Copiare più tabelle in blocco con Azure Data Factory e PowerShell

Articolo
05/15/2024

SI APPLICA A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Suggerimento

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Questa esercitazione illustra come copiare alcune tabelle dal database SQL di Azure in Azure Synapse Analytics. È possibile applicare lo stesso modello anche in altri scenari di copia, ad esempio per la copia di tabelle da SQL Server/Oracle in database SQL di Azure/SQL Data Warehouse/archivio BLOB di Azure o la copia di percorsi diversi dall'archivio BLOB alle tabelle del database SQL di Azure.

A livello generale, questa esercitazione prevede la procedura seguente:

Creare una data factory.
Creare i servizi collegati Database SQL di Azure, Azure Synapse Analytics e Archiviazione di Azure.
Creare set di dati di Database SQL di Azure e Azure Synapse Analytics.
Creare una pipeline per cercare le tabelle da copiare e un'altra pipeline per eseguire l'operazione di copia effettiva.
Avviare un'esecuzione della pipeline.
Monitorare le esecuzioni di pipeline e attività.

Questa esercitazione usa Azure PowerShell. Per informazioni sull'uso di altri strumenti/SDK per creare una data factory, vedere le Guide introduttive.

Flusso di lavoro end-to-end

In questo scenario diverse tabelle di Database SQL di Azure verranno copiate in Azure Synapse Analytics. Ecco la sequenza logica di passaggi nel flusso di lavoro che si verifica nelle pipeline:

Workflow

La prima pipeline cerca l'elenco di tabelle da copiare negli archivi dati sink. In alternativa è possibile mantenere una tabella di metadati che elenca tutte le tabelle da copiare nell'archivio dati sink. La pipeline attiva quindi un'altra pipeline, che esegue l'iterazione di ogni tabella nel database ed esegue l'operazione di copia dei dati.
La seconda pipeline esegue la copia effettiva. Accetta l'elenco di tabelle come parametro. Per ogni tabella dell'elenco è necessario copiare quella specifica di Database SQL di Azure in quella corrispondente di Azure Synapse Analytics usando una copia in fasi tramite archiviazione BLOB e PolyBase per prestazioni ottimali. In questo esempio la prima pipeline passa l'elenco di tabelle come valore per il parametro.

Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.

Prerequisiti

Nota

È consigliabile usare il modulo Azure Az PowerShell per interagire con Azure. Per iniziare, vedere Installare Azure PowerShell. Per informazioni su come eseguire la migrazione al modulo AZ PowerShell, vedere Eseguire la migrazione di Azure PowerShell da AzureRM ad Az.

Azure PowerShell. Seguire le istruzioni in Come installare e configurare Azure PowerShell.
Account di archiviazione di Azure. L'account di archiviazione di Azure viene usato come archivio BLOB di staging nell'operazione di copia in blocco.
Database SQL di Azure. Questo database contiene i dati di origine.
Azure Synapse Analytics. Questo data warehouse include i dati copiati dal database SQL.

Preparare Database SQL e Azure Synapse Analytics

Preparare il database SQL di Azure di origine:

Creare un database con i dati dell'esempio Adventure Works LT nel database SQL, seguendo l'articolo Creare un database nel database SQL di Azure. Questa esercitazione copia tutte le tabelle da questo database di esempio in Azure Synapse Analytics.

Preparare l'istanza sink di Azure Synapse Analytics:

Se non è disponibile un'area di lavoro di Azure Synapse Analytics, vedere l'articolo Introduzione ad Azure Synapse Analytics per la procedura per crearne una.
Creare gli schemi di tabella corrispondenti in Azure Synapse Analytics. Azure Data Factory viene usato in un passaggio successivo per la migrazione/copia dei dati.

Accesso dei servizi di Azure a SQL Server

Per Database SQL e Azure Synapse Analytics, consentire ai servizi di Azure di accedere a SQL Server. Assicurarsi che l'impostazione Consenti l'accesso a Servizi di Azure sia attivata (ON) per il server. Questa impostazione consente al servizio Data Factory di leggere dati da Database SQL di Azure e di scriverli in Azure Synapse Analytics. Per verificare e attivare l'impostazione, seguire questa procedura:

Fare clic su Tutti i servizi a sinistra e quindi su Server SQL.
Selezionare il server e fare clic su Firewall in IMPOSTAZIONI.
Nella pagina Impostazioni del firewall fare clic su SÌ per Consenti l'accesso a Servizi Azure.

