Aracılığıyla paylaş

Azure Data Factory ve Synapse işlem hatları tarafından desteklenen işlem ortamları

ŞUNLARA UYGULANIR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tip

Kuruluşlar için hepsi bir arada analiz çözümü olan Microsoft Fabric'te Data Factory'yi deneyin. Microsoft Fabric veri hareketinden veri bilimine, gerçek zamanlı analizden iş zekasına ve raporlamaya kadar her şeyi kapsar. Yeni bir deneme sürümünü ücretsiz olarak başlatmayı öğrenin!

Important

Azure Machine Learning Studio (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021 itibarıyla yeni Machine Learning Studio (klasik) kaynakları (çalışma alanı ve web hizmeti planı) oluşturamazsınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Studio (klasik) denemelerini ve web hizmetlerini kullanmaya devam edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz.

Machine Learning Studio (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılıyor ve gelecekte güncelleştirilmeyebilir.

Bu makalede, verileri işlemek veya dönüştürmek için kullanabileceğiniz farklı işlem ortamları açıklanmaktadır. Ayrıca, bu işlem ortamlarını bağlayan bağlı hizmetleri yapılandırırken desteklenen farklı yapılandırmalar (isteğe bağlı ve kendi yapılandırmanızı getirin) hakkında ayrıntılar da sağlar.

Aşağıdaki tabloda desteklenen işlem ortamlarının ve bunlar üzerinde çalışabilecek etkinliklerin listesi sağlanır.

İşlem ortamı Activities
İsteğe bağlı HDInsight kümesi veya kendi HDInsight kümeniz Hive, Pig, Spark, MapReduce, Hadoop Streaming
Azure Batch Custom
ML Studio (klasik) ML Studio (klasik) etkinlikleri: Toplu İşlem Yürütme ve Kaynağı Güncelleştirme
Azure Machine Learning Azure Machine Learning İşlem Hattını Çalıştır
Azure Data Lake Analytics Data Lake Analytics U-SQL
Azure SQL, Azure Synapse Analytics, SQL Server Saklı Yordam
Azure Databricks Not Defteri (dijital), Jar, Python
Azure Synapse Analytics (Yapıtlar) Synapse Notebook etkinliği, Synapse Spark iş tanımı
Azure Functions Azure İşlevi etkinliği

HDInsight işlem ortamı

İsteğe bağlı ve BYOC (Kendi işlem ortamınızı getirin) ortamında yapılandırma için desteklenen depolama bağlantılı hizmet türleri hakkında ayrıntılı bilgi için aşağıdaki tabloya bakın.

Bilgi İşlem Bağlı Hizmeti'nde Özellik Adı Description Blob ADLS Gen2 Azure SQL DB ADLS 1. Nesil
On-demand linkedServiceName Azure Depolama bağlı hizmeti, verileri depolamak ve işlemek için talep üzerine kullanılan küme tarafından kullanılacaktır. Yes Yes No No
additionalLinkedServiceNames HDInsight bağlı hizmeti için ek depolama hesapları belirtir, böylece hizmet bunları sizin adınıza kaydedebilir. Yes No No No
hcatalogLinkedServiceName HCatalog veritabanını işaret eden Azure SQL bağlı hizmetinin adı. İsteğe bağlı HDInsight kümesi, meta veri deposu olarak Azure SQL veritabanı kullanılarak oluşturulur. No No Yes No
BYOC linkedServiceName Azure Depolama bağlı hizmet referansı. Yes Yes No No
additionalLinkedServiceNames HDInsight bağlı hizmeti için ek depolama hesapları belirtir, böylece hizmet bunları sizin adınıza kaydedebilir. No No No No
hcatalogLinkedServiceName HCatalog veritabanına işaret eden Azure SQL bağlantılı servisine referans. No No No No

Talep üzerine Azure HDInsight bağlı hizmeti

Bu tür bir yapılandırmada bilgi işlem ortamı hizmet tarafından tamamen yönetilir. Bir iş verileri işlemek üzere gönderilmeden önce hizmet tarafından otomatik olarak oluşturulur ve iş tamamlandığında kaldırılır. İsteğe bağlı işlem ortamı için bağlı bir hizmet oluşturabilir, bunu yapılandırabilir ve iş yürütme, küme yönetimi ve önyükleme eylemleri için ayrıntılı ayarları denetleyebilirsiniz.

