Több tábla másolása egyszerre az Azure Data Factory és a PowerShell használatával

Vonatkozik: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

Data Factory a Microsoft Fabric a Azure Data Factory következő generációja, egyszerűbb architektúrával, beépített AI-vel és új funkciókkal. Ha még nem ismerkedik az adatintegrációval, kezdje a Fabric Data Factoryvel. A meglévő ADF-számítási feladatok frissíthetők Fabric használatával, hogy elérjék az adatkutatás, a valós idejű elemzés és a jelentéskészítés új képességeit.

Ez az oktatóanyag bemutatja, hogyan másolhat át több táblát az Azure SQL Database-ből az Azure Synapse Analytics-be. A minta egyéb másolási forgatókönyvek esetén is alkalmazható. Például a táblák másolása SQL Server/Oracle-ből Azure SQL Database/Data Warehouse/Azure Blobba, különböző elérési utak másolása Blobból Azure SQL Database táblákba.

Az oktatóanyag a következő főbb lépésekből áll:

  • Adat-előállító létrehozása
  • Társított szolgáltatások létrehozása Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics és Azure Storage.
  • Hozzon létre Azure SQL Database és Azure Synapse Analytics adatkészleteket.
  • Egy folyamat létrehozása a másolni kívánt táblák megkeresésére, és egy másik folyamat létrehozása a tényleges másolási művelet elvégzésére
  • Folyamat futásának indítása
  • A folyamatok és tevékenységek futásának figyelemmel kísérése

Ez az oktatóanyag Azure PowerShell használ. Az adat-előállítók egyéb eszközökkel/SDK-kkal való létrehozásával kapcsolatban lásd rövid útmutatóinkat.

Teljes körű munkafolyamat

Ebben a forgatókönyvben számos táblát szeretnénk az Azure SQL Database-ből az Azure Synapse Analytics-be másolni. Vezetékekben végbemenő munkafolyamat logikai lépések sorrendje a következő:

Munkafolyamat

  • Az első folyamat megkeresi azoknak a tábláknak a listáját, amelyeket át kell másolni a fogadó adattárakba. Másik megoldásként fenntarthat egy metaadattáblát, amely felsorolja az összes, a fogadó adattárba másolandó táblát. A folyamat ezután elindít egy másik folyamatot, amely végigiterál az adatbázis összes tábláján, és elvégzi az adatmásolási műveletet.
  • A második folyamat hajtja végre a tényleges másolást. A táblák listáját használja paraméterként. A lista minden táblája esetében másolja a Azure SQL Database adott táblát a megfelelő táblába Azure Synapse Analytics blobtároló és PolyBase használatával a legjobb teljesítmény érdekében. Ebben a példában az első folyamat a táblák listáját adja át a paraméter értékeként.

Ha nem rendelkezik Azure-előfizetéssel, a kezdés előtt hozzon létre egy free fiókot.

Előfeltételek

Megjegyzés

Javasoljuk, hogy az Azure Az PowerShell-modult használja a Azure használatához. Első lépésként lásd: Install Azure PowerShell. Az Az PowerShell-modulra való migrálásról az Migrate Azure PowerShell az AzureRM-ből az Az című témakörben olvashat.

  • Azure PowerShell. Kövesse a Hogyan telepítse és konfigurálja Azure PowerShell utasításait.
  • Azure Storage fiók. A Azure Storage fiók átmeneti blobtárolóként használatos a tömeges másolási műveletben.
  • Azure SQL Database. Ez az adatbázis tartalmazza a forrásadatokat.
  • Azure Synapse Analytics. Ez az adattárház tárolja az SQL Database-ből átmásolt adatokat.

SQL Database és Azure Synapse Analytics előkészítése

Az Azure SQL adatbázis előkészítése:

Hozzon létre egy adatbázist az Adventure Works LT-mintaadatokkal az Azure SQL Database-ben a Adatbázis létrehozása az Azure SQL Database-ben cikkben. Ez az oktatóanyag az összes táblát átmásolja ebből a mintaadatbázisból az Azure Synapse Analyticsbe.

Az Azure Synapse Analytics célhely előkészítése

  1. Ha nem rendelkezik Azure Synapse Analytics munkaterülettel, a A létrehozás lépéseit a Azure Synapse Analytics című cikkben találja.

