Szybki start: Tworzenie fabryki danych i potoku przy użyciu zestawu SDK .NET

  • Artykuł

DOTYCZY: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Napiwek

Wypróbuj usługę Data Factory w usłudze Microsoft Fabric — rozwiązanie analityczne typu all-in-one dla przedsiębiorstw. Usługa Microsoft Fabric obejmuje wszystko, od przenoszenia danych do nauki o danych, analizy w czasie rzeczywistym, analizy biznesowej i raportowania. Dowiedz się, jak bezpłatnie rozpocząć nową wersję próbną !

W tym przewodniku Szybki start opisano, jak utworzyć usługę Azure Data Factory przy użyciu zestawu .NET SDK. Potok tworzony w tej fabryce danych kopiuje dane z jednego folderu do innego folderu w usłudze Azure Blob Storage. Aby zapoznać się z samouczkiem dotyczącym przekształcania danych za pomocą usługi Azure Data Factory, zobacz Tutorial: Transform data using Spark (Samouczek: Przekształcanie danych przy użyciu usługi Spark).

Uwaga

Ten artykuł nie zawiera szczegółowego wprowadzenia do usługi Data Factory. Aby zapoznać się z wprowadzeniem do usługi Azure Data Factory, zobacz Wprowadzenie do usługi Azure Data Factory.

Wymagania wstępne

Subskrypcja platformy Azure

Jeśli nie masz subskrypcji platformy Azure, przed rozpoczęciem utwórz bezpłatne konto.

Role na platformie Azure

Aby utworzyć wystąpienia usługi Data Factory, konto użytkownika używane do logowania się na platformie Azure musi być członkiem roli współautora lub właściciela albo administratorem subskrypcji platformy Azure. Aby wyświetlić uprawnienia, które masz w subskrypcji, przejdź do witryny Azure Portal, wybierz swoją nazwę użytkownika w prawym górnym rogu, wybierz ikonę "...", aby uzyskać więcej opcji, a następnie wybierz pozycję Moje uprawnienia. Jeśli masz dostęp do wielu subskrypcji, wybierz odpowiednią subskrypcję.

Aby utworzyć zasoby podrzędne — w tym zestawy danych, połączone usługi, potoki, wyzwalacze i środowiska Integration Runtime — oraz nimi zarządzać w usłudze Data Factory, należy spełnić następujące wymagania:

  • Aby utworzyć zasoby podrzędne i nimi zarządzać, trzeba należeć do roli Współautor w usłudze Data Factory na poziomie grupy zasobów lub wyższej.
  • W przypadku tworzenia zasobów podrzędnych i zarządzania nimi za pomocą programu PowerShell lub zestawu SDK rola współautora na poziomie grupy zasobów lub wyższej jest wystarczająca.

Aby uzyskać przykładowe instrukcje dotyczące dodawania użytkownika do roli, zobacz artykuł Add roles (Dodawanie ról).

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz następujące artykuły:

Konto usługi Azure Storage

W tym przewodniku Szybki start użyjesz konta usługi Azure Storage ogólnego przeznaczenia (w szczególności usługi Blob Storage) jako źródłowego i docelowego magazynu danych. Jeśli nie masz konta usługi Azure Storage ogólnego przeznaczenia, zobacz Tworzenie konta magazynu, aby je utworzyć.

Pobieranie nazwy konta magazynu

Do tego przewodnika Szybki start potrzebna jest nazwa konta usługi Azure Storage. Poniższa procedura zawiera kroki pobierania nazwy konta magazynu:

  1. W przeglądarce internetowej przejdź do witryny Azure Portal i zaloguj się przy użyciu nazwy użytkownika i hasła platformy Azure.
  2. W menu witryny Azure Portal wybierz pozycję Wszystkie usługi, a następnie wybierz pozycję Konta magazynu>. Możesz również wyszukać i wybrać pozycję Konta magazynu na dowolnej stronie.
  3. Na stronie Konta magazynu przefiltruj konto magazynu (w razie potrzeby), a następnie wybierz konto magazynu.