Note

İsteğe bağlı yapılandırma şu anda yalnızca Azure HDInsight kümeleri için desteklenmektedir. Azure Databricks, iş kümelerini kullanan isteğe bağlı işleri de destekler. Daha fazla bilgi için Azure Databricks bağlı hizmeti bölümüne bakın.

Hizmet, verileri işlemek için otomatik olarak isteğe bağlı bir HDInsight kümesi oluşturabilir. Küme, kümeyle ilişkilendirilmiş depolama hesabıyla (JSON'da linkedServiceName özelliği) aynı bölgede oluşturulur. Depolama hesabı must genel amaçlı standart bir Azure Depolama hesabıdır.

İsteğe bağlı HDInsight bağlı hizmeti hakkında aşağıdaki önemli noktalara dikkat edin:

  • İsteğe bağlı HDInsight kümesi Azure aboneliğiniz altında oluşturulur. Küme çalışır durumdayken azure portalınızda kümeyi görebilirsiniz.
  • İsteğe bağlı HDInsight kümesinde çalıştırılan işlerin günlükleri HDInsight kümesiyle ilişkili depolama hesabına kopyalanır. Bağlı hizmet tanımınızda tanımlanan clusterUserName, clusterPassword, clusterSshUserName, clusterSshPassword, küme yaşam döngüsü sırasında ayrıntılı sorun giderme amacıyla kümede oturum açmak için kullanılır.
  • HDInsight kümesinin etkin olduğu ve işler yürüttüğü süre boyunca yalnızca ücretlendirilirsiniz.
  • Azure HDInsight isteğe bağlı bağlantılı hizmetiyle Komut Dosyası Eylemi kullanabilirsiniz.

Important

Azure HDInsight kümesinin isteğe bağlı olarak sağlanması genellikle 20 dakika veya daha uzun sürer.

Hizmet Sorumlusu Anahtarı kullanma örneği

Aşağıdaki JSON, Linux tabanlı isteğe bağlı HDInsight bağlı hizmetini tanımlar. Hizmet, gerekli etkinliği işlemek için otomatik olarak Linux tabanlı bir HDInsight kümesi oluşturur.

{
  "name": "HDInsightOnDemandLinkedService",
  "properties": {
    "type": "HDInsightOnDemand",
    "typeProperties": {
      "clusterType": "hadoop",
      "clusterSize": 1,
      "timeToLive": "00:15:00",
      "hostSubscriptionId": "<subscription ID>",
      "servicePrincipalId": "<service principal ID>",
      "servicePrincipalKey": {
        "value": "<service principal key>",
        "type": "SecureString"
      },
      "tenant": "<tenant id>",
      "clusterResourceGroup": "<resource group name>",
      "clusterResourceGroupAuthType": "ServicePrincipalKey",
      "version": "3.6",
      "osType": "Linux",
      "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
      }
    },
    "connectVia": {
      "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
      "type": "IntegrationRuntimeReference"
    }
  }
}

Sistem Tarafından Atanan Yönetilen Kimliği kullanma örneği

Aşağıdaki JSON, Linux tabanlı isteğe bağlı HDInsight bağlı hizmetini tanımlar. Hizmet, gerekli etkinliği işlemek için otomatik olarak Linux tabanlı bir HDInsight kümesi oluşturur.

