Snabbstart: Skapa en datafabrik och pipeline med Python

Artikel
05/15/2024

GÄLLER FÖR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Dricks

Prova Data Factory i Microsoft Fabric, en allt-i-ett-analyslösning för företag. Microsoft Fabric omfattar allt från dataflytt till datavetenskap, realtidsanalys, business intelligence och rapportering. Lär dig hur du startar en ny utvärderingsversion kostnadsfritt!

I den här snabbstarten skapar du en datafabrik med hjälp av Python. Pipelinen i den här datafabriken kopierar data från en mapp till en annan mapp i Azure Blob Storage.

Azure Data Factory är en molnbaserad dataintegreringstjänst som gör att du kan skapa datadrivna arbetsflöden för orkestrering och automatisering av dataflytt och datatransformering. Med Azure Data Factory kan du skapa och schemalägga datadrivna arbetsflöden, så kallade pipelines.

Pipelines kan mata in data från olika datalager. Pipelines bearbetar eller transformerar data med hjälp av beräkningstjänster som Azure HDInsight Hadoop, Spark, Azure Data Lake Analytics och Azure Mašinsko učenje. Pipelines publicerar utdata till datalager som Azure Synapse Analytics för BI-program (Business Intelligence).

Förutsättningar

Ett Azure-konto med en aktiv prenumeration. Skapa en kostnadsfritt.
Python 3.6+.
Ett Azure Storage-konto.
Azure Storage Explorer (valfritt).
Ett program i Microsoft Entra-ID. Skapa programmet genom att följa stegen i den här länken med autentiseringsalternativ 2 (programhemlighet) och tilldela programmet till rollen Deltagare genom att följa anvisningarna i samma artikel. Anteckna följande värden enligt beskrivningen i artikeln som ska användas i senare steg: Program-ID (klient)-ID, klienthemlighetsvärde och klient-ID.

Skapa och ladda upp en indatafil

Starta Anteckningar. Kopiera följande text och spara den som input.txt på disken.
```
John|Doe
Jane|Doe
```
Använd verktyg som Azure Storage Explorer till att skapa containern adfv2tutorial och mappen input i containern. Ladda sedan upp filen input.txt till mappen input.

Installera Python-paketet

Öppna en terminal eller kommandotolk med administratörsbehörighet.
Installera först Python-paketet för hanteringsresurser i Azure:
```
pip install azure-mgmt-resource
```
Om du vill installera Python-paketet för Data Factory kör du följande kommando:
```
pip install azure-mgmt-datafactory
```
Python SDK för Data Factory stöder Python 2.7 och 3.6+.
Kör följande kommando för att installera Python-paketet för Azure Identity-autentisering:
```
pip install azure-identity
```
Kommentar

Paketet "azure-identity" kan ha konflikter med "azure-cli" på några vanliga beroenden. Om du stöter på något autentiseringsproblem tar du bort "azure-cli" och dess beroenden eller använder en ren dator utan att installera paketet "azure-cli" för att få det att fungera. För nationella moln måste du använda lämpliga molnspecifika konstanter. Se Ansluta till alla regioner med Hjälp av Azure-bibliotek för Python Multi-Cloud | Microsoft Docs för instruktioner för att ansluta till Python i nationella moln.

Skapa en datafabriksklient

Skapa en fil med namnet datafactory.py. Lägg till följande instruktioner för att lägga till referenser till namnområden.

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

Lägg till följande funktioner som skriver ut information.

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']))

Lägg till följande kod till Main-metoden som skapar en instans av klassen DataFactoryManagementClient. Du använde det är objektet till att skapa datafabriken, länkade tjänster, datauppsättningar och en pipeline. Du kan också använda det här objektet för att övervaka information om pipelinekörning. Ställ in variabeln subscription_id för ID:t för din Azure-prenumeration. Om du vill se en lista med Azure-regioner där Data Factory är tillgängligt för närvarande markerar du de regioner du är intresserad av på följande sida. Expandera sedan Analytics och leta rätt på Data Factory: Tillgängliga produkter per region. Datalagren (Azure Storage, Azure SQL Database osv.) och beräkningarna (HDInsight osv.) som används i Data Factory kan finnas i andra regioner.

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'}

Skapa en datafabrik

Lägg till följande kod som skapar en datafabrik till Main-metoden. Om din resursgrupp redan finns kommenterar du ut det första create_or_update-instruktionen.

