Udostępnij za pośrednictwem

Quickstart: Create a data factory and pipeline using .NET SDK

  • Artykuł

DOTYCZY: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tip

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 danych 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).

Wymagania wstępne

Subskrypcja platformy Azure

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

Azure roles

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.

To create and manage child resources for Data Factory - including datasets, linked services, pipelines, triggers, and integration runtimes - the following requirements are applicable:

  • To create and manage child resources in the Azure portal, you must belong to the Data Factory Contributor role at the resource group level or above.
  • To create and manage child resources with PowerShell or the SDK, the contributor role at the resource level or above is sufficient.

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

You use a general-purpose Azure Storage account (specifically Blob storage) as both source and destination data stores in this quickstart. Jeśli nie masz ogólnego konta Azure Storage, zobacz Utwórz konto magazynowe, aby je utworzyć.

Get the storage account name

Do szybkiego startu potrzebujesz nazwy swojego konta usługi Azure Storage. Poniższa procedura zawiera kroki, aby uzyskać nazwę konta magazynowego:

  1. W przeglądarce internetowej przejdź do witryny Azure Portal i zaloguj się przy użyciu nazwy użytkownika i hasła platformy Azure.
  2. W menu portalu Azure wybierz opcję Wszystkie usługi, a następnie Magazyn>Konta magazynu. You can also search for and select Storage accounts from any page.
  3. Na stronie Konta magazynowe przefiltruj swoje konto magazynowe (w razie potrzeby), a następnie wybierz swoje konto magazynowe.

You can also search for and select Storage accounts from any page.

Create a blob container

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

  1. Na stronie konta przechowywania wybierz Przegląd>Kontenery.

  2. On the <Account name> - Containers page's toolbar, select Container.

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

    Lista kontenerów

Dodaj folder wejściowy i plik dla kontenera blobów

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 Nazwa konta> - Kontenery, na której przerwałeś, wybierz pozycję adftutorial ze zaktualizowanej listy kontenerów.

    1. Jeśli zamknąłeś okno lub przeszedłeś na inną stronę, zaloguj się ponownie do portalu Azure.
    2. W menu portalu Azure wybierz opcję Wszystkie usługi, a następnie Magazyn>Konta magazynu. You can also search for and select Storage accounts from any page.
    3. Select your storage account, and then select Containers>adftutorial.

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

  3. In the Upload blob page, select the Files box, and then browse to and select the emp.txt file.

  4. Expand the Advanced heading. 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 przesyłania.

  7. Select the Close icon (an X) to close the Upload blob page.

Pozostaw otwartą stronę kontenera adftutorial . You use it to verify the output at the end of this quickstart.

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

From the sections in How to: Use the portal to create a Microsoft Entra application and service principal that can access resources, follow the instructions to do these tasks:

  1. W Tworzeniu aplikacji Microsoft Entra utwórz aplikację, która reprezentuje 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. In Get values for signing in, get the application ID and tenant ID, and note down these values that you use later in this tutorial.
  3. W obszarze Certyfikaty i wpisy tajne pobierz klucz uwierzytelniania i zanotuj tę wartość, która zostanie użyta w dalszej części tego samouczka.
  4. In Assign the application to a role, assign the application to the Contributor role at the subscription level so that the application can create data factories in the subscription.

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 Narzędzia>Menedżer pakietów NuGet>Konsola Menedżera pakietów.

  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. Open Program.cs and include the following statements to add references to namespaces.

    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. In this Quickstart, you only need to create one Azure Blob Storage linked service for both the copy source and the sink store; it's named "AzureBlobStorageLinkedService" in the sample.

// 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);

Utwórz potok

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

In this example, this pipeline contains one activity and takes four parameters: the input blob container and path, and the output blob container and path. The values for these parameters are set when the pipeline is triggered/run. 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);

Create a pipeline run

Add the following code to the Main method that triggers a pipeline run.

This code also sets values of the inputContainer, inputPath, outputContainer, and outputPath parameters specified in the pipeline with the actual values of the source and sink blob paths.

// 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);

Monitor a pipeline run

  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();

Run the code

Build and start the application, then verify the pipeline execution.

The console prints the progress of creating data factory, linked service, datasets, pipeline, and pipeline run. It then checks the pipeline run status. Poczekaj, aż zobaczysz szczegóły działania kopiowania, w tym rozmiar danych odczytanych/zapisanych. Then use tools such as Azure Storage Explorer to check the blob(s) is copied to "outputBlobPath" from "inputBlobPath" as you specified in the variables.

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

The pipeline automatically creates the output folder in the adftutorial blob container. Następnie kopiuje plik emp.txt z folderu wejściowego do folderu wyjściowego.

  1. In the Azure portal, on the adftutorial container page that you stopped at in the Add an input folder and file for the blob container section above, select Refresh to see the output folder.
  2. Na liście folderów wybierz pozycję output.
  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

The pipeline in this sample copies data from one location to another location in an Azure blob storage. Zapoznaj się z samouczkami, aby dowiedzieć się więcej o korzystaniu z usługi Data Factory w dalszych scenariuszach.