Możesz również wyszukać i wybrać pozycję Konta magazynu na dowolnej stronie.

Tworzenie kontenera obiektów blob

W tej sekcji utworzysz kontener obiektów blob o nazwie adftutorial w usłudze Azure Blob Storage.

  1. Na stronie konta magazynu wybierz pozycję Kontenery przeglądów>.

  2. <Na pasku narzędzi strony Account name Containers (Kontenery nazwy - >konta) wybierz pozycję Container (Kontener).

  3. W oknie dialogowym Nowy kontener wprowadź jako nazwę adftutorial, a następnie wybierz przycisk OK. Strona Kontenery nazwy - >konta jest aktualizowana w celu uwzględnienia elementu adftutorial na liście kontenerów.<

    List of containers

Dodawanie folderu wejściowego i pliku dla kontenera obiektów blob

W tej sekcji utworzysz folder o nazwie input w utworzonym kontenerze, a następnie przekażesz przykładowy plik do folderu wejściowego. Przed rozpoczęciem otwórz edytor tekstów, taki jak Notatnik, i utwórz plik o nazwie emp.txt z następującą zawartością:

John, Doe
Jane, Doe

Zapisz plik w folderze C:\ADFv2QuickStartPSH . (Jeśli folder jeszcze nie istnieje, utwórz go). Następnie wróć do witryny Azure Portal i wykonaj następujące kroki:

  1. <Na stronie Kontenery nazwy - >konta, na której została przerwana, wybierz pozycję adftutorial ze zaktualizowanej listy kontenerów.

    1. Jeśli okno zostało zamknięte lub przejdź do innej strony, zaloguj się ponownie w witrynie Azure Portal .
    2. W menu witryny Azure Portal wybierz pozycję Wszystkie usługi, a następnie wybierz pozycję Konta magazynu>. Możesz również wyszukać i wybrać pozycję Konta magazynu na dowolnej stronie.
    3. Wybierz konto magazynu, a następnie wybierz pozycję Kontenery>adftutorial.

  2. Na pasku narzędzi strony kontenera adftutorial wybierz pozycję Przekaż.

  3. Na stronie Przekazywanie obiektu blob wybierz pole Pliki, a następnie przejdź do i wybierz plik emp.txt.

  4. Rozwiń nagłówek Zaawansowane. Strona jest teraz wyświetlana w następujący sposób:

    Select Advanced link

  5. W polu Przekaż do folderu wprowadź dane wejściowe.

  6. Wybierz przycisk Przekaż. Na liście powinien pojawić się plik emp.txt i stan przekazywania.

  7. Wybierz ikonę Zamknij (x), aby zamknąć stronę Przekaż obiekt blob.

Pozostaw otwartą stronę kontenera adftutorial . Będzie ona używana do weryfikowania danych wyjściowych na końcu tego samouczka Szybki start.

Visual Studio

Przewodnik w tym artykule używa programu Visual Studio 2019. Procedury dotyczące programu Visual Studio 2013, 2015 lub 2017 różnią się nieznacznie.

Tworzenie aplikacji w identyfikatorze Entra firmy Microsoft

W sekcjach w temacie Instrukcje: tworzenie aplikacji i jednostki usługi Microsoft Entra przy użyciu portalu, które mogą uzyskiwać dostęp do zasobów, postępuj zgodnie z instrukcjami, aby wykonać następujące zadania:

  1. W obszarze Tworzenie aplikacji Microsoft Entra utwórz aplikację reprezentującą aplikację platformy .NET, którą tworzysz w tym samouczku. W przypadku adresu URL logowania możesz podać fikcyjny adres URL, jak pokazano w artykule (https://contoso.org/exampleapp).
  2. W obszarze Pobierz wartości logowania pobierz identyfikator aplikacji i identyfikator dzierżawy, a następnie zanotuj te wartości, które będą używane w dalszej części tego samouczka.
  3. W obszarze Certyfikaty i wpisy tajne pobierz klucz uwierzytelniania i zanotuj tę wartość, która zostanie użyta w dalszej części tego samouczka.
  4. W obszarze Przypisz aplikację do roli przypisz aplikację do roli Współautor na poziomie subskrypcji, aby aplikacja mogła tworzyć fabryki danych w subskrypcji.