{
  "name": "HDInsightOnDemandLinkedService",
  "properties": {
    "type": "HDInsightOnDemand",
    "typeProperties": {
      "clusterType": "hadoop",
      "clusterSize": 1,
      "timeToLive": "00:15:00",
      "hostSubscriptionId": "<subscription ID>",
      "clusterResourceGroup": "<resource group name>",
      "clusterResourceGroupAuthType": "SystemAssignedManagedIdentity",
      "version": "3.6",
      "osType": "Linux",
      "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
      }
    },
    "connectVia": {
      "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
      "type": "IntegrationRuntimeReference"
    }
  }
}

Kullanıcı Tarafından Atanan Yönetilen Kimliği kullanma örneği

Aşağıdaki JSON, Linux tabanlı isteğe bağlı HDInsight bağlı hizmetini tanımlar. Hizmet, gerekli etkinliği işlemek için otomatik olarak Linux tabanlı bir HDInsight kümesi oluşturur.

{
  "name": "HDInsightOnDemandLinkedService",
  "properties": {
    "type": "HDInsightOnDemand",
    "typeProperties": {
      "clusterType": "hadoop",
      "clusterSize": 1,
      "timeToLive": "00:15:00",
      "hostSubscriptionId": "<subscription ID>",
      "clusterResourceGroup": "<resource group name>",
      "clusterResourceGroupAuthType": "UserAssignedManagedIdentity",
      "credential": {
            "referenceName": "CredentialName",
            "type": "CredentialReference"
       },
      "version": "3.6",
      "osType": "Linux",
      "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
      }
    },
    "connectVia": {
      "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
      "type": "IntegrationRuntimeReference"
    }
  }
}

Important

HDInsight kümesi, JSON'da (linkedServiceName) belirttiğiniz blob depolama alanında varsayılan bir kapsayıcı oluşturur. HDInsight, küme silindiğinde bu kapsayıcıyı silmez. Bu davranış, tasarım gereğidir. İsteğe bağlı HDInsight bağlı hizmetiyle, mevcut bir canlı küme (timeToLive) olmadığı ve işlem tamamlandığında silindiği sürece her dilim işlenmesi gerektiğinde bir HDInsight kümesi oluşturulur.

Daha fazla etkinlik yürütüldüğünde, Azure blob depolama alanınızda birçok kapsayıcı görürsünüz. İşlerin sorunlarını gidermek için bunlara ihtiyacınız yoksa depolama maliyetini azaltmak için bunları silmek isteyebilirsiniz. Bu kapsayıcı adları belirli bir düzen izler: adf**yourfactoryorworkspacename**-**linkedservicename**-datetimestamp. Azure blob depolama alanınızdaki kapsayıcıları silmek için Microsoft Azure Depolama Gezgini gibi araçları kullanın.

Properties

Property Description Required
type tür özelliği HDInsightOnDemand olarak ayarlanmalıdır. Yes
clusterSize Kümedeki çalışan/veri düğümlerinin sayısı. HDInsight kümesi, bu özellik için belirttiğiniz çalışan düğümlerinin sayısıyla birlikte 2 baş düğümle oluşturulur. Düğümler, 4 çekirdeği olan Standard_D3 boyutundadır, bu nedenle 4 çalışan düğümü kümesi 24 çekirdek alır (çalışan düğümleri için 4*4 = 16 çekirdek, baş düğümler için 2*4 = 8 çekirdek). Ayrıntılar için bkz . Hadoop, Spark, Kafka ve daha fazlası ile HDInsight'ta kümeleri ayarlama. Yes
linkedServiceName Azure Depolama bağlı hizmeti, verileri depolamak ve işlemek için talep üzerine kullanılan küme tarafından kullanılacaktır. HDInsight kümesi, bu Azure Depolama hesabıyla aynı bölgede oluşturulur. Azure HDInsight, desteklediği her bir Azure bölgesinde kullanabileceğiniz toplam çekirdek sayısıyla ilgili sınırlamaya sahiptir. Gerekli clusterSize'ı karşılamak için bu Azure bölgesinde yeterli çekirdek kotanız olduğundan emin olun. Ayrıntılar için bkz . Hadoop, Spark, Kafka ve daha fazlası ile HDInsight'ta kümeleri ayarlama

Şu anda depolama alanı olarak Azure Data Lake Storage (2. Nesil) kullanan isteğe bağlı bir HDInsight kümesi oluşturamazsınız. HDInsight işlemesinden elde edilen sonuç verilerini bir Azure Data Lake Storage'da (2. Nesil) depolamak istiyorsanız, verileri Azure Blob Depolama Azure Data Lake Storage'a (2. Nesil) kopyalamak için Kopyalama Etkinliği kullanın.