  2. Hozzon létre megfelelő táblázatsémákat Azure Synapse Analytics. A Azure Data Factory használatával migrálhatja/másolhatja az adatokat egy későbbi lépésben.

Azure szolgáltatások az SQL Server eléréséhez

Az SQL Database és a Azure Synapse Analytics esetében engedélyezze Azure szolgáltatások számára az SQL Server elérését. Győződjön meg arról, hogy A Azure szolgáltatásokhoz való hozzáférés engedélyezése beállítás be van kapcsolva ON a kiszolgálóhoz. Ez a beállítás lehetővé teszi, hogy a Data Factory szolgáltatás adatokat olvasson be a Azure SQL Database, és adatokat írjon a Azure Synapse Analytics. A beállítás ellenőrzéséhez és bekapcsolásához hajtsa végre a következő lépéseket:

  1. Kattintson a Minden szolgáltatás elemre a bal oldalon, majd az SQL-kiszolgálók elemre.
  2. Válassza ki a kiszolgálót, és kattintson a BEÁLLÍTÁSOK területen a Tűzfal elemre.
  3. A Firewall beállításai lapon kattintson ONA Azure szolgáltatásokhoz való hozzáférés engedélyezése.

Adat-előállító létrehozása

  1. Indítsa el a PowerShellt. Az oktatóanyag végéig tartsa nyitva Azure PowerShell. Ha bezárja és újra megnyitja a programot, akkor újra le kell futtatnia a parancsokat.

    Futtassa a következő parancsot, és adja meg a Azure portálra való bejelentkezéshez használt felhasználónevet és jelszót:

    Connect-AzAccount

    Futtassa a következő parancsot a fiókhoz tartozó előfizetések megtekintéséhez.

    Get-AzSubscription

    Futtassa a következő parancsot a használni kívánt előfizetés kiválasztásához. Cserélje le a SubscriptionId elemet a Azure-előfizetés azonosítójára:

    Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SubscriptionId>"

  2. Futtassa a Set-AzDataFactoryV2 parancsmagot egy adat-előállító létrehozásához. A parancs végrehajtása előtt cserélje le a helyőrzőket a saját értékeire.

    $resourceGroupName = "<your resource group to create the factory>"
$dataFactoryName = "<specify the name of data factory to create. It must be globally unique.>"
Set-AzDataFactoryV2 -ResourceGroupName $resourceGroupName -Location "East US" -Name $dataFactoryName

    Vegye figyelembe az alábbiakat:

    • A Azure adat-előállító nevének globálisan egyedinek kell lennie. Ha a következő hibaüzenetet kapja, módosítsa a nevet, majd próbálkozzon újra.

      The specified Data Factory name 'ADFv2QuickStartDataFactory' is already in use. Data Factory names must be globally unique.

    • Data Factory-példányok létrehozásához a Azure-előfizetés közreműködőjének vagy rendszergazdájának kell lennie.

    • Azoknak a Azure régióknak a listájához, amelyekben a Data Factory jelenleg elérhető, jelölje ki az Önt érdeklő régiókat az alábbi lapon, majd bontsa ki a Analytics elemet a Data Factory: Régiók szerint elérhető termékek. A data factory által használt adattárak (Azure Storage, Azure SQL Database stb.) és a data factory által használt számítások (HDInsight stb.) más régiókban is lehetnek.

Társított szolgáltatások létrehozása

Ebben az oktatóanyagban létrehoz három társított szolgáltatást a forrás, a fogadó és az átmeneti blobhoz, beleértve az adattárakkal való kapcsolatot:

Az eredeti Azure SQL Database kapcsolt szolgáltatás létrehozása.

  1. Hozzon létre egy AzureSqlDatabaseLinkedService.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal: (Ha még nem létezik, hozza létre az ADFv2TutorialBulkCopy nevű mappát.)

    Fontos

    Cserélje le <servername>, <databasename>, <username>@<servername> és <password> a fájl mentése előtt a Azure SQL Database értékeivel.

    {
    "name": "AzureSqlDatabaseLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDatabase",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;User ID=<username>@<servername>;Password=<password>;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30"
        }
    }
}

  2. A Azure PowerShell-ben váltson a ADFv2TutorialBulkCopy mappára.

  3. Futtassa a Set-AzDataFactoryV2LinkedService parancsmagot a társított szolgáltatás létrehozásához: AzureSqlDatabaseLinkedService.

    Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDatabaseLinkedService" -File ".\AzureSqlDatabaseLinkedService.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    LinkedServiceName : AzureSqlDatabaseLinkedService
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDatabaseLinkedService

A fogadó Azure Synapse Analytics társított szolgáltatás létrehozása

  1. Hozzon létre egy AzureSqlDWLinkedService.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

    Fontos

    Cserélje le <servername>, <databasename>, <username>@<servername> és <password> a fájl mentése előtt a Azure SQL Database értékeivel.

    {
    "name": "AzureSqlDWLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDW",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;User ID=<username>@<servername>;Password=<password>;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30"
        }
    }
}

  2. Az AzureSqlDWLinkedService társított szolgáltatás létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2LinkedService parancsmagot.

    Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDWLinkedService" -File ".\AzureSqlDWLinkedService.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    LinkedServiceName : AzureSqlDWLinkedService
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDWLinkedService

Az átmeneti Azure Storage társított szolgáltatás létrehozása

Ebben az oktatóanyagban a Azure Blob Storage átmeneti átmeneti területként való használatával engedélyezi a PolyBase-t a jobb másolási teljesítmény érdekében.

  1. Hozzon létre egy AzureStorageLinkedService.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

    Fontos

    A fájl mentése előtt cserélje le a <accountName> és <accountKey> elemet a Azure tárfiók nevére és kulcsára.

    {
    "name": "AzureStorageLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureStorage",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;AccountKey=<accountKey>"
        }
    }
}

  2. Az AzureStorageLinkedService társított szolgáltatás létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2LinkedService parancsmagot.

    Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureStorageLinkedService" -File ".\AzureStorageLinkedService.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    LinkedServiceName : AzureStorageLinkedService
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureStorageLinkedService

Adatkészletek létrehozása

Ebben az oktatóanyagban létrehozza a forrás és a fogadó adatkészletet, amelyek megadják az adatok tárolásának helyét:

Adatkészlet létrehozása a forrás SQL-adatbázishoz

  1. Hozzon létre egy AzureSqlDatabaseDataset.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal. A „tableName” egy helyőrző, mivel később, a másolási tevékenység során az SQL-lekérdezést fogja használni az adatok lekéréséhez.

    {
    "name": "AzureSqlDatabaseDataset",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlTable",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureSqlDatabaseLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "tableName": "dummy"
        }
    }
}

  2. Az AzureSqlDatabaseDataset adatkészlet létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2Dataset parancsmagot.

    Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDatabaseDataset" -File ".\AzureSqlDatabaseDataset.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    DatasetName       : AzureSqlDatabaseDataset
ResourceGroupName : <resourceGroupname>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Structure         :
Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlTableDataset

Adatkészlet létrehozása az Azure Synapse Analytics célhelyhez

  1. Hozzon létre egy AzureSqlDWDataset.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal: A „tableName” paraméterként van beállítva. A másolási tevékenység, amely erre az adatkészletre hivatkozik, később át fogja adni a tényleges értéket az adatkészletnek.

    {
    "name": "AzureSqlDWDataset",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDWTable",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "AzureSqlDWLinkedService",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "typeProperties": {
            "tableName": {
                "value": "@{dataset().DWTableName}",
                "type": "Expression"
            }
        },
        "parameters":{
            "DWTableName":{
                "type":"String"
            }
        }
    }
}

  2. Az AzureSqlDWDataset adatkészlet létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2Dataset parancsmagot.

    Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDWDataset" -File ".\AzureSqlDWDataset.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    DatasetName       : AzureSqlDWDataset
ResourceGroupName : <resourceGroupname>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Structure         :
Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDwTableDataset

Folyamatok létrehozása

Ebben az oktatóanyagban két csővezetéket hoz létre:

Az „IterateAndCopySQLTables” folyamat létrehozása

Ez a folyamat a táblák listáját használja paraméterként. A lista minden táblájához az adatokat az Azure SQL Database táblából az Azure Synapse Analyticsbe másolja, szakaszos másolást és a PolyBase-t használva.

