Binary",
        "typeProperties":{  
            "location":"@{type=AzureBlobStorageLocation; fileName=emp.txt; folderPath=input; container=adftutorial}"
        }
    },
    "etag":"07011c57-0000-0100-0000-5d6e14b40000"
}

Erstellen von „OutputDataset“

$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/datasets/OutputDataset?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{  
    "name":"OutputDataset",
    "properties":{  
        "linkedServiceName":{  
            "referenceName":"AzureStorageLinkedService",
            "type":"LinkedServiceReference"
        },
        "annotations":[  

        ],
        "type":"Binary",
        "typeProperties":{  
            "location":{  
                "type":"AzureBlobStorageLocation",
                "folderPath":"output",
                "container":"adftutorial"
            }
        }
    }
}
"@

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:

{  
    "id":"/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dataFactoryName>/datasets/OutputDataset",
    "name":"OutputDataset",
    "type":"Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
    "properties":{  
        "linkedServiceName":{  
            "referenceName":"AzureStorageLinkedService",
            "type":"LinkedServiceReference"
        },
        "annotations":[  

        ],
        "type":"Binary",
        "typeProperties":{  
            "location":"@{type=AzureBlobStorageLocation; folderPath=output; container=adftutorial}"
        }
    },
    "etag":"07013257-0000-0100-0000-5d6e18920000"
}

Erstellen einer Pipeline

In diesem Beispiel enthält diese Pipeline eine Kopieraktivität. Die Copy-Aktivität bezieht sich auf das "InputDataset" und das im vorherigen Schritt erstellte "OutputDataset" als Eingabe und Ausgabe.

$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelines/Adfv2QuickStartPipeline?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{
    "name": "Adfv2QuickStartPipeline",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "CopyFromBlobToBlob",
                "type": "Copy",
                "dependsOn": [],
                "policy": {
                    "timeout": "7.00:00:00",
                    "retry": 0,
                    "retryIntervalInSeconds": 30,
                    "secureOutput": false,
                    "secureInput": false
                },
                "userProperties": [],
                "typeProperties": {
                    "source": {
                        "type": "BinarySource",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                            "recursive": true
                        }
                    },
                    "sink": {
                        "type": "BinarySink",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageWriteSettings"
                        }
                    },
                    "enableStaging": false
                },
                "inputs": [
                    {
                        "referenceName": "InputDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    }
                ],
                "outputs": [
                    {
                        "referenceName": "OutputDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    }
                ]
            }
        ],
        "annotations": []
    }
}
"@
$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:

{  
    "id":"/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<dataFactoryName>/pipelines/Adfv2QuickStartPipeline",
    "name":"Adfv2QuickStartPipeline",
    "type":"Microsoft.DataFactory/factories/pipelines",
    "properties":{  
        "activities":[  
            "@{name=CopyFromBlobToBlob; type=Copy; dependsOn=System.Object[]; policy=; userProperties=System.Object[]; typeProperties=; inputs=System.Object[]; outputs=System.Object[]}"
        ],
        "annotations":[  

        ]
    },
    "etag":"07012057-0000-0100-0000-5d6e14c00000"
}

Erstellen einer Pipelineausführung

In diesem Schritt lösen Sie eine Pipelineausführung aus. Die im Antworttext zurückgegebene ID der Pipelineausführung wird später in der Überwachungs-API verwendet.

$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelines/Adfv2QuickStartPipeline/createRun?api-version=${apiVersion}"

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method POST 
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:

{  
    "runId":"04a2bb9a-71ea-4c31-b46e-75276b61bafc"
}

Sie können auch die „runId“ mit folgendem Befehl abrufen:


($response.content | ConvertFrom-Json).runId

Parametrieren Sie Ihre Pipeline

Sie können eine Pipeline mit Parametern erstellen. Im folgenden Beispiel erstellen wir ein Eingabedataset und ein Ausgabedataset, das Eingabe- und Ausgabedateinamen als Parameter für die Pipeline verwenden kann.

Erstellen eines parametrisierten Eingabedatasets

Definieren Sie den Parameter „strInputFileName“, und verwenden Sie ihn als Dateiname für das Dataset.


