Szybki start: Tworzenie fabryki danych i potoku przy użyciu języka Python

Artykuł
05/15/2024

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 utworzysz fabrykę danych przy użyciu języka Python. Potok w tej fabryce danych kopiuje dane z jednego folderu do innego folderu w usłudze Azure Blob Storage.

Azure Data Factory to oparta na chmurze usługa integracji danych, która umożliwia tworzenie opartych na danych przepływów pracy do organizowania i automatyzowania przenoszenia danych i przekształcania danych. Za pomocą usługi Azure Data Factory można tworzyć i planować oparte na danych przepływy pracy nazywane potokami.

Potoki mogą pozyskiwać dane z różnych magazynów danych. Potoki przetwarzają lub przekształcają dane przy użyciu usług obliczeniowych, takich jak Azure HDInsight Hadoop, Spark, Azure Data Lake Analytics i Azure Machine Learning. Potoki publikują dane wyjściowe w magazynach danych, takich jak usługa Azure Synapse Analytics dla aplikacji analizy biznesowej (BI).

Wymagania wstępne

Konto platformy Azure z aktywną subskrypcją. Utwórz je bezpłatnie.
Środowisko Python w wersji 3.6 lub nowszej.
Konto usługi Azure Storage.
Eksplorator usługi Azure Storage (opcjonalnie).
Aplikacja w usłudze Microsoft Entra ID. Utwórz aplikację, wykonując kroki opisane w tym linku, używając opcji uwierzytelniania 2 (klucza tajnego aplikacji) i przypisz aplikację do roli Współautor , postępując zgodnie z instrukcjami w tym samym artykule. Zanotuj następujące wartości, jak pokazano w artykule, aby użyć ich w kolejnych krokach: Identyfikator aplikacji (klienta), wartość wpisu tajnego klienta i identyfikator dzierżawy.

Tworzenie i przekazywanie pliku wejściowego

Uruchom program Notatnik. Skopiuj poniższy tekst i zapisz go na dysku jako plik input.txt.
```
John|Doe
Jane|Doe
```
Użyj narzędzi, takich jak Eksplorator usługi Azure Storage, aby utworzyć kontener adfv2tutorial i folder input w kontenerze. Następnie przekaż plik input.txt do folderu input.

Instalowanie pakietu języka Python

Otwórz terminal lub wiersz polecenia z uprawnieniami administratora.
Najpierw zainstaluj pakiet języka Python dla zasobów zarządzania platformy Azure:
```
pip install azure-mgmt-resource
```
Aby zainstalować pakiet języka Python dla usługi Data Factory, uruchom następujące polecenie:
```
pip install azure-mgmt-datafactory
```
Zestaw SDK języka Python dla usługi Data Factory obsługuje języki Python 2.7 i 3.6 lub nowsze.
Aby zainstalować pakiet języka Python na potrzeby uwierzytelniania tożsamości platformy Azure, uruchom następujące polecenie:
```
pip install azure-identity
```
Uwaga

Pakiet "azure-identity" może mieć konflikty z komunikatem "azure-cli" w przypadku niektórych typowych zależności. Jeśli wystąpi jakikolwiek problem z uwierzytelnianiem, usuń polecenie "azure-cli" i jego zależności lub użyj czystej maszyny bez instalowania pakietu "azure-cli", aby umożliwić jego działanie. W przypadku suwerennych chmur należy używać odpowiednich stałych specyficznych dla chmury. Zapoznaj się z artykułem Łączenie ze wszystkimi regionami przy użyciu bibliotek platformy Azure dla języka Python w wielu chmurach | Microsoft Docs, aby uzyskać instrukcje dotyczące nawiązywania połączenia z językiem Python w suwerennych chmurach.