Yes
clusterResourceGroup HDInsight kümesi bu kaynak grubunda oluşturulur. Yes
clusterResourceGroupAuthType HDInsight İsteğe Bağlı küme kaynak grubu kimlik doğrulama türünü belirtin. Desteklenen kimlik doğrulama türleri şunlardır: "ServicePrincipalKey", "SystemAssignedManagedIdentity", "UserAssignedManagedIdentity". Yönetilen Kimlik doğrulamasını kullanmak için gereklidir. Alan mevcut değilse, varsayılanı ServicePrincipalKey olur
credential Kaynak grubuna erişim sağlayan Yönetilen Kimlik nesnesini içeren kimlik bilgisi referansını belirtin. Yalnızca "UserAssignedManagedIdentity" kimlik doğrulaması için gereklidir.
timetolive İsteğe bağlı HDInsight kümesi için izin verilen boşta kalma süresi. Kümede başka aktif iş yoksa, bir etkinlik çalıştırması tamamlandıktan sonra isteğe bağlı HDInsight kümesinin ne kadar süre etkin kalacağını belirler. İzin verilen en düşük değer 5 dakikadır (00:05:00).

Örneğin, bir etkinlik çalıştırması 6 dakika sürerse ve yaşam süresi 5 dakika olarak ayarlanırsa, etkinlik çalıştırması tamamlandıktan sonra küme 5 dakika boyunca canlı kalır. 6 dakikalık bir zaman aralığında başka bir etkinlik çalışması yürütülürse, aynı küme tarafından işlenir.

İsteğe bağlı HDInsight kümesi oluşturmak pahalı bir işlemdir (biraz zaman alabilir), bu nedenle isteğe bağlı HDInsight kümesini yeniden kullanarak hizmetin performansını artırmak için bu ayarı kullanın.

timetolive değerini 0 olarak ayarlarsanız, etkinlik çalıştırması tamamlanır tamamlanmaz küme silinir. Öte yandan, yüksek bir değer ayarlarsanız küme bazı sorun giderme amacıyla oturum açmanız için boşta kalabilir ancak yüksek maliyetlere neden olabilir. Bu nedenle, gereksinimlerinize göre uygun değeri ayarlamanız önemlidir.