$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/datasets/ParamInputDataset?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{
    "name": "ParamInputDataset",
    "properties": {
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "parameters": {
            "strInputFileName": {
                "type": "string"
            }
        },
        "annotations": [],
        "type": "Binary",
        "typeProperties": {
            "location": {
                "type": "AzureBlobStorageLocation",
                "fileName": {
                    "value": "@dataset().strInputFileName",
                    "type": "Expression"
                },
                "folderPath": "input",
                "container": "adftutorial"
            }
        }
    },
    "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets"
}
"@

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:

{
    "id": "/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<factoryName>/datasets/ParamInputDataset",
    "name": "ParamInputDataset",
    "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
    "properties": {
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "parameters": {
            "strInputFileName": {
                "type": "string"
            }
        },
        "annotations": [],
        "type": "Binary",
        "typeProperties": {
            "location": {
                "type": "AzureBlobStorageLocation",
                "fileName": {
                    "value": "@dataset().strInputFileName",
                    "type": "Expression"
                },
                "folderPath": "input",
                "container": "adftutorial"
            }
        }
    },
    "etag": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}

Erstellen eines parametrisierten Ausgabedatasets

Definieren Sie den Parameter „strOutputFileName“, und verwenden Sie ihn als Dateiname für das Dataset.



$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/datasets/ParamOutputDataset?api-version=${apiVersion}"
$body = @"
{
    "name": "ParamOutputDataset",
    "properties": {
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "parameters": {
            "strOutPutFileName": {
                "type": "string"
            }
        },
        "annotations": [],
        "type": "Binary",
        "typeProperties": {
            "location": {
                "type": "AzureBlobStorageLocation",
                "fileName": {
                    "value": "@dataset().strOutPutFileName",
                    "type": "Expression"
                },
                "folderPath": "output",
                "container": "adftutorial"
            }
        }
    },
    "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets"
}

"@

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:

{
    "id": "/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<factoryName>/datasets/ParamOutputDataset",
    "name": "ParamOutputDataset",
    "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
    "properties": {
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "parameters": {
            "strOutPutFileName": {
                "type": "string"
            }
        },
        "annotations": [],
        "type": "Binary",
        "typeProperties": {
            "location": {
                "type": "AzureBlobStorageLocation",
                "fileName": {
                    "value": "@dataset().strOutPutFileName",
                    "type": "Expression"
                },
                "folderPath": "output",
                "container": "adftutorial"
            }
        }
    },
    "etag": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
}

Erstellen einer parametrisierten Pipeline

Definieren Sie eine Pipeline mit zwei Parametern auf Pipelineebene: „strParamInputFileName“ und „strParamOutputFileName“. Verknüpfen Sie dann diese beiden Parameter mit den Parametern „strInputFileName“ und „strOutputFileName“ der Datasets.


$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelines/Adfv2QuickStartParamPipeline?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{
    "name": "Adfv2QuickStartParamPipeline",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "CopyFromBlobToBlob",
                "type": "Copy",
                "dependsOn": [],
                "policy": {
                    "timeout": "7.00:00:00",
                    "retry": 0,
                    "retryIntervalInSeconds": 30,
                    "secureOutput": false,
                    "secureInput": false
                },
                "userProperties": [],
                "typeProperties": {
                    "source": {
                        "type": "BinarySource",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                            "recursive": true
                        }
                    },
                    "sink": {
                        "type": "BinarySink",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageWriteSettings"
                        }
                    },
                    "enableStaging": false
                },
                "inputs": [
                    {
                        "referenceName": "ParamInputDataset",
                        "type": "DatasetReference",
                        "parameters": {
                            "strInputFileName": {
                                "value": "@pipeline().parameters.strParamInputFileName",
                                "type": "Expression"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "outputs": [
                    {
                        "referenceName": "ParamOutputDataset",
                        "type": "DatasetReference",
                        "parameters": {
                            "strOutPutFileName": {
                                "value": "@pipeline().parameters.strParamOutputFileName",
                                "type": "Expression"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        ],   

        "parameters": {
            "strParamInputFileName": {
              "type": "String"
            },
            "strParamOutputFileName": {
              "type": "String"
            }
          }
    }
}
"@

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method PUT -Payload $body
$response.content

Hier ist die Beispielausgabe:


