Megosztás a következőn keresztül:


Rövid útmutató: Az Azure Data Factory használatának első lépései

A következőkre vonatkozik: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp.

Próbálja ki a Data Factoryt a Microsoft Fabricben, amely egy teljes körű elemzési megoldás a nagyvállalatok számára. A Microsoft Fabric az adattovábbítástól az adatelemzésig, a valós idejű elemzésig, az üzleti intelligenciáig és a jelentéskészítésig mindent lefed. Ismerje meg, hogyan indíthat új próbaverziót ingyenesen!

Üdvözli az Azure Data Factory! Ez az első lépések című cikk segítségével 5 percen belül létrehozhatja az első adat-előállítót és -folyamatot. Az alábbi ARM-sablon mindent létrehoz és konfigurál, amire szüksége van a kipróbálásához. Ezután csak a demo data factorybe kell navigálnia, és még egy kattintással aktiválnia kell a folyamatot, amely néhány mintaadatot áthelyez az egyik Azure Blob Storage-ból egy másikba.

Előfeltételek

Ha még nincs Azure-előfizetése, kezdés előtt hozzon létre egy ingyenes fiókot.

Videó összefoglalása

Az alábbi videó bemutatja a mintát:

Próbálja ki az első bemutatót egy kattintással

Az első bemutatóforgatókönyvben a Copy tevékenység fogja használni egy adat-előállítóban egy moviesDB2.csv nevű Azure-blobot az Azure Blob Storage bemeneti mappájából egy kimeneti mappába. Valós forgatókönyv esetén ez a másolási művelet a szolgáltatásban elérhető számos támogatott adatforrás és fogadó között lehet. Emellett átalakításokat is vonhat maga után az adatokban.

Próbálja ki most egy kattintással! Az alábbi gombra kattintva a következő objektumok jönnek létre az Azure-ban:

  • Data Factory-fiók
  • Egy folyamat az adat-előállítóban egy másolási tevékenységgel
  • Egy Azure Blob Storage, amely moviesDB2.csv feltöltve egy bemeneti mappába forrásként
  • Csatolt szolgáltatás a data factory és az Azure Blob Storage összekapcsolásához

1. lépés: Kattintson a gombra a kezdéshez

A kipróbálásához válassza az alábbi gombot! (Ha már a fentire kattintott, nem kell újra elvégeznie.)

Próbálja ki az első data factory bemutatóját

A sablon üzembe helyezéséhez a rendszer átirányítja az alábbi képen látható konfigurációs lapra. Itt csak egy új erőforráscsoportot kell létrehoznia. (Az összes többi értéket meghagyhatja az alapértelmezett értékekkel.) Ezután kattintson a Véleményezés + létrehozás gombra, majd a Létrehozás gombra az erőforrások üzembe helyezéséhez.

Feljegyzés

A sablont üzembe helyező felhasználónak szerepkört kell hozzárendelnie egy felügyelt identitáshoz. Ehhez tulajdonosi, felhasználói hozzáférési rendszergazdai vagy felügyelt identitáskezelői szerepkörökön keresztül adható engedélyekre van szükség.

A fent hivatkozott összes erőforrás az új erőforráscsoportban lesz létrehozva, így a bemutató kipróbálása után egyszerűen törölheti őket.

Képernyőkép az üzembehelyezési sablon létrehozási párbeszédpaneléről.

2. lépés: Üzembe helyezett erőforrások áttekintése

  1. Az üzembe helyezés befejezése után válassza az Ugrás az erőforráscsoportra lehetőséget. Képernyőkép az Üzembe helyezés teljes oldaláról az Azure Portalon a sablon sikeres üzembe helyezése után.

  2. Az erőforráscsoportban megjelenik az üzembe helyezés által létrehozott új adat-előállító, Azure Blob Storage-fiók és felügyelt identitás. Képernyőkép a bemutatóhoz létrehozott erőforráscsoport tartalmáról.

  3. Válassza ki az erőforráscsoport adat-előállítóját a megtekintéshez. Ezután válassza a Start Studio gombot a folytatáshoz. Képernyőkép az Azure Portalról az újonnan létrehozott data factory oldalon, kiemelve az Azure Data Factory Studio megnyitása gomb helyét.

  4. Válassza a Szerző lapon Szerző lap , majd a sablon által létrehozott folyamatot . Ezután a Megnyitás gombra kattintva ellenőrizze a forrásadatokat.

    Képernyőkép az Azure Data Factory Studióról, amelyen a sablon által létrehozott folyamat látható.

  5. A megjelenő forrásadatkészletben válassza a Tallózás lehetőséget, és jegyezze fel a moviesDB2.csv fájlt, amelyet már feltöltött a bemeneti mappába.

    Képernyőkép a forrásadatkészletről, kiemelve a Tallózás gombot, ahol a felhasználó láthatja a bemutatóhoz létrehozott bemeneti fájlt.

    Képernyőkép a bemeneti mappa tartalmáról, amelyen a bemutatóban használt moviesDB2.csv fájl látható.

3. lépés: A demo folyamat futtatása

  1. Válassza az Eseményindító hozzáadása, majd az Eseményindító most lehetőséget. Képernyőkép a folyamat Eseményindító most gombjáról a bemutatóban.
  2. A folyamatfuttatás jobb oldali ablaktábláján válassza az OK gombot.

A folyamat monitorozása

  1. Válassza a Figyelés lapot Monitorozás lap.

  2. A folyamatfuttatások áttekintését a Monitor lapon tekintheti meg, például a futtatás kezdési idejét, állapotát stb.

    Képernyőkép a Data Factory monitorozási lapról.

  3. Ebben a rövid útmutatóban a folyamat csak egy tevékenységtípussal rendelkezik: Másolás. Kattintson a folyamat nevére, és megtekintheti a másolási tevékenység futtatási eredményeinek részleteit.

    Képernyőkép egy másolási tevékenység futtatási eredményeiről a Data Factory monitorozási lapján.

  4. Kattintson a részletekre, és megjelenik a részletes másolási folyamat. Az eredmények alapján az adatok olvasási és írási mérete megegyezik, és 1 fájl lett beolvasva és megírva, ami azt is bizonyítja, hogy az összes adat sikeresen át lett másolva a célhelyre.

    Képernyőkép a másolási tevékenység részletes futtatási eredményeiről.

Az erőforrások eltávolítása

Az ebben a rövid útmutatóban létrehozott összes erőforrást kétféleképpen törölheti. Törölheti a teljes Azure-erőforráscsoportot, amely magában foglalja a benne létrehozott összes erőforrást. Vagy ha egyes erőforrásokat érintetlenül szeretne tartani, keresse meg az erőforráscsoportot, és csak a kívánt erőforrásokat törölje, a többit megtartva. Ha például ezzel a sablonnal hoz létre egy adat-előállítót egy másik oktatóanyagban való használatra, törölheti a többi erőforrást, de csak az adat-előállítót.

Ebben a rövid útmutatóban létrehozott egy Azure Data Factoryt, amely egy másolási tevékenységet tartalmazó folyamatot tartalmaz. Ha többet szeretne megtudni az Azure Data Factoryről, folytassa az alábbi cikkel és a Learn modullal.