timetolive özellik değeri uygun şekilde ayarlandıysa, birden çok işlem hattı isteğe bağlı HDInsight kümesinin örneğini paylaşabilir.		 Yes
clusterType Oluşturulacak HDInsight kümesinin türü. İzin verilen değerler "hadoop" ve "spark" değerleridir. Belirtilmezse, varsayılan değer hadoop olur. Kurumsal Güvenlik Paketi etkin bir küme isteğe bağlı olarak oluşturulamaz, bunun yerine mevcut bir kümeyi kullanın ya da kendi bilgi işlem kaynaklarınızı getirin. No
version HDInsight küme sürümü. Belirtilmezse, geçerli HDInsight tanımlı varsayılan sürümü kullanır. No
hostSubscriptionId HDInsight kümesi oluşturmak için kullanılan Azure abonelik kimliği. Belirtilmezse, Azure oturum açma bağlamınızın Abonelik Kimliğini kullanır. No
clusterNamePrefix HDI küme adının ön eki, küme adının sonuna otomatik olarak bir zaman damgası eklenir No
sparkVersion Küme türü "Spark" olduğunda Spark sürümü No
additionalLinkedServiceNames HDInsight bağlı hizmeti için ek depolama hesapları belirtir, böylece hizmet bunları sizin adınıza kaydedebilir. Bu depolama hesapları, linkedServiceName tarafından belirtilen depolama hesabıyla aynı bölgede oluşturulan HDInsight kümesiyle aynı bölgede olmalıdır. No
osType İşletim sistemi türü. İzin verilen değerler şunlardır: Linux ve Windows (yalnızca HDInsight 3.3 için). Varsayılan, Linux'tır. No
hcatalogLinkedServiceName HCatalog veritabanını işaret eden Azure SQL bağlı hizmetinin adı. İsteğe bağlı HDInsight kümesi, meta veri deposu olarak Azure SQL Veritabanı kullanılarak oluşturulur. No
connectVia Etkinlikleri bu HDInsight bağlı hizmetine göndermek için kullanılacak Integration Runtime. İsteğe bağlı HDInsight bağlı hizmeti için yalnızca Azure Integration Runtime'ı destekler. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır. No
clusterUserName Kümeye erişmek için kullanılan kullanıcı adı. No
clusterPassword Kümeye erişmek için güvenli dize türündeki parola. No
clusterSshUserName SSH kullanıcı adı, kümenin düğümüne (Linux için) uzaktan bağlanır. No
clusterSshPassword SSH'ye yönelik güvenli dize türündeki parola, kümenin düğümünü uzaktan bağlar (Linux için). No
scriptActions İsteğe bağlı küme oluşturması sırasında HDInsight küme özelleştirmeleri için betik belirtin.
Şu anda kullanıcı arabirimi yazma aracı yalnızca 1 betik eylemi belirtmeyi destekler, ancak JSON'da bu sınırlamayı aşabilirsiniz (JSON'da birden çok betik eylemi belirtin).		 No

Important

HDInsight, dağıtılabilir birden çok Hadoop kümesi sürümünü destekler. Her sürüm seçimi, Hortonworks Veri Platformu (HDP) dağıtımının belirli bir sürümünü ve bu dağıtımın içinde yer alan bir bileşen kümesini oluşturur. Desteklenen HDInsight sürümlerinin listesi, en son Hadoop ekosistem bileşenlerini ve düzeltmelerini sağlayacak şekilde güncelleştirilmeye devam ediyor. HDInsight'ın desteklenen sürümünü kullandığınızdan emin olmak için her zaman Desteklenen HDInsight sürümü ve İşletim Sistemi Türü'ne ait en son bilgilere başvurdığınızdan emin olun.

Important

HdInsight bağlı hizmetleri şu anda HBase, Interactive Query (Hive LLAP), Storm'u desteklememektedir.

  • additionalLinkedServiceNames JSON örneği
"additionalLinkedServiceNames": [{
    "referenceName": "MyStorageLinkedService2",
    "type": "LinkedServiceReference"          
}]

Authentication

Hizmet sorumlusu kimlik doğrulaması

İsteğe Bağlı HDInsight bağlı hizmeti, sizin adınıza HDInsight kümeleri oluşturmak için bir hizmet sorumlusu kimlik doğrulaması gerektirir. Hizmet sorumlu kimlik doğrulamasını kullanmak için, bir uygulama varlığını Microsoft Entra ID'ye kaydedin ve HDInsight kümesinin oluşturulduğu aboneliğin veya kaynak grubunun Katkı Sağlayan rolünü verin. Ayrıntılı adımlar için bkz . Kaynaklara erişebilen bir Microsoft Entra uygulaması ve hizmet sorumlusu oluşturmak için portalı kullanma. Bağlı hizmeti tanımlamak için kullandığınız aşağıdaki değerleri not edin:

  • Uygulama Kimliği
  • Uygulama anahtarı
  • Kiracı Kimliği

Aşağıdaki özellikleri belirterek hizmet sorumlusu kimlik doğrulamasını kullanın:

Property Description Required
servicePrincipalId Uygulamanın istemci kimliğini belirtin. Yes
servicePrincipalKey Uygulamanın anahtarını belirtin. Yes
tenant Uygulamanızın bulunduğu kiracı bilgilerini (etki alanı adı veya kiracı kimliği) belirtin. Fareyi Azure portalının sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Yes

Yönetilen Kimlik doğrulaması

Azure HDInsight isteğe bağlı bağlı hizmetler için Yönetilen Kimlik kimlik doğrulamasını kullanırken, Yönetilen Kimlik nesnesinin kaynak grubuna Katkıda Bulunan rolü erişimine sahip olduğundan emin olun.

