이 문서에서는 Microsoft Fabric의 Data Factory에서 외부 제어 작업에 대한 일반적인 문제 해결 방법을 살펴봅니다.
커넥터 및 복사 활동
복사 작업을 사용하여 발생하는 오류와 같은 커넥터 문제는 커넥터 문제 해결 문서를 참조하세요.
Azure Databricks
오류 코드: 3200
메시지: 오류 403.
원인:
The Databricks access token has expired.권장 사항: 기본적으로 Azure Databricks 액세스 토큰은 90일 동안 유효합니다. 새 토큰을 만들고 연결을 업데이트합니다.
오류 코드: 3201
메시지:
Missing required field: settings.task.notebook_task.notebook_path.원인:
Bad authoring: Notebook path not specified correctly.권장 사항: Databricks 활동에서 노트북 경로를 지정하세요.
메시지:
Cluster... does not exist.원인:
Authoring error: Databricks cluster does not exist or has been deleted.권장 사항: Databricks 클러스터가 있는지 확인하세요.
메시지:
Invalid Python file URI... Please visit Databricks user guide for supported URI schemes.원인:
Bad authoring.권장 사항: 작업 영역 주소 지정 스키마의 절대 경로를 지정하거나, DFS(Databricks File System)에 저장된 파일에 대한
dbfs:/folder/subfolder/foo.py를 지정하세요.
메시지:
{0} LinkedService should have domain and accessToken as required properties.원인:
Bad authoring.권장 사항: 연결 정의를 확인합니다.
메시지:
{0} LinkedService should specify either existing cluster ID or new cluster information for creation.원인:
Bad authoring.권장 사항: [연결 정의]/azure/data-factory/compute-linked-services#azure-databricks-linked-service)를 확인합니다.
메시지:
Node type Standard_D16S_v3 is not supported. Supported node types: Standard_DS3_v2, Standard_DS4_v2, Standard_DS5_v2, Standard_D8s_v3, Standard_D16s_v3, Standard_D32s_v3, Standard_D64s_v3, Standard_D3_v2, Standard_D8_v3, Standard_D16_v3, Standard_D32_v3, Standard_D64_v3, Standard_D12_v2, Standard_D13_v2, Standard_D14_v2, Standard_D15_v2, Standard_DS12_v2, Standard_DS13_v2, Standard_DS14_v2, Standard_DS15_v2, Standard_E8s_v3, Standard_E16s_v3, Standard_E32s_v3, Standard_E64s_v3, Standard_L4s, Standard_L8s, Standard_L16s, Standard_L32s, Standard_F4s, Standard_F8s, Standard_F16s, Standard_H16, Standard_F4s_v2, Standard_F8s_v2, Standard_F16s_v2, Standard_F32s_v2, Standard_F64s_v2, Standard_F72s_v2, Standard_NC12, Standard_NC24, Standard_NC6s_v3, Standard_NC12s_v3, Standard_NC24s_v3, Standard_L8s_v2, Standard_L16s_v2, Standard_L32s_v2, Standard_L64s_v2, Standard_L80s_v2.원인:
Bad authoring.권장 사항: 오류 메시지를 참조하세요.
오류 코드: 3202
메시지:
There were already 1000 jobs created in past 3600 seconds, exceeding rate limit: 1000 job creations per 3600 seconds.원인:
Too many Databricks runs in an hour.권장 사항: 이 Databricks 작업 영역을 사용하는 모든 파이프라인의 작업 생성 비율을 확인하세요. 파이프라인이 집계에 실행되는 Databricks를 너무 많이 시작한 경우 일부 파이프라인을 새 작업 영역으로 마이그레이션하세요.
메시지:
Could not parse request object: Expected 'key' and 'value' to be set for JSON map field base_parameters, got 'key: "..."' instead.원인:
Authoring error: No value provided for the parameter.권장 사항: 파이프라인 JSON을 검사하고 baseParameters 노트북의 모든 매개 변수가 비어 있지 않은 값을 지정하는지 확인하세요.