Tworzenie klienta fabryki danych

Utwórz plik o nazwie datafactory.py. Dołącz poniższe instrukcje, aby dodać odwołania do przestrzeni nazw.

from azure.identity import ClientSecretCredential 
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *
from datetime import datetime, timedelta
import time

Dodaj następujące funkcje, które drukują informacje.

def print_item(group):
    """Print an Azure object instance."""
    print("\tName: {}".format(group.name))
    print("\tId: {}".format(group.id))
    if hasattr(group, 'location'):
        print("\tLocation: {}".format(group.location))
    if hasattr(group, 'tags'):
        print("\tTags: {}".format(group.tags))
    if hasattr(group, 'properties'):
        print_properties(group.properties)

def print_properties(props):
    """Print a ResourceGroup properties instance."""
    if props and hasattr(props, 'provisioning_state') and props.provisioning_state:
        print("\tProperties:")
        print("\t\tProvisioning State: {}".format(props.provisioning_state))
    print("\n\n")

def print_activity_run_details(activity_run):
    """Print activity run details."""
    print("\n\tActivity run details\n")
    print("\tActivity run status: {}".format(activity_run.status))
    if activity_run.status == 'Succeeded':
        print("\tNumber of bytes read: {}".format(activity_run.output['dataRead']))
        print("\tNumber of bytes written: {}".format(activity_run.output['dataWritten']))
        print("\tCopy duration: {}".format(activity_run.output['copyDuration']))
    else:
        print("\tErrors: {}".format(activity_run.error['message']))

Dodaj do metody Main poniższy kod, który tworzy wystąpienie klasy DataFactoryManagementClient. Ten obiekt jest używany do tworzenia fabryki danych, połączonej usługi, zestawów danych i potoku. Umożliwia on również monitorowanie szczegółów uruchomienia potoku. Ustaw zmienną subscription_id na identyfikator swojej subskrypcji platformy Azure. 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 itp.) i jednostki obliczeniowe (HDInsight itp.) używane przez fabrykę danych mogą mieścić się w innych regionach.

def main():

    # Azure subscription ID
    subscription_id = '<subscription ID>'

    # This program creates this resource group. If it's an existing resource group, comment out the code that creates the resource group
    rg_name = '<resource group>'

    # The data factory name. It must be globally unique.
    df_name = '<factory name>'

    # Specify your Active Directory client ID, client secret, and tenant ID
    credentials = ClientSecretCredential(client_id='<Application (client) ID>', client_secret='<client secret value>', tenant_id='<tenant ID>') 

    # Specify following for Soverign Clouds, import right cloud constant and then use it to connect.
    # from msrestazure.azure_cloud import AZURE_PUBLIC_CLOUD as CLOUD
    # credentials = DefaultAzureCredential(authority=CLOUD.endpoints.active_directory, tenant_id=tenant_id)

    resource_client = ResourceManagementClient(credentials, subscription_id)
    adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

    rg_params = {'location':'westus'}
    df_params = {'location':'westus'}

Tworzenie fabryki danych

Dodaj do metody Main poniższy kod, który tworzy fabrykę danych. Jeśli grupa zasobów już istnieje, dodaj komentarz do pierwszej instrukcji create_or_update.

    # create the resource group
    # comment out if the resource group already exits
    resource_client.resource_groups.create_or_update(rg_name, rg_params)

    #Create a data factory
    df_resource = Factory(location='westus')
    df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
    print_item(df)
    while df.provisioning_state != 'Succeeded':
        df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
        time.sleep(1)

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 samouczku Szybki start musisz utworzyć tylko jedną połączoną usługę Azure Storage zarówno jako źródło kopii, jak i ujście magazynu o nazwie „AzureStorageLinkedService” w przykładzie. Zastąp wartości <storageaccountname> i <storageaccountkey> nazwą i kluczem konta usługi Azure Storage.