    # 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)

Skapa en länkad tjänst

Lägg till följande kod i Main-metoden som skapar en länkad Azure Storage-tjänst.

Du kan skapa länkade tjänster i en datafabrik för att länka ditt datalager och beräkna datafabrik-tjänster. I den här snabbstarten behöver du bara skapa en Azure Storage-länkad tjänst som både kopia på källa och mottagarlagring, med namnet "AzureStorageLinkedService" i exemplet. Byt ut <storageaccountname> och <storageaccountkey> mot namnet på och nyckeln för ditt Azure-lagringskonto.

    # 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)

Skapa datauppsättningar

I det här avsnittet skapar du två datauppsättningar: en för källan och en för mottagaren.

Skapa en datauppsättning för Azure Blob-källan

Lägg till följande kod till Main-metoden som skapar en Azure-blobdatauppsättning. Mer information om de här Azure-blobegenskaperna finns i artikeln Azure Blob-anslutningsapp.

Du definierar en datauppsättning som representerar källdata i Azure Blob. Denna Blob-datauppsättning refererar till den Azure Storage-länkade tjänst som du skapar i föregående steg.

    # 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)

Skapa en datauppsättning för Azure Blob-mottagaren

Lägg till följande kod till Main-metoden som skapar en Azure-blobdatauppsättning. Mer information om de här Azure-blobegenskaperna finns i artikeln Azure Blob-anslutningsapp.

Du definierar en datauppsättning som representerar källdata i Azure Blob. Denna Blob-datauppsättning refererar till den Azure Storage-länkade tjänst som du skapar i föregående steg.

    # 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)

Skapa en pipeline

Lägg till följande kod som skapar och aktiverar en pipeline till Main-metoden.

    # 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)

Skapa en pipelinekörning

Lägg till följande kod i Main-metoden som utlöser en pipelinekörning.

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

Övervaka en pipelinekörning

Om du vill övervaka pipelinekörningen lägger du till följande kod för Main-metoden:

    # 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])

Lägg nu till följande instruktion för att anropa Main-metoden när programmet körs:

# Start the main method
main()

Fullständigt skript

Här är den fullständiga Python-koden:

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()

Kör koden

Skapa och starta programmet och kontrollera sedan pipelinekörningen.

Konsolen skriver ut förloppet för skapandet av datafabriken, den länkade tjänsten, datauppsättningar, pipeline och pipelinekörning. Vänta tills du ser information om körningen av kopieringsaktiviteten med storlek för lästa/skrivna data. Använd sedan verktyg som Azure Storage Explorer för att kontrollera de blob(ar) som kopierats till outputBlobPath från inputBlobPath som du angav i variablerna.

Här är exempel på utdata:

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

Rensa resurser

För att ta bort datafabriken lägger du till följande kod till programmet:

adf_client.factories.delete(rg_name, df_name)

Pipeline i det här exemplet kopierar data från en plats till en annan i Azure Blob Storage. Gå igenom självstudiekurserna om du vill lära dig hur du använder Data Factory i fler scenarier.

Dela via

Snabbstart: Skapa en datafabrik och pipeline med Python

Förutsättningar

Skapa och ladda upp en indatafil

Installera Python-paketet

Skapa en datafabriksklient

Skapa en datafabrik

Skapa en länkad tjänst

Skapa datauppsättningar

Skapa en datauppsättning för Azure Blob-källan

Skapa en datauppsättning för Azure Blob-mottagaren

Skapa en pipeline

Skapa en pipelinekörning

Övervaka en pipelinekörning

Fullständigt skript

Kör koden

Rensa resurser

Feedback

Ytterligare resurser

Dela via

Snabbstart: Skapa en datafabrik och pipeline med Python

Förutsättningar

Skapa och ladda upp en indatafil

Installera Python-paketet

Skapa en datafabriksklient

Skapa en datafabrik

Skapa en länkad tjänst

Skapa datauppsättningar

Skapa en datauppsättning för Azure Blob-källan

Skapa en datauppsättning för Azure Blob-mottagaren

Skapa en pipeline

Skapa en pipelinekörning

Övervaka en pipelinekörning

Fullständigt skript

Kör koden

Rensa resurser

Relaterat innehåll

Feedback

Ytterligare resurser