  1. Hozzon létre egy IterateAndCopySQLTables.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

    {
    "name": "IterateAndCopySQLTables",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "IterateSQLTables",
                "type": "ForEach",
                "typeProperties": {
                    "isSequential": "false",
                    "items": {
                        "value": "@pipeline().parameters.tableList",
                        "type": "Expression"
                    },
                    "activities": [
                        {
                            "name": "CopyData",
                            "description": "Copy data from Azure SQL Database to Azure Synapse Analytics",
                            "type": "Copy",
                            "inputs": [
                                {
                                    "referenceName": "AzureSqlDatabaseDataset",
                                    "type": "DatasetReference"
                                }
                            ],
                            "outputs": [
                                {
                                    "referenceName": "AzureSqlDWDataset",
                                    "type": "DatasetReference",
                                    "parameters": {
                                        "DWTableName": "[@{item().TABLE_SCHEMA}].[@{item().TABLE_NAME}]"
                                    }
                                }
                            ],
                            "typeProperties": {
                                "source": {
                                    "type": "SqlSource",
                                    "sqlReaderQuery": "SELECT * FROM [@{item().TABLE_SCHEMA}].[@{item().TABLE_NAME}]"
                                },
                                "sink": {
                                    "type": "SqlDWSink",
                                    "preCopyScript": "TRUNCATE TABLE [@{item().TABLE_SCHEMA}].[@{item().TABLE_NAME}]",
                                    "allowPolyBase": true
                                },
                                "enableStaging": true,
                                "stagingSettings": {
                                    "linkedServiceName": {
                                        "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
                                        "type": "LinkedServiceReference"
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "parameters": {
            "tableList": {
                "type": "Object"
            }
        }
    }
}

  2. A folyamat létrehozásához: IterateAndCopySQLTables, futtassa a Set-AzDataFactoryV2Pipeline parancsmagot.

    Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "IterateAndCopySQLTables" -File ".\IterateAndCopySQLTables.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    PipelineName      : IterateAndCopySQLTables
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Activities        : {IterateSQLTables}
Parameters        : {[tableList, Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.ParameterSpecification]}

A „GetTableListAndTriggerCopyData” folyamat létrehozása

Ez a folyamat két lépést hajt végre:

  • Megkeresi a Azure SQL Database rendszertáblát a másolandó táblák listájának lekéréséhez.
  • Elindítja az „IterateAndCopySQLTables” folyamatot, amely elvégezi a tényleges adatmásolást.

  1. Hozzon létre egy GetTableListAndTriggerCopyData.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

    {
    "name":"GetTableListAndTriggerCopyData",
    "properties":{
        "activities":[
            { 
                "name": "LookupTableList",
                "description": "Retrieve the table list from Azure SQL database",
                "type": "Lookup",
                "typeProperties": {
                    "source": {
                        "type": "SqlSource",
                        "sqlReaderQuery": "SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_TYPE = 'BASE TABLE' and TABLE_SCHEMA = 'SalesLT' and TABLE_NAME <> 'ProductModel'"
                    },
                    "dataset": {
                        "referenceName": "AzureSqlDatabaseDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    },
                    "firstRowOnly": false
                }
            },
            {
                "name": "TriggerCopy",
                "type": "ExecutePipeline",
                "typeProperties": {
                    "parameters": {
                        "tableList": {
                            "value": "@activity('LookupTableList').output.value",
                            "type": "Expression"
                        }
                    },
                    "pipeline": {
                        "referenceName": "IterateAndCopySQLTables",
                        "type": "PipelineReference"
                    },
                    "waitOnCompletion": true
                },
                "dependsOn": [
                    {
                        "activity": "LookupTableList",
                        "dependencyConditions": [
                            "Succeeded"
                        ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

  2. A folyamat létrehozásához: GetTableListAndTriggerCopyData, futtassa a Set-AzDataFactoryV2Pipeline parancsmagot.

    Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "GetTableListAndTriggerCopyData" -File ".\GetTableListAndTriggerCopyData.json"

    Itt látható a minta kimenete:

    PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
Activities        : {LookupTableList, TriggerCopy}
Parameters        :

Folyamat futásának indítása és monitorozása

  1. Indítsa el a fő „GetTableListAndTriggerCopyData” folyamat futását, és őrizze meg a folyamat futtatási azonosítóját későbbi monitorozás céljából. Eközben az ExecutePipeline tevékenységben megadott módon elindítja az „IterateAndCopySQLTables” folyamat futását.