ADLS 2. Nesil birincil depolama hesapları artık mevcut anahtar tabanlı kimlik doğrulamasına ek olarak Kullanıcı Tarafından Atanan Yönetilen Kimlik (UAMI) tabanlı kimlik doğrulamasını destekliyor. UAMI'nin birincil depolama hesabında Depolama Blobu Veri Sahibi izinleri olmalıdır.

Sınırlamalar:

  • ADLS 2. Nesil birincil depolama hesabı ve UAMI, isteğe bağlı HDInsight kümesini oluşturmak için kullanılan kaynak grubuyla aynı kaynak grubunda bulunmalıdır.
  • Data Factory'deki UAMI için kimlik bilgisi nesne adı, UAMI adıyla tam olarak eşleşmelidir.

Daha fazla bilgi için bkz. Azure HDInsight - Azure Data Lake Storage 2. Nesil - portal ve Azure HDInsight'ta yönetilen kimlikler oluşturma

Gelişmiş Özellikler

İsteğe bağlı HDInsight kümesinin ayrıntılı yapılandırması için aşağıdaki özellikleri de belirtebilirsiniz.

Property Description Required
coreConfiguration Oluşturulacak HDInsight kümesinin temel yapılandırma parametrelerini (core-site.xml gibi) belirtir. No
hBaseConfiguration HDInsight kümesi için HBase yapılandırma parametrelerini (hbase-site.xml) belirtir. No
hdfsConfiguration HDInsight kümesi için HDFS yapılandırma parametrelerini (hdfs-site.xml) belirtir. No
hiveConfiguration HDInsight kümesi için hive yapılandırma parametrelerini (hive-site.xml) belirtir. No
mapReduceConfiguration HDInsight kümesi için MapReduce yapılandırma parametrelerini (mapred-site.xml) belirtir. No
oozieConfiguration HDInsight kümesi için Oozie yapılandırma parametrelerini (oozie-site.xml) belirtir. No
stormConfiguration HDInsight kümesi için Storm yapılandırma parametrelerini (storm-site.xml) belirtir. No
yarnConfiguration HDInsight kümesi için Yarn yapılandırma parametrelerini (yarn-site.xml) belirtir. No
  • Örnek - Gelişmiş özelliklere sahip isteğe bağlı HDInsight küme yapılandırması
{
    "name": " HDInsightOnDemandLinkedService",
    "properties": {
      "type": "HDInsightOnDemand",
      "typeProperties": {
          "clusterSize": 16,
          "timeToLive": "01:30:00",
          "hostSubscriptionId": "<subscription ID>",
          "servicePrincipalId": "<service principal ID>",
          "servicePrincipalKey": {
            "value": "<service principal key>",
            "type": "SecureString"
          },
          "tenant": "<tenant id>",
          "clusterResourceGroup": "<resource group name>",
          "version": "3.6",
          "osType": "Linux",
          "linkedServiceName": {
              "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
              "type": "LinkedServiceReference"
            },
            "coreConfiguration": {
                "templeton.mapper.memory.mb": "5000"
            },
            "hiveConfiguration": {
                "templeton.mapper.memory.mb": "5000"
            },
            "mapReduceConfiguration": {
                "mapreduce.reduce.java.opts": "-Xmx4000m",
                "mapreduce.map.java.opts": "-Xmx4000m",
                "mapreduce.map.memory.mb": "5000",
                "mapreduce.reduce.memory.mb": "5000",
                "mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps": "0.8"
            },
            "yarnConfiguration": {
                "yarn.app.mapreduce.am.resource.mb": "5000",
                "mapreduce.map.memory.mb": "5000"
            },
            "additionalLinkedServiceNames": [{
                "referenceName": "MyStorageLinkedService2",
                "type": "LinkedServiceReference"          
            }]
        }
    },
      "connectVia": {
      "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
      "type": "IntegrationRuntimeReference"
    }
}