Tworzenie projektu programu Visual Studio

Następnie utwórz aplikację konsolową .NET języka C# w programie Visual Studio:

  1. Uruchom program Visual Studio.
  2. W oknie Start wybierz pozycję Utwórz nowy projekt>Aplikacja konsolowa (.NET Framework). Wymagana jest platforma .NET w wersji 4.5.2 lub nowszej.
  3. W polu Nazwa projektu wprowadź ADFv2QuickStart.
  4. Wybierz polecenie Create (Utwórz), aby utworzyć projekt.

Instalowanie pakietów NuGet

  1. Wybierz pozycję Narzędzia NuGet>Menedżer pakietów> Menedżer pakietów Konsola.

  2. W okienku Menedżer pakietów Konsola uruchom następujące polecenia, aby zainstalować pakiety. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz pakiet NuGet Azure.ResourceManager.DataFactory .

    Install-Package Azure.ResourceManager.DataFactory -IncludePrerelease
Install-Package Azure.Identity

Tworzenie fabryki danych

  1. Otwórz plik Program.cs, a następnie dołącz poniższe instrukcje, aby dodać odwołania do przestrzeni nazw.

    using Azure;
using Azure.Core;
using Azure.Core.Expressions.DataFactory;
using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager;
using Azure.ResourceManager.DataFactory;
using Azure.ResourceManager.DataFactory.Models;
using Azure.ResourceManager.Resources;
using System;
using System.Collections.Generic;

  2. Dodaj do metody Main następujący kod, który określa zmienne. Zastąp symbole zastępcze własnymi wartościami. Aby uzyskać listę regionów platformy Azure, w których obecnie jest dostępna usługa Data Factory, wybierz dane regiony na poniższej stronie, a następnie rozwiń węzeł Analiza, aby zlokalizować pozycję Data Factory: Produkty dostępne według regionu. Magazyny danych (Azure Storage, Azure SQL Database i inne) i obliczenia (HDInsight i inne) używane przez fabrykę danych mogą znajdować się w innych regionach.

    // Set variables
string tenantID = "<your tenant ID>";
string applicationId = "<your application ID>";
string authenticationKey = "<your authentication key for the application>";
string subscriptionId = "<your subscription ID where the data factory resides>";
string resourceGroup = "<your resource group where the data factory resides>";
string region = "<the location of your resource group>";
string dataFactoryName = 
    "<specify the name of data factory to create. It must be globally unique.>";
string storageAccountName = "<your storage account name to copy data>";
string storageKey = "<your storage account key>";
// specify the container and input folder from which all files 
// need to be copied to the output folder. 
string inputBlobContainer = "<blob container to copy data from, e.g. containername>";
string inputBlobPath = "<path to existing blob(s) to copy data from, e.g. inputdir/file>";
//specify the contains and output folder where the files are copied
string outputBlobContainer = "<blob container to copy data from, e.g. containername>";
string outputBlobPath = "<the blob path to copy data to, e.g. outputdir/file>";

// name of the Azure Storage linked service, blob dataset, and the pipeline
string storageLinkedServiceName = "AzureStorageLinkedService";
string blobDatasetName = "BlobDataset";
string pipelineName = "Adfv2QuickStartPipeline";

  3. Dodaj do metody Main poniższy kod, który tworzy fabrykę danych.

    ArmClient armClient = new ArmClient(
    new ClientSecretCredential(tenantID, applicationId, authenticationKey, new TokenCredentialOptions
    {
        AuthorityHost = AzureAuthorityHosts.AzurePublicCloud
    }), 
    subscriptionId, 
    new ArmClientOptions { Environment = ArmEnvironment.AzurePublicCloud }
);

