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GILT FÜR: Azure Data Factory
Azure Synapse Analytics
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Dieser Artikel erläutert den Unterschied zwischen Pipelineparametern und -variablen in Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics sowie deren Verwendung zum Steuern des Pipelineverhaltens.
Pipelineparameter
Parameter werden auf Pipelineebene definiert und können während einer Pipelineausführung nicht geändert werden. Mit Pipelineparametern können das Verhalten einer Pipeline und deren Aktivitäten gesteuert werden, z. B. durch Übergeben der Verbindungsdetails für ein Dataset oder des Pfads einer zu verarbeitenden Datei.
Definieren eines Pipelineparameters
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Pipelineparameter zu definieren:
- Klicken Sie auf die Pipeline, um die entsprechenden Konfigurationsregisterkarten anzuzeigen.
- Wählen Sie die Registerkarte „Parameter“ aus, und klicken Sie auf die Schaltfläche „+ Neu“, um einen neuen Parameter zu definieren.
- Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung für den Parameter ein, und wählen Sie den Datentyp aus dem Dropdownmenü aus. Mögliche Datentypen sind „String“, „Int“, „Float“, „Bool“, „Array“, „Object“ oder „SecureString“.
- Sie können dem Parameter optional auch einen Standardwert zuweisen.
Nachdem Sie einen Pipelineparameter definiert haben, können Sie während einer Pipelineausführung mithilfe des Ausdrucks @pipeline().parameters.<parameter name>
in einer Pipelineaktivität auf dessen Wert zugreifen. Wenn Sie beispielsweise einen Parameter namens „account_name“ vom Typ „String“ definiert haben, können Sie mithilfe des Ausdrucks @pipeline().parameters.account_name
auf dessen Wert in einer Aktivität zugreifen.
Vor jeder Pipelineausführung können Sie Ihrem Parameter im rechten Bereich einen neuen Wert zuweisen. Andernfalls verwendet die Pipeline den Standardwert bzw. den zuvor definierten Wert.
Pipelinevariablen
Pipelinevariablen sind Werte, die während einer Pipelineausführung festgelegt und geändert werden können. Im Gegensatz zu Pipelineparametern, die auf Pipelineebene definiert sind und während einer Pipelineausführung nicht geändert werden können, können Pipelinevariablen innerhalb einer Pipeline mithilfe der Aktivität Variable festlegen festgelegt und geändert werden.
Mit Pipelinevariablen können Daten während einer Pipelineausführung gespeichert und bearbeitet werden, z. B. durch Speichern der Ergebnisse einer Berechnung oder des aktuellen Status eines Prozesses.
Hinweis
Variablen gelten derzeit auf Pipelineebene. Dies bedeutet, dass sie nicht threadsicher sind und zu einem unerwarteten oder unerwünschten Verhalten führen können, wenn innerhalb einer parallelen Iterationsaktivität (z. B. einer foreach-Schleife) auf sie zugegriffen wird. Dies gilt insbesondere, wenn der Wert auch innerhalb dieser foreach-Aktivität geändert wird.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Pipelinevariable zu definieren:
Klicken Sie auf die Pipeline, um die entsprechenden Konfigurationsregisterkarten anzuzeigen.
Wählen Sie die Registerkarte „Variablen“ aus, und klicken Sie auf die Schaltfläche „+ Neu“, um eine neue Variable zu definieren.
Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung für die Variable ein, und wählen Sie den Datentyp aus dem Dropdownmenü aus. Mögliche Datentypen sind „String“, „Bool“ oder „Array“.
Sie können der Variablen optional auch einen Standardwert zuweisen. Dieser Wert wird zu Beginn einer Pipelineausführung als Anfangswert der Variablen verwendet.
Nachdem Sie eine Pipelinevariable definiert haben, können Sie während einer Pipelineausführung mithilfe des Ausdrucks @variables('<variable name>')
in einer Pipelineaktivität auf deren Wert zugreifen. Wenn Sie beispielsweise eine Variable namens „flag“ vom Typ „Array“ definiert haben, können Sie mithilfe des Ausdrucks @variables('flag')
auf deren Wert in einer Aktivität zugreifen. Sie können auch eine Aktivität vom Typ „Variable festlegen“ verwenden, um den Wert der Variablen innerhalb einer Pipeline zu ändern.
Zugehöriger Inhalt
In den folgenden Tutorials finden Sie schrittweise Anleitungen zum Erstellen von Pipelines mit Aktivitäten:
- Erstellen einer Pipeline mit einer Kopieraktivität
- Tutorial: Erstellen Ihrer ersten Pipeline zur Transformierung von Daten mithilfe eines Hadoop-Clusters
So erreichen Sie CI/CD (Continuous Integration und Continuous Delivery) mit Azure Data Factory