    # Create an Azure Storage linked service
    ls_name = 'storageLinkedService001'

    # IMPORTANT: specify the name and key of your Azure Storage account.
    storage_string = SecureString(value='DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<account name>;AccountKey=<account key>;EndpointSuffix=<suffix>')

    ls_azure_storage = LinkedServiceResource(properties=AzureStorageLinkedService(connection_string=storage_string)) 
    ls = adf_client.linked_services.create_or_update(rg_name, df_name, ls_name, ls_azure_storage)
    print_item(ls)

Tworzenie zestawów danych

W tej sekcji utworzysz zestaw danych źródła i ujścia.

Tworzenie zestawu danych źródłowego obiektu blob platformy Azure

Dodaj do metody Main poniższy kod, który tworzy zestaw danych obiektu blob platformy Azure. Aby uzyskać informacje o właściwościach zestawu danych obiektu blob platformy Azure, zobacz artykuł dotyczący łącznika obiektu blob platformy Azure.

Należy zdefiniować zestaw danych reprezentujący źródło danych w obiekcie blob platformy Azure. Ten zestaw danych obiektu blob odwołuje się do połączonej usługi Azure Storage utworzonej w poprzednim kroku.

    # Create an Azure blob dataset (input)
    ds_name = 'ds_in'
    ds_ls = LinkedServiceReference(type="LinkedServiceReference",reference_name=ls_name)
    blob_path = '<container>/<folder path>'
    blob_filename = '<file name>'
    ds_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(
        linked_service_name=ds_ls, folder_path=blob_path, file_name=blob_filename)) 
    ds = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, ds_name, ds_azure_blob)
    print_item(ds)

Tworzenie zestawu danych obiektu blob platformy Azure ujścia

    # Create an Azure blob dataset (output)
    dsOut_name = 'ds_out'
    output_blobpath = '<container>/<folder path>'
    dsOut_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(linked_service_name=ds_ls, folder_path=output_blobpath))
    dsOut = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, dsOut_name, dsOut_azure_blob)
    print_item(dsOut)

Tworzenie potoku

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

    # Create a copy activity
    act_name = 'copyBlobtoBlob'
    blob_source = BlobSource()
    blob_sink = BlobSink()
    dsin_ref = DatasetReference(reference_name=ds_name)
    dsOut_ref = DatasetReference(reference_name=dsOut_name)
    copy_activity = CopyActivity(name=act_name,inputs=[dsin_ref], outputs=[dsOut_ref], source=blob_source, sink=blob_sink)

    #Create a pipeline with the copy activity
    
    #Note1: To pass parameters to the pipeline, add them to the json string params_for_pipeline shown below in the format { “ParameterName1” : “ParameterValue1” } for each of the parameters needed in the pipeline.
    #Note2: To pass parameters to a dataflow, create a pipeline parameter to hold the parameter name/value, and then consume the pipeline parameter in the dataflow parameter in the format @pipeline().parameters.parametername.
    
    p_name = 'copyPipeline'
    params_for_pipeline = {}

    p_name = 'copyPipeline'
    params_for_pipeline = {}
    p_obj = PipelineResource(activities=[copy_activity], parameters=params_for_pipeline)
    p = adf_client.pipelines.create_or_update(rg_name, df_name, p_name, p_obj)
    print_item(p)

Tworzenie uruchomienia potoku

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

    # Create a pipeline run
    run_response = adf_client.pipelines.create_run(rg_name, df_name, p_name, parameters={})

Monitorowanie uruchomienia potoku

Aby monitorować uruchomienie potoku, dodaj do metody Main następujący kod:

    # Monitor the pipeline run
    time.sleep(30)
    pipeline_run = adf_client.pipeline_runs.get(
        rg_name, df_name, run_response.run_id)
    print("\n\tPipeline run status: {}".format(pipeline_run.status))
    filter_params = RunFilterParameters(
        last_updated_after=datetime.now() - timedelta(1), last_updated_before=datetime.now() + timedelta(1))
    query_response = adf_client.activity_runs.query_by_pipeline_run(
        rg_name, df_name, pipeline_run.run_id, filter_params)
    print_activity_run_details(query_response.value[0])