    $runId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineName 'GetTableListAndTriggerCopyData'

  2. Futtassa a következő szkriptet a GetTableListAndTriggerCopyData folyamat futási állapotának folyamatos ellenőrzéséhez, majd nyomtassa ki az utolsó folyamatfuttatás és tevékenységfuttatás eredményét.

    while ($True) {
    $run = Get-AzDataFactoryV2PipelineRun -ResourceGroupName $resourceGroupName -DataFactoryName $DataFactoryName -PipelineRunId $runId

    if ($run) {
        if ($run.Status -ne 'InProgress') {
            Write-Host "Pipeline run finished. The status is: " $run.Status -ForegroundColor "Yellow"
            Write-Host "Pipeline run details:" -ForegroundColor "Yellow"
            $run
            break
        }
        Write-Host  "Pipeline is running...status: InProgress" -ForegroundColor "Yellow"
    }

    Start-Sleep -Seconds 15
}

$result = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $runId -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)
Write-Host "Activity run details:" -ForegroundColor "Yellow"
$result

    Itt látható a példa futtatás kimenete:

    Pipeline run details:
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
RunId             : 0000000000-00000-0000-0000-000000000000
PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
LastUpdated       : 9/18/2017 4:08:15 PM
Parameters        : {}
RunStart          : 9/18/2017 4:06:44 PM
RunEnd            : 9/18/2017 4:08:15 PM
DurationInMs      : 90637
Status            : Succeeded
Message           : 

Activity run details:
ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
ActivityName      : LookupTableList
PipelineRunId     : 0000000000-00000-0000-0000-000000000000
PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
Input             : {source, dataset, firstRowOnly}
Output            : {count, value, effectiveIntegrationRuntime}
LinkedServiceName : 
ActivityRunStart  : 9/18/2017 4:06:46 PM
ActivityRunEnd    : 9/18/2017 4:07:09 PM
DurationInMs      : 22995
Status            : Succeeded
Error             : {errorCode, message, failureType, target}

ResourceGroupName : <resourceGroupName>
DataFactoryName   : <dataFactoryName>
ActivityName      : TriggerCopy
PipelineRunId     : 0000000000-00000-0000-0000-000000000000
PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
Input             : {pipeline, parameters, waitOnCompletion}
Output            : {pipelineRunId}
LinkedServiceName : 
ActivityRunStart  : 9/18/2017 4:07:11 PM
ActivityRunEnd    : 9/18/2017 4:08:14 PM
DurationInMs      : 62581
Status            : Succeeded
Error             : {errorCode, message, failureType, target}

  3. Az „IterateAndCopySQLTables” folyamat futtatási azonosítóját lekérheti, és ellenőrizheti a tevékenységfuttatás részletes eredményét a következő módon.

    Write-Host "Pipeline 'IterateAndCopySQLTables' run result:" -ForegroundColor "Yellow"
($result | Where-Object {$_.ActivityName -eq "TriggerCopy"}).Output.ToString()

    Itt látható a példa futtatás kimenete:

    {
    "pipelineRunId": "7514d165-14bf-41fb-b5fb-789bea6c9e58"
}

    $result2 = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId <copy above run ID> -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)
$result2

  4. Csatlakozzon az Azure Synapse Analyticshez, és győződjön meg arról, hogy az adatok megfelelő módon másolták át az Azure SQL Database-ből.

Kapcsolódó tartalom

Az oktatóanyagban az alábbi lépéseket hajtotta végre:

  • Adat-előállító létrehozása
  • Társított szolgáltatások létrehozása Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics és Azure Storage.
  • Hozzon létre Azure SQL Database és Azure Synapse Analytics adatkészleteket.
  • Egy folyamat létrehozása a másolni kívánt táblák megkeresésére, és egy másik folyamat létrehozása a tényleges másolási művelet elvégzésére
  • Folyamat futásának indítása
  • A folyamatok és tevékenységek futásának figyelemmel kísérése

Folytassa a következő oktatóanyaggal, amelyben az adatok egy forrásból egy célhelyre történő fokozatos másolását ismerheti meg:

Adatok fokozatos másolása

  • Last updated on