메시지:
User:SimpleUserContext{userId=..., name=user@company.com, orgId=...}is not authorized to access cluster.원인: 액세스 토큰을 생성한 사용자는 연결에 지정된 Databricks 클러스터에 액세스할 수 없습니다.
권장 사항: 사용자에게 필요한 권한이 작업 영역에 있는지 확인하세요.
메시지:
Job is not fully initialized yet. Please retry later.원인: 작업이 초기화되지 않았습니다.
권장 사항: 기다렸다가 나중에 다시 시도하세요.
오류 코드: 3203
메시지:
The cluster is in Terminated state, not available to receive jobs. Please fix the cluster or retry later.원인: 클러스터가 종료되었습니다. 대화형 클러스터의 경우 이 문제로 인해 경합 상태가 발생할 수도 있습니다.
권장 사항: 이 오류를 방지 하려면 작업 클러스터를 사용하세요.
오류 코드: 3204
메시지:
Job execution failed.원인: 오류 메시지는 예기치 않은 클러스터 상태 또는 특정 활동과 같은 다양한 문제를 나타냅니다. 종종 오류 메시지가 나타나지 않는 경우가 있습니다.
권장 사항: 해당 없음
오류 코드: 3208
메시지:
An error occurred while sending the request.원인: Databricks 서비스에 대한 네트워크 연결이 중단되었습니다.
권장 사항: 자체 호스팅 Data Factory 런타임을 사용하는 경우 Data Factory 런타임 노드에서 네트워크 연결이 안정적인지 확인합니다. Azure Data Factory 런타임을 사용하는 경우 다시 시도하면 일반적으로 작동합니다.
부울 실행 출력은 예상되는 int 대신 문자열로 시작됨
증상: 부울 실행 출력이 예상되는 int(예:
"0"또는"1")가 아닌 문자열(예:0또는1)로 시작됩니다.
이 출력에 의존하는 파이프라인이 실패하기 시작한 2021년 9월 28일 오전 9시 IST에 이런 변화를 발견했습니다. 파이프라인은 변경되지 않았으며 부울 출력 데이터는 실패 이전에 예상대로 도착했습니다.
원인: 이 문제는 의도적으로 설계된 최근 변경으로 인해 발생합니다. 변경 후 결과가 0으로 시작하는 숫자인 경우 Data Factory는 이 숫자를 8진수 값으로 변환하며, 이것은 버그입니다. 이 숫자는 항상 0 또는 1이며 변경 전에 문제를 일으키지 않았습니다. 따라서 8진수 변환을 수정하기 위해 Notebook 실행에서 문자열 출력이 있는 그대로 전달됩니다.
권장 사항: if 조건을
if(value=="0")와 같이 변경합니다.
함수
오류 코드: 3602
메시지:
Invalid HttpMethod: '%method;'.원인: 활동 페이로드에 지정된 Httpmethod는 Azure 함수 활동에서 지원되지 않습니다.
권장 사항: 지원되는 Http메서드는 PUT, POST, GET, DELETE, OPTIONS, HEAD 및 TRACE입니다.
오류 코드: 3603
메시지:
Response Content is not a valid JObject.원인: 호출된 Azure 함수에서 응답에 JSON 페이로드를 반환하지 않았습니다. Data Factory 및 Synapse 파이프라인 Azure 함수 활동은 JSON 응답 콘텐츠만 지원합니다.
권장 사항: C# 함수에서
(ActionResult)new OkObjectResult("{\"Id\":\"123\"}");를 반환할 수 있는 것과 같이 유효한 JSON 페이로드를 반환하도록 Azure 함수를 업데이트합니다.
오류 코드: 3606
메시지: Azure 함수 활동에 함수 키가 없습니다.
원인: Azure 함수 활동 정의가 완료되지 않았습니다.
권장 사항: 입력 Azure 함수 활동 JSON 정의에
functionKey라는 속성이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 3607
메시지:
Azure function activity missing function name.원인: Azure 함수 활동 정의가 완료되지 않았습니다.