Düğüm boyutları

Aşağıdaki özellikleri kullanarak baş, veri ve zookeeper düğümlerinin boyutlarını belirtebilirsiniz:

Property Description Required
headNodeSize Baş düğümün boyutunu belirtir. Varsayılan değer: Standard_D3. Ayrıntılar için Düğüm Boyutlarını Belirtme bölümüne bakın. No
dataNodeSize Veri düğümünün boyutunu belirtir. Varsayılan değer: Standard_D3. No
zookeeperNodeSize Zoo Keeper düğümünün boyutunu belirtir. Varsayılan değer: Standard_D3. No
  • Düğüm boyutlarını belirtme: Önceki bölümde belirtilen özellikler için belirlemeniz gereken dize değerleri hakkında bilgi almak üzere Sanal Makinelerin Boyutları başlıklı makaleye bakın. Değerlerin makalede başvuruda bulunan CMDLETs ve APIS ile uyumlu olması gerekir. Makalede görebileceğiniz gibi, Büyük (varsayılan) boyutundaki veri düğümünün 7 GB belleği vardır ve bu da senaryonuz için yeterli olmayabilir.

D4 boyutlu baş düğümleri ve çalışan düğümleri oluşturmak istiyorsanız, headNodeSize ve dataNodeSize özellikleri için değer olarak Standard_D4 belirtin.

"headNodeSize": "Standard_D4",    
"dataNodeSize": "Standard_D4",

Bu özellikler için yanlış bir değer belirtirseniz şu hatayı alabilirsiniz: Küme oluşturulamadı. Özel durum: Küme oluşturma işlemi tamamlanamadı. İşlem '400' koduyla başarısız oldu. Küme geride bırakma durumu: 'Hata'. Mesaj: 'PreClusterCreationValidationFailure'. Bu hatayı aldığınızda, Sanal Makineler Boyutları makalesindeki tablodan CMDLET ve APIS adını kullandığınızdan emin olun.

Kendi işlem ortamınızı getirme

Bu tür bir yapılandırmada, kullanıcılar zaten var olan bir bilgi işlem ortamını bağlı hizmet olarak kaydedebilir. Bilgi işlem ortamı kullanıcı tarafından yönetilir ve hizmet bu ortamı kullanarak etkinlikleri yürütür.

Bu yapılandırma türü aşağıdaki işlem ortamları için desteklenir:

  • Azure HDInsight
  • Azure Batch
  • Azure Machine Learning
  • Azure Data Lake Analytics
  • Azure SQL DB, Azure Synapse Analytics, SQL Server

Azure HDInsight bağlantılı hizmet

Kendi HDInsight kümenizi bir veri fabrikasına veya Synapse çalışma alanına kaydetmek için bir Azure HDInsight bağlı hizmeti oluşturabilirsiniz.

Temel Kimlik Doğrulaması'nın kullanıldığı örnek

{
    "name": "HDInsightLinkedService",
    "properties": {
      "type": "HDInsight",
      "typeProperties": {
        "clusterUri": " https://<hdinsightclustername>.azurehdinsight.net/",
        "userName": "username",
        "password": {
            "value": "passwordvalue",
            "type": "SecureString"
          },
        "linkedServiceName": {
              "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
              "type": "LinkedServiceReference"
        }
      },
      "connectVia": {
        "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
        "type": "IntegrationRuntimeReference"
      }
    }
  }