{
    "id": "/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<factoryName>/pipelines/Adfv2QuickStartParamPipeline",
    "name": "Adfv2QuickStartParamPipeline",
    "type": "Microsoft.DataFactory/factories/pipelines",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "CopyFromBlobToBlob",
                "type": "Copy",
                "dependsOn": [],
                "policy": {
                    "timeout": "7.00:00:00",
                    "retry": 0,
                    "retryIntervalInSeconds": 30,
                    "secureOutput": false,
                    "secureInput": false
                },
                "userProperties": [],
                "typeProperties": {
                    "source": {
                        "type": "BinarySource",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                            "recursive": true
                        }
                    },
                    "sink": {
                        "type": "BinarySink",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageWriteSettings"
                        }
                    },
                    "enableStaging": false
                },
                "inputs": [
                    {
                        "referenceName": "ParamInputDataset",
                        "type": "DatasetReference",
                        "parameters": {
                            "strInputFileName": {
                                "value": "@pipeline().parameters.strParamInputFileName",
                                "type": "Expression"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "outputs": [
                    {
                        "referenceName": "ParamOutputDataset",
                        "type": "DatasetReference",
                        "parameters": {
                            "strOutPutFileName": {
                                "value": "@pipeline().parameters.strParamOutputFileName",
                                "type": "Expression"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        ],
        "parameters": {
            "strParamInputFileName": {
                "type": "String"
            },
            "strParamOutputFileName": {
                "type": "String"
            }
        }
    },
    "etag": "5e01918d-0000-0100-0000-60d569a90000"
}

Erstellen einer Pipelineausführung mit Parametern

Sie können jetzt Werte des Parameters angeben, wenn Sie die Pipelineausführung erstellen.


$path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelines/Adfv2QuickStartParamPipeline/createRun?api-version=${apiVersion}"

$body = @"
{  
        "strParamInputFileName": "emp2.txt",
        "strParamOutputFileName": "aloha.txt"
}
"@

$response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method POST -Payload $body
$response.content
$runId  = ($response.content | ConvertFrom-Json).runId

Hier ist die Beispielausgabe:

{"runId":"aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e"}

Überwachen der Pipeline

  1. Führen Sie das folgende Skript aus, um den Status der Pipelineausführung kontinuierlich zu überwachen, bis das Kopieren der Daten beendet ist.

        $path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelineruns/${runId}?api-version=${apiVersion}"


    while ($True) {

        $response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method GET 
        $response = $response.content | ConvertFrom-Json

        Write-Host  "Pipeline run status: " $response.Status -foregroundcolor "Yellow"

        if ( ($response.Status -eq "InProgress") -or ($response.Status -eq "Queued") -or ($response.Status -eq "In Progress") ) {
            Start-Sleep -Seconds 10
        }
        else {
            $response | ConvertTo-Json
            break
        }
    }

    Hier ist die Beispielausgabe:

        {
      "id": "/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<factoryName>/pipelineruns/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e",
      "runId": "aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e",
      "debugRunId": null,
      "runGroupId": "aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e",
      "pipelineName": "Adfv2QuickStartParamPipeline",
      "parameters": {
        "strParamInputFileName": "emp2.txt",
        "strParamOutputFileName": "aloha.txt"
      },
      "invokedBy": {
        "id": "9c0275ed99994c18932317a325276544",
        "name": "Manual",
        "invokedByType": "Manual"
      },
      "runStart": "2021-06-25T05:34:06.8424413Z",
      "runEnd": "2021-06-25T05:34:13.2936585Z",
      "durationInMs": 6451,
      "status": "Succeeded",
      "message": "",
      "lastUpdated": "2021-06-25T05:34:13.2936585Z",
      "annotations": [],
      "runDimension": {},
      "isLatest": true
    }

  2. Führen Sie das folgende Skript aus, um Ausführungsdetails zur Kopieraktivität abzurufen, z.B. die Größe der gelesenen/geschriebenen Daten.