권장 사항: 입력 Azure 함수 활동 JSON 정의에
functionName라는 속성이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 3608
메시지:
Call to provided Azure function '%FunctionName;' failed with status-'%statusCode;' and message - '%message;'.원인: 활동 정의의 Azure 함수 세부 정보가 잘못되었을 수 있습니다.
권장 사항: Azure 함수 세부 정보를 수정하고 다시 시도합니다.
오류 코드: 3609
메시지:
Azure function activity missing functionAppUrl.원인: Azure 함수 활동 정의가 완료되지 않았습니다.
권장 사항: 입력 Azure 함수 활동 JSON 정의에
functionAppUrl이라는 속성이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 3610
메시지:
There was an error while calling endpoint.원인: 함수 URL이 올바르지 않을 수 있습니다.
권장 사항: 작업 JSON의
functionAppUrl값이 올바른지 확인하고 다시 시도합니다.
오류 코드: 3611
메시지:
Azure function activity missing Method in JSON.원인: Azure 함수 활동 정의가 완료되지 않았습니다.
권장 사항: 입력 Azure 함수 활동 JSON 정의에
method라는 속성이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 3612
메시지:
Azure function activity missing LinkedService definition in JSON.원인: Azure 함수 활동 정의가 완료되지 않았습니다.
권장 사항: 입력 Azure 함수 활동 JSON 정의에 연결된 세부 정보가 있는지 확인합니다.
Azure Machine Learning (애저 머신 러닝)
오류 코드: 4101
메시지:
AzureMLExecutePipeline activity '%activityName;' has invalid value for property '%propertyName;'.원인:
%propertyName;속성의 형식이 잘못되었거나 정의가 누락되었습니다.권장 사항: 작업
%activityName;에 올바른 데이터로 정의된 속성%propertyName;이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 4110
메시지:
AzureMLExecutePipeline activity missing LinkedService definition in JSON.원인: AzureMLExecutePipeline 활동 정의가 완료되지 않았습니다.
권장 사항: 입력 AzureMLExecutePipeline 활동 JSON 정의에 올바르게 연결된 세부 정보가 있는지 확인합니다.
오류 코드: 4111
메시지:
AzureMLExecutePipeline activity has wrong LinkedService type in JSON. Expected LinkedService type: '%expectedLinkedServiceType;', current LinkedService type: Expected LinkedService type: '%currentLinkedServiceType;'.원인: 작업 정의가 잘못되었습니다.
권장 사항: 입력 AzureMLExecutePipeline 활동 JSON 정의에 올바르게 연결된 세부 정보가 있는지 확인합니다.
오류 코드: 4112
메시지:
AzureMLService connection has invalid value for property '%propertyName;'.원인: '%PropertyName;' 속성의 형식이 잘못되었거나 정의가 누락되었습니다.
권장 사항: 연결에 올바른 데이터로 정의된
%propertyName;속성이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 4121
메시지:
Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.원인: Azure Machine Learning에 액세스하는 데 사용된 자격 증명이 만료되었습니다.
권장 사항: 자격 증명이 유효한지 확인하고 다시 시도합니다.
오류 코드: 4122
메시지:
Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.원인: Azure Machine Learning 연결에 제공된 자격 증명이 유효하지 않거나 작업에 대한 권한이 없습니다.
권장 사항: 연결의 자격 증명이 유효하고 Azure Machine Learning에 액세스할 권한이 있는지 확인합니다.
오류 코드: 4123
메시지:
Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.원인:
pipelineParameters와 같은 활동의 속성은 Azure ML(Machine Learning) 파이프라인에 유효하지 않습니다.권장 사항: 작업 속성 값이 연결에 지정된 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인의 예상 페이로드와 일치하는지 확인합니다.
오류 코드: 4124
메시지:
Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.원인: 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인 엔드포인트가 존재하지 않습니다.
권장 사항: 연결에 지정된 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인 엔드포인트가 Azure Machine Learning에 있는지 확인합니다.
오류 코드: 4125
메시지:
Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.원인: Azure Machine Learning에 서버 오류가 있습니다.
권장 사항: 나중에 다시 시도하세요. 문제가 계속되는 경우 Azure Machine Learning 팀에 도움을 요청하세요.