Teraz dodaj poniższą instrukcję w celu wywołania metody Main po uruchomieniu programu:

# Start the main method
main()

Pełny skrypt

Oto pełny kod języka Python:

from azure.identity import ClientSecretCredential 
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *
from datetime import datetime, timedelta
import time

def print_item(group):
    """Print an Azure object instance."""
    print("\tName: {}".format(group.name))
    print("\tId: {}".format(group.id))
    if hasattr(group, 'location'):
        print("\tLocation: {}".format(group.location))
    if hasattr(group, 'tags'):
        print("\tTags: {}".format(group.tags))
    if hasattr(group, 'properties'):
        print_properties(group.properties)

def print_properties(props):
    """Print a ResourceGroup properties instance."""
    if props and hasattr(props, 'provisioning_state') and props.provisioning_state:
        print("\tProperties:")
        print("\t\tProvisioning State: {}".format(props.provisioning_state))
    print("\n\n")

def print_activity_run_details(activity_run):
    """Print activity run details."""
    print("\n\tActivity run details\n")
    print("\tActivity run status: {}".format(activity_run.status))
    if activity_run.status == 'Succeeded':
        print("\tNumber of bytes read: {}".format(activity_run.output['dataRead']))
        print("\tNumber of bytes written: {}".format(activity_run.output['dataWritten']))
        print("\tCopy duration: {}".format(activity_run.output['copyDuration']))
    else:
        print("\tErrors: {}".format(activity_run.error['message']))


def main():

    # Azure subscription ID
    subscription_id = '<subscription ID>'

    # This program creates this resource group. If it's an existing resource group, comment out the code that creates the resource group
    rg_name = '<resource group>'

    # The data factory name. It must be globally unique.
    df_name = '<factory name>'

    # Specify your Active Directory client ID, client secret, and tenant ID
    credentials = ClientSecretCredential(client_id='<service principal ID>', client_secret='<service principal key>', tenant_id='<tenant ID>') 
    resource_client = ResourceManagementClient(credentials, subscription_id)
    adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

    rg_params = {'location':'westus'}
    df_params = {'location':'westus'}
 
    # create the resource group
    # comment out if the resource group already exits
    resource_client.resource_groups.create_or_update(rg_name, rg_params)

    # Create a data factory
    df_resource = Factory(location='westus')
    df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
    print_item(df)
    while df.provisioning_state != 'Succeeded':
        df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
        time.sleep(1)

    # Create an Azure Storage linked service
    ls_name = 'storageLinkedService001'

    # IMPORTANT: specify the name and key of your Azure Storage account.
    storage_string = SecureString(value='DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<account name>;AccountKey=<account key>;EndpointSuffix=<suffix>')

    ls_azure_storage = LinkedServiceResource(properties=AzureStorageLinkedService(connection_string=storage_string)) 
    ls = adf_client.linked_services.create_or_update(rg_name, df_name, ls_name, ls_azure_storage)
    print_item(ls)

    # Create an Azure blob dataset (input)
    ds_name = 'ds_in'
    ds_ls = LinkedServiceReference(type="LinkedServiceReference",reference_name=ls_name)
    blob_path = '<container>/<folder path>'
    blob_filename = '<file name>'
    ds_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(
        linked_service_name=ds_ls, folder_path=blob_path, file_name=blob_filename))
    ds = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, ds_name, ds_azure_blob)
    print_item(ds)

    # Create an Azure blob dataset (output)
    dsOut_name = 'ds_out'
    output_blobpath = '<container>/<folder path>'
    dsOut_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(linked_service_name=ds_ls, folder_path=output_blobpath))
    dsOut = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, dsOut_name, dsOut_azure_blob)
    print_item(dsOut)

    # Create a copy activity
    act_name = 'copyBlobtoBlob'
    blob_source = BlobSource()
    blob_sink = BlobSink()
    dsin_ref = DatasetReference(reference_name=ds_name)
    dsOut_ref = DatasetReference(reference_name=dsOut_name)
    copy_activity = CopyActivity(name=act_name, inputs=[dsin_ref], outputs=[
                                 dsOut_ref], source=blob_source, sink=blob_sink)