         $path = "/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelineruns/${runId}/queryActivityruns?api-version=${apiVersion}"


    while ($True) {

        $response =  Invoke-AzRestMethod  -Path ${path}  -Method POST 
        $responseContent = $response.content | ConvertFrom-Json
        $responseContentValue = $responseContent.value

        Write-Host  "Activity run status: " $responseContentValue.Status -foregroundcolor "Yellow"

        if ( ($responseContentValue.Status -eq "InProgress") -or ($responseContentValue.Status -eq "Queued") -or ($responseContentValue.Status -eq "In Progress") ) {
            Start-Sleep -Seconds 10
        }
        else {
            $responseContentValue | ConvertTo-Json
            break
        }
    }

    Hier ist die Beispielausgabe:

        {
      "activityRunEnd": "2021-06-25T05:34:11.9536764Z",
      "activityName": "CopyFromBlobToBlob",
      "activityRunStart": "2021-06-25T05:34:07.5161151Z",
      "activityType": "Copy",
      "durationInMs": 4437,
      "retryAttempt": null,
      "error": {
        "errorCode": "",
        "message": "",
        "failureType": "",
        "target": "CopyFromBlobToBlob",
        "details": ""
      },
      "activityRunId": "bbbb1b1b-cc2c-dd3d-ee4e-ffffff5f5f5f",
      "iterationHash": "",
      "input": {
        "source": {
          "type": "BinarySource",
          "storeSettings": "@{type=AzureBlobStorageReadSettings; recursive=True}"
        },
        "sink": {
          "type": "BinarySink",
          "storeSettings": "@{type=AzureBlobStorageWriteSettings}"
        },
        "enableStaging": false
      },
      "linkedServiceName": "",
      "output": {
        "dataRead": 134,
        "dataWritten": 134,
        "filesRead": 1,
        "filesWritten": 1,
        "sourcePeakConnections": 1,
        "sinkPeakConnections": 1,
        "copyDuration": 3,
        "throughput": 0.044,
        "errors": [],
        "effectiveIntegrationRuntime": "DefaultIntegrationRuntime (East US)",
        "usedDataIntegrationUnits": 4,
        "billingReference": {
          "activityType": "DataMovement",
          "billableDuration": ""
        },
        "usedParallelCopies": 1,
        "executionDetails": [
          "@{source=; sink=; status=Succeeded; start=06/25/2021 05:34:07; duration=3; usedDataIntegrationUnits=4; usedParallelCopies=1; profile=; detailedDurations=}"
        ],
        "dataConsistencyVerification": {
          "VerificationResult": "NotVerified"
        },
        "durationInQueue": {
          "integrationRuntimeQueue": 0
        }
      },
      "userProperties": {},
      "pipelineName": "Adfv2QuickStartParamPipeline",
      "pipelineRunId": "aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e",
      "status": "Succeeded",
      "recoveryStatus": "None",
      "integrationRuntimeNames": [
        "defaultintegrationruntime"
      ],
      "executionDetails": {
        "integrationRuntime": [
          "@{name=DefaultIntegrationRuntime; type=Managed; location=East US; nodes=}"
        ]
      },
      "id": "/subscriptions/<subscriptionId>/resourceGroups/<resourceGroupName>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<factoryName>/pipelineruns/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/activityruns/bbbb1b1b-cc2c-dd3d-ee4e-ffffff5f5f5f"
    }

Überprüfen Sie die Ausgabe

Verwenden Sie Azure Storage Explorer, um zu überprüfen, ob die Datei in "outputPath" aus "inputPath" kopiert wird, wie Sie beim Erstellen einer Pipelineausführung angegeben haben.

Bereinigen von Ressourcen

Die im Rahmen dieser Schnellstartanleitung erstellten Ressourcen können auf zwei Arten bereinigt werden. Sie können die ressourcengruppe Azure löschen, die alle Ressourcen in der Ressourcengruppe enthält. Falls die anderen Ressourcen erhalten bleiben sollen, löschen Sie nur die Data Factory, die Sie in diesem Tutorial erstellt haben.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gesamte Ressourcengruppe zu löschen:

Remove-AzResourceGroup -ResourceGroupName $resourcegroupname

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um nur die Data Factory zu löschen:

Remove-AzDataFactoryV2 -Name "<NameOfYourDataFactory>" -ResourceGroupName "<NameOfResourceGroup>"

Zugehöriger Inhalt

Die Pipeline in diesem Beispiel kopiert Daten von einem Speicherort an einen anderen Speicherort in einem Azure BLOB-Speicher. Arbeiten Sie die Tutorials durch, um zu erfahren, wie Sie Data Factory in anderen Szenarien verwenden können.

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