오류 코드: 4126
메시지:
Azure ML pipeline run failed with status: '%amlPipelineRunStatus;'. Azure ML pipeline run Id: '%amlPipelineRunId;'. Please check in Azure Machine Learning for more error logs.원인: Azure Machine Learning 파이프라인 실행이 실패했습니다.
권장 사항: Azure Machine Learning에서 더 많은 오류 로그를 확인한 다음 ML 파이프라인을 수정합니다.
공통
오류 코드: 2103
메시지:
Please provide value for the required property '%propertyName;'.원인: 속성에 필요한 값이 제공되지 않았습니다.
권장 사항: 메시지의 값을 제공하고 다시 시도합니다.
오류 코드: 2104
메시지:
The type of the property '%propertyName;' is incorrect.원인: 제공된 속성 형식이 올바르지 않습니다.
권장 사항: 속성 형식을 수정하고 다시 시도합니다.
오류 코드: 2105
메시지:
An invalid json is provided for property '%propertyName;'. Encountered an error while trying to parse: '%message;'.원인: 속성의 값이 유효하지 않거나 필요한 형식이 아닙니다.
권장 사항: 속성에 대한 설명서를 참조하고 제공된 값에 올바른 형식과 형식이 포함되어 있는지 확인합니다.
오류 코드: 2106
메시지:
The storage connection string is invalid. %errorMessage;원인: 스토리지에 대한 연결 문자열이 유효하지 않거나 형식이 잘못되었습니다.
권장 사항: Azure Portal로 이동하여 스토리지를 찾은 다음 연결 문자열을 복사하여 연결에 붙여넣고 다시 시도합니다.
오류 코드: 2110
메시지:
The connection type '%linkedServiceType;' is not supported for '%executorType;' activities.원인: 활동에 지정된 연결이 잘못되었습니다.
권장 사항: 연결 형식이 작업에 지원되는 형식 중 하나인지 확인합니다.
오류 코드: 2111
메시지:
The type of the property '%propertyName;' is incorrect. The expected type is %expectedType;.원인: 제공된 속성의 형식이 올바르지 않습니다.
권장 사항: 속성 형식을 수정하고 다시 시도합니다.
오류 코드: 2112
메시지:
The cloud type is unsupported or could not be determined for storage from the EndpointSuffix '%endpointSuffix;'.원인: 클라우드 유형이 지원되지 않거나 EndpointSuffix에서 스토리지를 확인할 수 없습니다.
권장 사항: 다른 클라우드의 스토리지를 사용하고 다시 시도해 보세요.
Azure Batch
다음 표는 Azure Batch에 적용됩니다.
오류 코드: 2500
메시지:
Hit unexpected exception and execution failed.원인:
Can't launch command, or the program returned an error code.권장 사항: 실행 파일이 있는지 확인합니다. 프로그램이 시작되면 stdout.txt 및 stderr.txt가 저장소 계정에 업로드되었는지 확인하세요. 디버깅을 위해 코드에 로그를 포함하는 것이 좋습니다.
오류 코드: 2501
메시지:
Cannot access user batch account; please check batch account settings.원인: 잘못된 Batch 액세스 키 또는 풀 이름입니다.
권장 사항: 연결의 풀 이름과 Batch 액세스 키를 확인합니다.
오류 코드: 2502
메시지:
Cannot access user storage account; please check storage account settings.원인: 스토리지 계정 이름 또는 액세스 키가 잘못되었습니다.
권장 사항: 연결의 스토리지 계정 이름과 액세스 키를 확인합니다.
오류 코드: 2504
메시지:
Operation returned an invalid status code 'BadRequest'.원인: Azure 작업의
folderPath에 파일이 너무 많습니다.resourceFiles의 총 크기는 32,768자를 초과할 수 없습니다.권장 사항: 불필요한 파일을 제거하거나 압축한 후 unzip 명령을 추가하여 압축을 풉니다.