Creare una data factory

Avviare PowerShell. Mantenere aperto Azure PowerShell fino alla fine dell'esercitazione. Se si chiude e si riapre, sarà necessario eseguire di nuovo questi comandi.

Eseguire questo comando e immettere il nome utente e la password usati per accedere al portale di Azure:
```
Connect-AzAccount
```
Eseguire questo comando per visualizzare tutte le sottoscrizioni per l'account:
```
Get-AzSubscription
```
Eseguire il comando seguente per selezionare la sottoscrizione da usare. Sostituire SubscriptionId con l'ID della sottoscrizione di Azure:
```
Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SubscriptionId>"
```
Eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2 per creare una data factory. Sostituire i segnaposto con i propri valori prima di eseguire il comando.
```
$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
```
Notare i punti seguenti:
- È necessario specificare un nome univoco globale per l'istanza di Azure Data Factory. Se viene visualizzato l'errore seguente, modificare il nome e riprovare.
```
The specified Data Factory name 'ADFv2QuickStartDataFactory' is already in use. Data Factory names must be globally unique.
```
- Per creare istanze di Data Factory è necessario essere un collaboratore o amministratore della sottoscrizione di Azure.
- Per un elenco di aree di Azure in cui Data Factory è attualmente disponibile, selezionare le aree di interesse nella pagina seguente, quindi espandere Analytics per individuare Data Factory: Prodotti disponibili in base all'area. Gli archivi dati (Archiviazione di Azure, database SQL di Azure e così via) e le risorse di calcolo (HDInsight e così via) usati dalla data factory possono trovarsi in altre aree.

Creare servizi collegati

In questa esercitazione vengono creati tre servizi collegati rispettivamente per origine, sink e BLOB di staging, incluse le connessioni agli archivi dati:

Creare il servizio collegato database SQL di Azure di origine

Creare un file JSON denominato AzureSqlDatabaseLinkedService.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente: (Creare la cartella ADFv2TutorialBulkCopy, se non esiste già).

Importante

Sostituire <servername>, <databasename>, <username>@<servername> e <password> con i valori del database SQL di Azure prima di salvare il file.

{
    "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"
        }
    }
}

In Azure PowerShell passare alla cartella ADFv2TutorialBulkCopy.

Eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2LinkedService per creare il servizio collegato AzureSqlDatabaseLinkedService.

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Creare il servizio collegato del sink di Azure Synapse Analytics

Creare un file JSON denominato AzureSqlDWLinkedService.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente:

Importante

Sostituire <servername>, <databasename>, <username>@<servername> e <password> con i valori del database SQL di Azure prima di salvare il file.

{
    "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"
        }
    }
}

Per creare il servizio collegato: AzureSqlDWLinkedService, eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2LinkedService .

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Creare il servizio collegato di staging Archiviazione di Azure

In questa esercitazione l'archivio BLOB di Azure viene usato come area di staging intermedia per abilitare PolyBase per ottimizzare le prestazioni della copia.

Creare un file JSON denominato AzureStorageLinkedService.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente:

Importante

Sostituire <accountname> e <accountkey> con il nome e la chiave dell'account di archiviazione di Azure prima di salvare il file.
```
{
    "name": "AzureStorageLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureStorage",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;AccountKey=<accountKey>"
        }
    }
}
```

Per creare il servizio collegato: Azure Archiviazione LinkedService, eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2LinkedService.

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Creare i set di dati

In questa esercitazione vengono creati i set di dati di origine e sink, che specificano la posizione in cui vengono archiviati i dati:

Creare un set di dati per il database SQL di origine

Creare un file JSON denominato AzureSqlDatabaseDataset.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente: Il valore "tableName" è un valore fittizio, perché successivamente viene usata la query SQL nell'attività di copia per recuperare i dati.

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

Per creare il set di dati AzureSqlDatabaseDataset, eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2Dataset.

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Creare un set di dati per il sink di Azure Synapse Analytics

Creare un file JSON denominato AzureSqlDWDataset.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente: Il valore "tableName" viene configurato come parametro e successivamente l'attività di copia che fa riferimento a questo set di dati passa il valore effettivo al set di dati.

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

Per creare il set di dati AzureSqlDWDataset, eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2Dataset.

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Creare le pipeline

In questa esercitazione vengono create due pipeline:

Creare la pipeline "IterateAndCopySQLTables"

Questa pipeline accetta l'elenco di tabelle come parametro. Per ogni tabella dell'elenco, copia i dati dalla tabella di Database SQL di Azure ad Azure Synapse Analytics usando una copia in fasi e PolyBase.