ResourceIdentifier resourceIdentifier = SubscriptionResource.CreateResourceIdentifier(subscriptionId);
SubscriptionResource subscriptionResource = armClient.GetSubscriptionResource(resourceIdentifier);

Console.WriteLine("Get an existing resource group " + resourceGroupName + "...");
var resourceGroupOperation = subscriptionResource.GetResourceGroups().Get(resourceGroupName);
ResourceGroupResource resourceGroupResource = resourceGroupOperation.Value;

Console.WriteLine("Create a data factory " + dataFactoryName + "...");
DataFactoryData dataFactoryData = new DataFactoryData(AzureLocation.EastUS2);
var dataFactoryOperation = resourceGroupResource.GetDataFactories().CreateOrUpdate(WaitUntil.Completed, dataFactoryName, dataFactoryData);
Console.WriteLine(dataFactoryOperation.WaitForCompletionResponse().Content);

// Get the data factory resource
DataFactoryResource dataFactoryResource = dataFactoryOperation.Value;

Tworzenie usługi połączonej

Dodaj do metody Main poniższy kod, który tworzy połączoną usługę Azure Storage.

Połączone usługi tworzy się w fabryce danych w celu połączenia magazynów danych i usług obliczeniowych z fabryką danych. W tym przewodniku Szybki start musisz utworzyć tylko jedną połączoną usługę Azure Blob Storage zarówno dla źródła kopii, jak i magazynu ujścia; nazwa to "AzureBlobStorageLinkedService" w przykładzie.

// Create an Azure Storage linked service
Console.WriteLine("Create a linked service " + storageLinkedServiceName + "...");
AzureBlobStorageLinkedService azureBlobStorage = new AzureBlobStorageLinkedService()
{
    ConnectionString = azureBlobStorageConnectionString
};

DataFactoryLinkedServiceData linkedServiceData = new DataFactoryLinkedServiceData(azureBlobStorage);

var linkedServiceOperation = dataFactoryResource.GetDataFactoryLinkedServices().CreateOrUpdate(WaitUntil.Completed, storageLinkedServiceName, linkedServiceData);
Console.WriteLine(linkedServiceOperation.WaitForCompletionResponse().Content);

Tworzenie zestawu danych

Dodaj następujący kod do metody Main , która tworzy rozdzielany zestaw danych tekstowych.

Zdefiniuj zestaw danych, który reprezentuje dane do skopiowania ze źródła do ujścia. W tym przykładzie ten rozdzielany zestaw danych tekstowych odwołuje się do połączonej usługi Azure Blob Storage utworzonej w poprzednim kroku. Zestaw danych przyjmuje dwa parametry, których wartość jest ustawiana w działaniu wykorzystującym zestaw danych. Parametry są używane do konstruowania "kontenera" i "folderPath" wskazującego, gdzie znajdują się/są przechowywane dane.

// Create an Azure Blob dataset
DataFactoryLinkedServiceReference linkedServiceReference = new DataFactoryLinkedServiceReference(DataFactoryLinkedServiceReferenceType.LinkedServiceReference, storageLinkedServiceName);
DelimitedTextDataset delimitedTextDataset = new DelimitedTextDataset(linkedServiceReference)
{
    DataLocation = new AzureBlobStorageLocation
    {
        Container = DataFactoryElement<string>.FromExpression("@dataset().container"),
        FileName = DataFactoryElement<string>.FromExpression("@dataset().path")
    },
    Parameters =
    {
        new KeyValuePair<string, EntityParameterSpecification>("container",new EntityParameterSpecification(EntityParameterType.String)),
        new KeyValuePair<string, EntityParameterSpecification>("path",new EntityParameterSpecification(EntityParameterType.String))
    },
    FirstRowAsHeader = false,
    QuoteChar = "\"",
    EscapeChar = "\\",
    ColumnDelimiter = ","
};

DataFactoryDatasetData datasetData = new DataFactoryDatasetData(delimitedTextDataset);

var datasetOperation = dataFactoryResource.GetDataFactoryDatasets().CreateOrUpdate(WaitUntil.Completed, blobDatasetName, datasetData);
Console.WriteLine(datasetOperation.WaitForCompletionResponse().Content);

Tworzenie potoku

Dodaj do metody Main poniższy kod, który tworzy potok z działaniem kopiowania.