예를 들어
powershell.exe -nologo -noprofile -command "& { Add-Type -A 'System.IO.Compression.FileSystem'; [IO.Compression.ZipFile]::ExtractToDirectory($zipFile, $folder); }" ; $folder\yourProgram.exe를 사용합니다.
오류 코드: 2505
메시지:
Cannot create Shared Access Signature unless Account Key credentials are used.원인: Azure Batch 활동은 액세스 키를 사용하는 스토리지 계정만 지원합니다.
권장 사항: 오류 설명을 참조하세요.
오류 코드: 2507
메시지:
The folder path does not exist or is empty: ...원인: 지정된 경로의 스토리지 계정에 파일이 없습니다.
권장 사항: 폴더 경로에는 실행하려는 실행 파일이 포함되어야 합니다.
오류 코드: 2508
메시지:
There are duplicate files in the resource folder.원인: 이름이 동일한 여러 파일이 folderPath의 여러 하위 폴더에 있습니다.
권장 사항: Azure Batch 작업은 폴더 경로 아래의 폴더 구조를 평면화합니다. 폴더 구조를 유지해야 하는 경우 파일을 압축한 후 압축 풀기 명령을 사용하여 Azure Batch에서 압축을 풉니다.
예를 들어
powershell.exe -nologo -noprofile -command "& { Add-Type -A 'System.IO.Compression.FileSystem'; [IO.Compression.ZipFile]::ExtractToDirectory($zipFile, $folder); }" ; $folder\yourProgram.exe를 사용합니다.
오류 코드: 2509
메시지:
Batch url ... is invalid; it must be in Uri format.원인: 일괄 처리 URL은
https://mybatchaccount.eastus.batch.azure.com과 유사해야 합니다.권장 사항: 오류 설명을 참조하세요.
오류 코드: 2510
메시지:
An error occurred while sending the request.원인: 일괄 처리 URL이 잘못되었습니다.
권장 사항: 일괄 처리 URL을 확인합니다.
웹 작업
오류 코드: 2001
메시지:
The length of execution output is over limit (around 4MB currently).원인: 실행 출력 크기가 4MB보다 크지만 지원되는 최대 출력 응답 페이로드 크기는 4MB입니다.
권장 사항: 실행 출력 크기가 4MB를 초과하지 않는지 확인합니다. 자세한 내용은 Data Factory를 사용하여 이동하는 데이터의 크기를 스케일 아웃하는 방법을 참조하세요.
오류 코드: 2002
메시지:
The payload including configurations on activity/data/connection is too large. Please check if you have settings with very large value and try to reduce its size.원인: 보내려는 페이로드가 너무 큽니다.
권장 사항: 페이로드가 너무 큽니다를 참조하세요.
오류 코드: 2003
메시지:
There are substantial concurrent external activity executions which is causing failures due to throttling under subscription <subscription id>, region <region code> and limitation <current limit>. Please reduce the concurrent executions. For limits, refer https://aka.ms/adflimits.원인: 너무 많은 활동이 동시에 실행되고 있습니다. 이는 너무 많은 파이프라인이 한 번에 트리거될 때 발생할 수 있습니다.
권장 사항: 파이프라인 동시성을 줄입니다. 파이프라인의 트리거 시간을 분산해야 할 수도 있습니다.
오류 코드: 2105
메시지:
The value type '<provided data type>', in key '<key name>' is not expected type '<expected data type>'원인: 동적 콘텐츠 식에서 생성된 데이터가 키와 일치하지 않아 JSON 구문 분석 오류가 발생합니다.
권장 사항: 키 필드를 살펴보고 동적 콘텐츠 정의를 수정합니다.
오류 코드: 2108
메시지:
Error calling the endpoint '<URL>'. Response status code: 'NA - Unknown'. More details: Exception message: 'NA - Unknown [ClientSideException] Invalid Url: <URL>. Please verify Url or Data Factory runtime is valid and retry. Localhost URLs are allowed only with SelfHosted Data Factory runtime'원인: 제공된 URL에 연결할 수 없습니다. 네트워크 연결 문제가 있거나, URL을 확인할 수 없거나, Azure Data Factory 런타임에서 localhost URL을 사용 중이었기 때문에 이 문제가 발생할 수 있습니다.