Creare un file JSON denominato IterateAndCopySQLTables.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente:

{
    "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"
            }
        }
    }
}

Per creare la pipeline IterateAndCopySQLTables, eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2Pipeline.

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Creare la pipeline "GetTableListAndTriggerCopyData"

Questa pipeline esegue due passaggi:

Ricerca della tabella di sistema del database SQL di Azure per ottenere l'elenco di tabelle da copiare.
Attivazione della pipeline "IterateAndCopySQLTables" per l'esecuzione della copia effettiva dei dati.

Creare un file JSON denominato GetTableListAndTriggerCopyData.json nella cartella C:\ADFv2TutorialBulkCopy con il contenuto seguente:

{
    "name":"GetTableListAndTriggerCopyData",
    "properties":{
        "activities":[
            { 
                "name": "LookupTableList",
                "description": "Retrieve the table list from Azure SQL dataabse",
                "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"
                        ]
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

Per creare la pipeline GetTableListAndTriggerCopyData, eseguire il cmdlet Set-AzDataFactoryV2Pipeline.

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

Di seguito è riportato l'output di esempio:

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

Avviare e monitorare un'esecuzione della pipeline

Avviare un'esecuzione di pipeline per la pipeline "GetTableListAndTriggerCopyData" principale e quindi acquisire l'ID di esecuzione della pipeline per il monitoraggio futuro. Viene attivata di conseguenza l'esecuzione per la pipeline "IterateAndCopySQLTables", come specificato nell'attività ExecutePipeline.
```
$runId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineName 'GetTableListAndTriggerCopyData'
```

Eseguire lo script seguente per verificare continuamente lo stato di esecuzione della pipeline GetTableListAndTriggerCopyData e stampare il risultato finale dell'esecuzione della pipeline e dell'attività.

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

Ecco l'output dell'esecuzione di esempio:

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}

È possibile ottenere l'ID dell'esecuzione della pipeline "IterateAndCopySQLTables" e verificare il risultato dettagliato dell'esecuzione attività come illustrato di seguito.

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

Ecco l'output dell'esecuzione di esempio:

{
    "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

Connettersi al sink di Azure Synapse Analytics e verificare che i dati siano stati copiati correttamente da Database SQL di Azure.

In questa esercitazione sono stati eseguiti i passaggi seguenti:

Creare una data factory.
Creare i servizi collegati Database SQL di Azure, Azure Synapse Analytics e Archiviazione di Azure.
Creare set di dati di Database SQL di Azure e Azure Synapse Analytics.
Creare una pipeline per cercare le tabelle da copiare e un'altra pipeline per eseguire l'operazione di copia effettiva.
Avviare un'esecuzione della pipeline.
Monitorare le esecuzioni di pipeline e attività.

Passare all'esercitazione successiva per ottenere informazioni sulla copia incrementale di dati da un'origine a una destinazione:

Copiare i dati in modo incrementale

Share via

Copiare più tabelle in blocco con Azure Data Factory e PowerShell

Flusso di lavoro end-to-end

Prerequisiti

Preparare Database SQL e Azure Synapse Analytics

Accesso dei servizi di Azure a SQL Server

Creare una data factory

Creare servizi collegati

Creare il servizio collegato database SQL di Azure di origine

Creare il servizio collegato del sink di Azure Synapse Analytics

Creare il servizio collegato di staging Archiviazione di Azure

Creare i set di dati

Creare un set di dati per il database SQL di origine

Creare un set di dati per il sink di Azure Synapse Analytics

Creare le pipeline

Creare la pipeline "IterateAndCopySQLTables"

Creare la pipeline "GetTableListAndTriggerCopyData"

Avviare e monitorare un'esecuzione della pipeline

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Risorse aggiuntive

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Copiare più tabelle in blocco con Azure Data Factory e PowerShell

Flusso di lavoro end-to-end

Prerequisiti

Preparare Database SQL e Azure Synapse Analytics

Accesso dei servizi di Azure a SQL Server

Creare una data factory

Creare servizi collegati

Creare il servizio collegato database SQL di Azure di origine

Creare il servizio collegato del sink di Azure Synapse Analytics

Creare il servizio collegato di staging Archiviazione di Azure

Creare i set di dati

Creare un set di dati per il database SQL di origine

Creare un set di dati per il sink di Azure Synapse Analytics

Creare le pipeline

Creare la pipeline "IterateAndCopySQLTables"

Creare la pipeline "GetTableListAndTriggerCopyData"

Avviare e monitorare un'esecuzione della pipeline

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