W tym przykładzie ten potok zawiera jedno działanie i przyjmuje cztery parametry: wejściowy kontener obiektów blob i ścieżkę oraz wyjściowy kontener obiektów blob i ścieżkę. Wartości tych parametrów są ustawiane w chwili wyzwolenia/uruchomienia potoku. Działanie kopiowania dotyczy tego samego zestawu danych obiektu blob, który został utworzony w poprzednim kroku jako wejście i wyjście. Gdy zestaw danych jest używany jako wejściowy zestaw danych, określono kontener wejściowy i ścieżkę. A gdy zestaw danych jest używany jako wyjściowy zestaw danych, zostanie określony kontener wyjściowy i ścieżka.

// Create a pipeline with a copy activity
Console.WriteLine("Creating pipeline " + pipelineName + "...");
DataFactoryPipelineData pipelineData = new DataFactoryPipelineData()
{
    Parameters =
    {
        new KeyValuePair<string, EntityParameterSpecification>("inputContainer",new EntityParameterSpecification(EntityParameterType.String)),
        new KeyValuePair<string, EntityParameterSpecification>("inputPath",new EntityParameterSpecification(EntityParameterType.String)),
        new KeyValuePair<string, EntityParameterSpecification>("outputContainer",new EntityParameterSpecification(EntityParameterType.String)),
        new KeyValuePair<string, EntityParameterSpecification>("outputPath",new EntityParameterSpecification(EntityParameterType.String))
    },
    Activities =
    {
        new CopyActivity("CopyFromBlobToBlob",new DataFactoryBlobSource(),new DataFactoryBlobSink())
        {
            Inputs =
            {
                new DatasetReference(DatasetReferenceType.DatasetReference,blobDatasetName)
                {
                    Parameters =
                    {
                        new KeyValuePair<string, BinaryData>("container", BinaryData.FromString("\"@pipeline().parameters.inputContainer\"")),
                        new KeyValuePair<string, BinaryData>("path", BinaryData.FromString("\"@pipeline().parameters.inputPath\""))
                    }
                }
            },
            Outputs =
            {
                new DatasetReference(DatasetReferenceType.DatasetReference,blobDatasetName)
                {
                    Parameters =
                    {
                        new KeyValuePair<string, BinaryData>("container", BinaryData.FromString("\"@pipeline().parameters.outputContainer\"")),
                        new KeyValuePair<string, BinaryData>("path", BinaryData.FromString("\"@pipeline().parameters.outputPath\""))
                    }
                }
            }
        }
    }
};

var pipelineOperation = dataFactoryResource.GetDataFactoryPipelines().CreateOrUpdate(WaitUntil.Completed, pipelineName, pipelineData);
Console.WriteLine(pipelineOperation.WaitForCompletionResponse().Content);

Tworzenie uruchomienia potoku

Dodaj do metody Main poniższy kod, który wyzwala uruchomienie potoku.

Ten kod ustawia również wartości parametrów inputContainer, inputPath, outputContainer i outputPath określonych w potoku z rzeczywistymi wartościami ścieżek źródłowych i ujścia obiektów blob.

// Create a pipeline run
Console.WriteLine("Creating pipeline run...");
Dictionary<string, BinaryData> parameters = new Dictionary<string, BinaryData>()
{
    { "inputContainer",BinaryData.FromObjectAsJson(inputBlobContainer) },
    { "inputPath",BinaryData.FromObjectAsJson(inputBlobPath) },
    { "outputContainer",BinaryData.FromObjectAsJson(outputBlobContainer) },
    { "outputPath",BinaryData.FromObjectAsJson(outputBlobPath) }
};

var pipelineResource = dataFactoryResource.GetDataFactoryPipeline(pipelineName);
var runResponse = pipelineResource.Value.CreateRun(parameters);
Console.WriteLine("Pipeline run ID: " + runResponse.Value.RunId);