권장 사항: 제공된 URL에 액세스할 수 있는지 확인합니다.
메시지:
Error calling the endpoint '%url;'. Response status code: '%code;'원인: 네트워크 연결, DNS 오류, 서버 인증서 유효성 검사 또는 시간 초과와 같은 기본 문제로 인해 요청이 실패했습니다.
권장 사항: Fiddler/Netmon/Wireshark를 사용하여 요청의 유효성을 검사합니다.
Fiddler 사용
Fiddler를 사용하여 모니터링되는 웹 응용 프로그램의 HTTP 세션을 만들려면 다음을 수행하세요.
Fiddler를 다운로드하여 설치하고 엽니다.
웹 응용 프로그램에서 HTTPS를 사용하는 경우 도구>Fiddler 옵션>HTTPS로 이동합니다.
HTTPS 탭에서 HTTPS 연결 캡처 및 HTTPS 트래픽 암호 해독을 모두 선택합니다.
응용 프로그램에서 TLS/SSL 인증서를 사용하는 경우 Fiddler 인증서를 디바이스에 추가합니다.
이동: 도구>Fiddler 옵션>HTTPS>작업>데스크톱으로 루트 인증서 내보내기
파일>트래픽 캡처로 이동하여 캡처 설정을 끕니다. 또는 F12 키를 누릅니다.
캐시된 모든 항목을 제거하도록 브라우저의 캐시를 지우고 다시 다운로드해야 합니다.
다음과 같이 요청을 생성합니다.
작성기 탭을 선택합니다.
HTTP 메서드 및 URL을 설정합니다.
필요한 경우 헤더 및 요청 본문을 추가합니다.
실행을 선택합니다.
트래픽 캡처를 다시 켜고 페이지에서 문제 있는 트랜잭션을 완료합니다.
파일>저장>모든 세션으로 이동합니다.
자세한 내용은 Fiddler 시작을 참조하세요.
오류 코드: 2113
메시지:
ExtractAuthorizationCertificate: Unable to generate a certificate from a Base64 string/password combination원인: Base64 문자열/암호 조합에서 인증서를 생성할 수 없습니다.
권장 사항: 사용 중인 Base64로 인코딩된 PFX 인증서 및 암호 조합이 올바르게 입력되었는지 확인합니다.
오류 코드: 2403
메시지:
Get access token from MSI failed for Datafactory <DF mname>, region <region code>. Please verify resource url is valid and retry.원인: 제공된 리소스 URL에서 액세스 토큰을 가져올 수 없습니다.
권장 사항: 관리 ID에 대한 올바른 리소스 URL을 제공했는지 확인합니다.
일반
REST 연속 토큰 NULL 오류
오류 메시지: {"token":null,"range":{"min":..}
원인: 여러 파티션/페이지에서 쿼리할 때 백 엔드 서비스는 3가지 속성(token, min 및 max 키 범위)이 있는 JObject 형식의 연속 토큰(예: {"token":null,"range":{"min":"05C1E9AB0DAD76","max":"05C1E9CD673398"}})을 반환합니다. 원본 데이터에 따라 쿼리하면 가져올 데이터가 더 있지만 누락된 토큰을 나타내는 0이 발생할 수 있습니다.
추천: continuationToken이 null이 아닌 경우 {"token":null,"range":{"min":"05C1E9AB0DAD76","max":"05C1E9CD673398"}} 문자열로 이전 응답의 연속 토큰을 사용하여 queryActivityRuns API를 다시 호출해야 합니다. 쿼리 API에 대한 전체 문자열을 다시 전달해야 합니다. 작업은 쿼리 결과에 대한 후속 페이지에서 반환됩니다. 전체 continuationToken 값 != null이면 쿼리를 계속해야 하므로 이 페이지에 빈 배열이 있다는 것을 무시해야 합니다. 자세한 내용은 파이프라인 실행 쿼리에 대한 REST API를 참조하세요.
