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Gérer Azure Data Lake Analytics à l’aide d’Azure CLI

Important

Azure Data Lake Analytics a été mis hors service le 29 février 2024. Découvrez-en plus avec cette annonce.

Pour l’analytique données, votre organisation peut utiliser Azure Synapse Analytics ou Microsoft Fabric.

Découvrez comment gérer des comptes Azure Data Lake Analytics, des sources de données, des utilisateurs et des travaux à l’aide de l’interface de ligne de commande Azure. Pour afficher les rubriques de gestion à l’aide d’autres outils, sélectionnez l’onglet ci-dessus.

Prérequis

Pour pouvoir commencer ce didacticiel, vous devez disposer des ressources suivantes :

Gérer les comptes

Avant d'exécuter des travaux Data Lake Analytics, vous devez avoir un compte Data Lake Analytics. Contrairement à Azure HDInsight, vous ne payez pas pour un compte Analytics lorsqu’il n’exécute pas de travail. Vous payez uniquement pour le moment où il exécute un travail. Pour plus d'informations, consultez Présentation d'Azure Data Lake Analytics.

Création de comptes

Exécutez la commande suivante pour créer un compte Data Lake :

az dla account create --account "<Data Lake Analytics account name>" --location "<Location Name>" --resource-group "<Resource Group Name>" --default-data-lake-store "<Data Lake Store account name>"

Mettre à jour les comptes

La commande suivante met à jour les propriétés d'un compte Data Lake Analytics existant

az dla account update --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --firewall-state "Enabled" --query-store-retention 7

Répertorier les comptes

Répertorier les comptes Data Lake Analytics dans un groupe de ressources spécifique

az dla account list "<Resource group name>"

Obtenir les détails relatifs à un compte

az dla account show --account "<Data Lake Analytics account name>" --resource-group "<Resource group name>"

Supprimer un compte

az dla account delete --account "<Data Lake Analytics account name>" --resource-group "<Resource group name>"

Gérer les sources de données

Data Lake Analytics prend actuellement en charge les deux sources de données suivantes :

Lorsque vous créez un compte Analytics, vous devez désigner un compte Azure Data Lake Storage comme compte de stockage par défaut. Le compte de stockage Data Lake par défaut est utilisé pour stocker les métadonnées et les journaux d’audit des tâches. Une fois que vous avez créé un compte Analytics, vous pouvez ajouter d’autres comptes Data Lake Storage et/ou un compte stockage Azure.

Rechercher le compte Data Lake Store par défaut

Vous pouvez afficher le compte Data Lake Store utilisé par défaut en exécutant la commande az dla account show. Le nom de compte par défaut apparaît sous la propriété defaultDataLakeStoreAccount.

az dla account show --account "<Data Lake Analytics account name>"

Ajouter d’autres comptes de stockage d’objets blob

az dla account blob-storage add --access-key "<Azure Storage Account Key>" --account "<Data Lake Analytics account name>" --storage-account-name "<Storage account name>"

Remarque

Seuls les noms courts Blob Storage sont pris en charge. N'utilisez pas de nom de domaine complet, comme « myblob.blob.core.windows.net ».

Ajouter d’autres comptes Data Lake Store

La commande suivante met à jour le compte Data Lake Analytics spécifié avec un autre compte Data Lake Store :

az dla account data-lake-store add --account "<Data Lake Analytics account name>" --data-lake-store-account-name "<Data Lake Store account name>"

Mettre à jour la source de données existante

Pour mettre à jour une clé de compte Blob Storage existante :

az dla account blob-storage update --access-key "<New Blob Storage Account Key>" --account "<Data Lake Analytics account name>" --storage-account-name "<Data Lake Store account name>"

Lister les sources de données

Pour lister les comptes Data Lake Store :

az dla account data-lake-store list --account "<Data Lake Analytics account name>"

Pour lister le compte de stockage Blob :

az dla account blob-storage list --account "<Data Lake Analytics account name>"

Capture d’écran montrant Azure CLI avec les informations « dataLakeStoreAccounts » en surbrillance

Supprimer des sources de données

Pour supprimer un compte de magasin Data Lake :

az dla account data-lake-store delete --account "<Data Lake Analytics account name>" --data-lake-store-account-name "<Azure Data Lake Store account name>"

Pour supprimer un compte de stockage Blob :

az dla account blob-storage delete --account "<Data Lake Analytics account name>" --storage-account-name "<Data Lake Store account name>"

Gestion des travaux

Vous devez disposer d'un compte Data Lake Analytics avant de pouvoir créer un travail. Pour plus d'informations, consultez Gestion des comptes Data Lake Analytics.

Répertorier les travaux

az dla job list --account "<Data Lake Analytics account name>"

Data Lake Analytics : énumérer les sources de données

Obtenir les détails du travail

az dla job show --account "<Data Lake Analytics account name>" --job-identity "<Job Id>"

Soumettre les travaux

Remarque

La priorité par défaut d'un travail est 1 000 et le degré de parallélisme par défaut d'un travail est 1.

az dla job submit --account "<Data Lake Analytics account name>" --job-name "<Name of your job>" --script "<Script to submit>"

Annuler les travaux

Utilisez la commande list pour trouver l’ID de travail, puis utilisez la commande cancel pour annuler le travail.

az dla job cancel --account "<Data Lake Analytics account name>" --job-identity "<Job Id>"

Pipelines et récurrences

Obtenir des informations sur les pipelines et les récurrences

Utilisez les commandes az dla job pipeline pour afficher les tâches déjà soumises sur les informations de pipeline.

az dla job pipeline list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"

az dla job pipeline show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --pipeline-identity "<Pipeline ID>"

Utilisez les commandes az dla job recurrence pour afficher les tâches déjà soumises sur les informations de récurrences.

az dla job recurrence list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"

az dla job recurrence show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --recurrence-identity "<Recurrence ID>"

Étapes suivantes