    # Create a pipeline with the copy activity
    p_name = 'copyPipeline'
    params_for_pipeline = {}
    p_obj = PipelineResource(
        activities=[copy_activity], parameters=params_for_pipeline)
    p = adf_client.pipelines.create_or_update(rg_name, df_name, p_name, p_obj)
    print_item(p)

    # Create a pipeline run
    run_response = adf_client.pipelines.create_run(rg_name, df_name, p_name, parameters={})

    # Monitor the pipeline run
    time.sleep(30)
    pipeline_run = adf_client.pipeline_runs.get(
        rg_name, df_name, run_response.run_id)
    print("\n\tPipeline run status: {}".format(pipeline_run.status))
    filter_params = RunFilterParameters(
        last_updated_after=datetime.now() - timedelta(1), last_updated_before=datetime.now() + timedelta(1))
    query_response = adf_client.activity_runs.query_by_pipeline_run(
        rg_name, df_name, pipeline_run.run_id, filter_params)
    print_activity_run_details(query_response.value[0])


# Start the main method
main()

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. Poczekaj na wyświetlenie szczegółów uruchomienia działania kopiowania z rozmiarem odczytanych/zapisanych danych. Następnie sprawdź przy użyciu narzędzi, takich jak eksplorator usługi Azure Storage, czy obiekty blob zostały skopiowane do lokalizacji „outputBlobPath” z lokalizacji „inputBlobPath”, jak określono w zmiennych.

Oto przykładowe dane wyjściowe:

Name: <data factory name>
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>
Location: eastus
Tags: {}

Name: storageLinkedService
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/linkedservices/storageLinkedService

Name: ds_in
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/datasets/ds_in

Name: ds_out
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/datasets/ds_out

Name: copyPipeline
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/pipelines/copyPipeline

Pipeline run status: Succeeded
Datetime with no tzinfo will be considered UTC.
Datetime with no tzinfo will be considered UTC.

Activity run details

Activity run status: Succeeded
Number of bytes read: 18
Number of bytes written: 18
Copy duration: 4

Czyszczenie zasobów

Aby usunąć fabrykę danych, dodaj następujący kod do programu:

adf_client.factories.delete(rg_name, df_name)

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.

Udostępnij za pośrednictwem

Szybki start: Tworzenie fabryki danych i potoku przy użyciu języka Python

Wymagania wstępne

Tworzenie i przekazywanie pliku wejściowego

Instalowanie pakietu języka Python

Tworzenie klienta fabryki danych

Tworzenie fabryki danych

Tworzenie usługi połączonej

Tworzenie zestawów danych

Tworzenie zestawu danych źródłowego obiektu blob platformy Azure

Tworzenie zestawu danych obiektu blob platformy Azure ujścia

Tworzenie potoku

Tworzenie uruchomienia potoku

Monitorowanie uruchomienia potoku

Pełny skrypt

Uruchamianie kodu

Czyszczenie zasobów

Opinia

Dodatkowe zasoby

Udostępnij za pośrednictwem

Szybki start: Tworzenie fabryki danych i potoku przy użyciu języka Python

Wymagania wstępne

Tworzenie i przekazywanie pliku wejściowego

Instalowanie pakietu języka Python

Tworzenie klienta fabryki danych

Tworzenie fabryki danych

Tworzenie usługi połączonej

Tworzenie zestawów danych

Tworzenie zestawu danych źródłowego obiektu blob platformy Azure

Tworzenie zestawu danych obiektu blob platformy Azure ujścia

Tworzenie potoku

Tworzenie uruchomienia potoku

Monitorowanie uruchomienia potoku

Pełny skrypt

Uruchamianie kodu

Czyszczenie zasobów

Powiązana zawartość

Opinia

Dodatkowe zasoby