작업 중단 문제
작업이 거의 진행되지 않으며 정상적인 실행보다 더 오래 실행되는 현상이 확인되는 경우 문제가 발생했을 수 있습니다. 취소하고 다시 시도한 후 작동 여부를 살피세요. 복사 작업인 경우 복사 작업 성능 문제 해결에서 성능 모니터링 및 문제 해결에 대해 알아볼 수 있습니다. 데이터 흐름의 경우 매핑 데이터 흐름 성능 및 튜닝 가이드에서 알아보세요.
페이로드가 너무 큽니다.
오류 메시지: The payload including configurations on activity/data/connection is too large. Please check if you have settings with very large value and try to reduce its size.
원인: 각 활동 실행에 대한 페이로드에는 활동 구성, 연결된 데이터, 연결 구성(있는 경우), 활동 유형별로 생성된 시스템 속성의 일부가 포함됩니다. 해당 페이로드 크기의 한도는 Data Factory 및 Azure Synapse Analytics에 대한 Azure 한도 설명서에 언급된 대로 896KB입니다.
권장 사항: 이 제한은 업스트림 활동 출력 또는 외부에서 하나 이상의 큰 매개 변수 값을 전달하는 경우, 특히 제어 흐름의 활동 간에 실제 데이터를 전달하는 경우에 발생할 가능성이 높습니다. 큰 매개 변수 값의 크기를 줄이거나 파이프라인 논리를 튜닝하여 활동 간에 이러한 값을 전달하지 않고 활동 내에서 처리할 수 있는지 확인합니다.
지원되지 않는 압축으로 인해 파일이 손상됨
증상: Blob 컨테이너에 저장된 파일의 압축을 풀려고 합니다. 파이프라인의 단일 복사 작업에 압축 형식이 "deflate64"(또는 지원되지 않는 형식)로 설정된 원본이 있습니다. 이 작업은 성공적으로 실행되고 zip 파일에 포함된 텍스트 파일을 생성합니다. 그러나 파일의 텍스트에 문제가 있어 이 파일이 손상된 것으로 나타납니다. 이 파일의 압축을 로컬에서 풀면 괜찮습니다.
원인: Zip 파일은 "deflate64" 알고리즘에 의해 압축되는 반면 Data Factory의 내부 zip 라이브러리는 "deflate"만 지원합니다. zip 파일이 Windows 시스템에 의해 압축되고 전체 파일 크기가 특정 수를 초과하는 경우 Windows는 기본적으로 Data Factory에서 지원되지 않는 "deflate64"를 사용합니다. 반면에 파일 크기가 더 작거나 압축 알고리즘 지정을 지원하는 타사 zip 도구를 사용하는 경우 Windows는 기본적으로 "deflate"를 사용합니다.
팁
사실 Data Factory 및 Synapse Analytics의 이진 형식 및 Data Factory 및 Azure Synapse Analytics의 구분된 텍스트 형식에는 "deflate64" 형식이 Data Factory에서 지원되지 않는다고 분명히 명시되어 있습니다.
파이프라인 실행에서 배열 매개 변수를 문자열로 자식 파이프라인에 전달합니다.
오류 메시지: Operation on target ForEach1 failed: The execution of template action 'MainForEach1' failed: the result of the evaluation of 'foreach' expression '@pipeline().parameters.<parameterName>' is of type 'String'. The result must be a valid array.
원인:파이프라인 실행에서 아래 이미지와 같이 배열 형식의 매개 변수를 만들더라도 파이프라인은 실패합니다.
이는 페이로드가 부모 파이프라인에서 자식 파이프라인으로 문자열로 전달되기 때문입니다. 자식 파이프라인에 전달된 입력을 검사할 때 확인할 수 있습니다.
권장 사항: 이 문제를 해결하기 위해 아래 이미지와 같이 배열 만들기 함수를 적용할 수 있습니다.
그러면 파이프라인이 성공합니다. 그리고 입력 상자에서 전달된 매개 변수가 배열임을 확인할 수 있습니다.
관련 콘텐츠
자세한 문제 해결 도움말은 다음 리소스를 참조하세요.