Monitorowanie uruchomienia potoku

  1. Dodaj do metody Main poniższy kod, aby stale sprawdzać stan do momentu zakończenia kopiowania danych.

    // Monitor the pipeline run
Console.WriteLine("Checking pipeline run status...");
DataFactoryPipelineRunInfo pipelineRun;
while (true)
{
    pipelineRun = dataFactoryResource.GetPipelineRun(runResponse.Value.RunId.ToString());
    Console.WriteLine("Status: " + pipelineRun.Status);
    if (pipelineRun.Status == "InProgress" || pipelineRun.Status == "Queued")
        System.Threading.Thread.Sleep(15000);
    else
        break;
}

  2. Dodaj następujący kod do metody Main , która pobiera szczegóły przebiegu działania kopiowania, takie jak rozmiar odczytanych lub zapisanych danych.

    // Check the copy activity run details
Console.WriteLine("Checking copy activity run details...");

var queryResponse = dataFactoryResource.GetActivityRun(pipelineRun.RunId.ToString(), 
    new RunFilterContent(DateTime.UtcNow.AddMinutes(-10), DateTime.UtcNow.AddMinutes(10)));

var enumerator = queryResponse.GetEnumerator();
enumerator.MoveNext();

if (pipelineRun.Status == "Succeeded")
    Console.WriteLine(enumerator.Current.Output);
else
    Console.WriteLine(enumerator.Current.Error);
Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");
Console.ReadKey();

Uruchamianie kodu

Skompiluj i uruchom aplikację, a następnie zweryfikuj wykonywanie potoku.

Konsola wypisuje postęp tworzenia fabryki danych, połączonej usługi, zestawów danych, potoku i uruchomienia potoku. Następnie sprawdza stan uruchomienia potoku. Poczekaj, aż zobaczysz szczegóły uruchomienia działania kopiowania z rozmiarem danych odczytu/zapisu. Następnie użyj narzędzi, takich jak Eksplorator usługi Azure Storage, aby sprawdzić, czy obiekty blob są kopiowane do "outputBlobPath" z "inputBlobPath", jak określono w zmiennych.

Przykładowe dane wyjściowe

Create a data factory quickstart-adf...
{
  "name": "quickstart-adf",
  "type": "Microsoft.DataFactory/factories",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded",
    "version": "2018-06-01"
  },
  "location": "eastus2"
}
Create a linked service AzureBlobStorage...
{
  "name": "AzureBlobStorage",
  "type": "Microsoft.DataFactory/factories/linkedservices",
  "properties": {
    "type": "AzureBlobStorage",
    "typeProperties": {
      "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<storageAccountName>;",
      "encryptedCredential": "<encryptedCredential>"
    }
  }
}
Creating dataset BlobDelimitedDataset...
{
  "name": "BlobDelimitedDataset",
  "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
  "properties": {
    "type": "DelimitedText",
    "linkedServiceName": {
      "type": "LinkedServiceReference",
      "referenceName": "AzureBlobStorage"
    },
    "parameters": {
      "container": {
        "type": "String"
      },
      "path": {
        "type": "String"
      }
    },
    "typeProperties": {
      "location": {
        "container": {
          "type": "Expression",
          "value": "@dataset().container"
        },
        "type": "AzureBlobStorageLocation",
        "fileName": {
          "type": "Expression",
          "value": "@dataset().path"
        }
      },
      "columnDelimiter": ",",
      "quoteChar": "\"",
      "escapeChar": "\\",
      "firstRowAsHeader": false
    }
  }
}
Creating pipeline Adfv2QuickStartPipeline...
{
  "properties": {
    "activities": [
      {
        "inputs": [
          {
            "type": "DatasetReference",
            "referenceName": "BlobDelimitedDataset",
            "parameters": {
              "container": "@pipeline().parameters.inputContainer",
              "path": "@pipeline().parameters.inputPath"
            }
          }
        ],
        "outputs": [
          {
            "type": "DatasetReference",
            "referenceName": "BlobDelimitedDataset",
            "parameters": {
              "container": "@pipeline().parameters.outputContainer",
              "path": "@pipeline().parameters.outputPath"
            }
          }
        ],
        "name": "CopyFromBlobToBlob",
        "type": "Copy",
        "typeProperties": {
          "source": {
            "type": "BlobSource"
          },
          "sink": {
            "type": "BlobSink"
          }
        }
      }
    ],
    "parameters": {
      "inputContainer": {
        "type": "String"
      },
      "inputPath": {
        "type": "String"
      },
      "outputContainer": {
        "type": "String"
      },
      "outputPath": {
        "type": "String"
      }
    }
  }
}
Creating pipeline run...
Pipeline run ID: 3aa26ffc-5bee-4db9-8bac-ccbc2d7b51c1
Checking pipeline run status...
Status: InProgress
Status: Succeeded
Checking copy activity run details...
{
  "dataRead": 1048,
  "dataWritten": 1048,
  "filesRead": 1,
  "filesWritten": 1,
  "sourcePeakConnections": 1,
  "sinkPeakConnections": 1,
  "copyDuration": 8,
  "throughput": 1.048,
  "errors": [],
  "effectiveIntegrationRuntime": "AutoResolveIntegrationRuntime (East US 2)",
  "usedDataIntegrationUnits": 4,
  "billingReference": {
    "activityType": "DataMovement",
    "billableDuration": [
      {
        "meterType": "AzureIR",
        "duration": 0.06666666666666667,
        "unit": "DIUHours"
      }
    ],
    "totalBillableDuration": [
      {
        "meterType": "AzureIR",
        "duration": 0.06666666666666667,
        "unit": "DIUHours"
      }
    ]
  },
  "usedParallelCopies": 1,
  "executionDetails": [
    {
      "source": {
        "type": "AzureBlobStorage"
      },
      "sink": {
        "type": "AzureBlobStorage"
      },
      "status": "Succeeded",
      "start": "2023-12-15T10:25:33.9991558Z",
      "duration": 8,
      "usedDataIntegrationUnits": 4,
      "usedParallelCopies": 1,
      "profile": {
        "queue": {
          "status": "Completed",
          "duration": 5
        },
        "transfer": {
          "status": "Completed",
          "duration": 1,
          "details": {
            "listingSource": {
              "type": "AzureBlobStorage",
              "workingDuration": 0
            },
            "readingFromSource": {
              "type": "AzureBlobStorage",
              "workingDuration": 0
            },
            "writingToSink": {
              "type": "AzureBlobStorage",
              "workingDuration": 0
            }
          }
        }
      },
      "detailedDurations": {
        "queuingDuration": 5,
        "transferDuration": 1
      }
    }
  ],
  "dataConsistencyVerification": {
    "VerificationResult": "NotVerified"
  }
}

Press any key to exit...

Sprawdzanie danych wyjściowych

Potok automatycznie tworzy folder wyjściowy w kontenerze obiektów blob adftutorial . Następnie kopiuje plik emp.txt z folderu wejściowego do folderu wyjściowego.

  1. W witrynie Azure Portal na stronie kontenera adftutorial zatrzymanego w sekcji Dodawanie folderu wejściowego i pliku dla kontenera obiektów blob powyżej wybierz pozycję Odśwież , aby wyświetlić folder wyjściowy.
  2. Na liście folderów wybierz pozycję dane wyjściowe.
  3. Upewnij się, że plik emp.txt jest kopiowany do folderu wyjściowego.

Czyszczenie zasobów

Aby programowo usunąć fabrykę danych, dodaj do programu następujące wiersze kodu:

Console.WriteLine("Deleting the data factory");
dataFactoryResource.Delete(WaitUntil.Completed);

Następne kroki

Potok w tym przykładzie kopiuje dane z jednej lokalizacji do innej lokalizacji w usłudze Azure Blob Storage. Zapoznaj się z samouczkami, aby dowiedzieć się więcej o korzystaniu z usługi Data Factory w dalszych scenariuszach.