Sistem tarafından atanan yönetilen kimliği kullanma örneği

{
    "name": "HDInsightLinkedService",
    "properties": {
      "type": "HDInsight",
      "typeProperties": {
        "clusterUri": " https://<hdinsightclustername>.azurehdinsight.net/",
        "clusterAuthType": "SystemAssignedManagedIdentity",
        "linkedServiceName": {
              "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
              "type": "LinkedServiceReference"
        }
      },
      "connectVia": {
        "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
        "type": "IntegrationRuntimeReference"
      }
    }
  }

Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliği kullanma örneği

{
    "name": "HDInsightLinkedService",
    "properties": {
      "type": "HDInsight",
      "typeProperties": {
        "clusterUri": " https://<hdinsightclustername>.azurehdinsight.net/",
         "clusterAuthType": "UserAssignedManagedIdentity",
         "credential": {
                "referenceName": "CredentialName",
                "type": "CredentialReference"
            },
        "linkedServiceName": {
              "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
              "type": "LinkedServiceReference"
        }
      },
      "connectVia": {
        "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
        "type": "IntegrationRuntimeReference"
      }
    }
  }

Properties

Property Description Required
type tür özelliği HDInsight olarak ayarlanmalıdır. Yes
clusterUri HDInsight kümesinin URI'sini. Yes
username Mevcut bir HDInsight kümesine bağlanmak için kullanılacak kullanıcının adını belirtin. Yes
password Kullanıcı hesabı için parola belirtin. Yes
linkedServiceName HDInsight kümesi tarafından kullanılan Azure blob depolama ile ilişkili Azure Depolama bağlantılı hizmetinin adı.

Şu anda bu özellik için Azure Data Lake Storage (2 Nesil) bağlı hizmetini belirtemezsiniz. HDInsight kümesinin Data Lake Store'a erişimi varsa Hive/Pig betiklerinden Azure Data Lake Storage (2. Nesil) içindeki verilere erişebilirsiniz.

Yes
isEspEnabled HDInsight kümesi Kurumsal Güvenlik Paketi etkinse 'true' değerini belirtin. Varsayılan değer 'false'tur. No
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek üzere kullanılacak olan Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Kendi Barındırdığınız Tümleştirme Çalışma Zamanı'nı kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır.
Kurumsal Güvenlik Paketi (ESP) özellikli HDInsight kümesi için, kümeye erişim iznine sahip olan veya ESP HDInsight kümesiyle aynı Sanal Ağ içinde dağıtılmış olan kendi kendine barındırılan bir tümleştirme çalışma zamanı kullanın.		 No
clusterAuthType HDInsight kümesi kimlik doğrulama türünü belirtin. Desteklenen kimlik doğrulama türleri şunlardır: "BasicAuth", "SystemAssignedManagedIdentity", "UserAssignedManagedIdentity". Yönetilen Kimlik kimlik doğrulaması kullanmak için gereklidir. Alan mevcut değilse, varsayılan olarak BasicAuth kullanılır.
credential HDInsight kümesi için Yönetilen Kimlik objesi bilgilerini içeren kimlik bilgisi referansını belirtin. Yalnızca "UserAssignedManagedIdentity" kimlik doğrulaması için gereklidir

Authentication

ADLS 2. Nesil için Azure Depolama bağlı hizmeti artık mevcut kimlik doğrulama yöntemlerine ek olarak sistem tarafından atanan ve kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlikleri de destekliyor. Bu destek, Azure Integration Runtime (Azure IR) kullanılırken varsayılan olarak kullanılabilir ve 5.55.9306.2 veya sonraki bir sürümden başlayarak Şirket İçinde Barındırılan Tümleştirme Çalışma Zamanı'nda (SHIR) desteklenir. Azure Blob Depolama için Azure Depolama bağlı hizmeti yalnızca hesap anahtarı kimlik doğrulamasını desteklemeye devam eder. Küme yönetilen kimlik kimlik doğrulaması artık Azure IR kullanılırken de varsayılan olarak kullanılabilir ve sürüm 5.58 veya üzeri ile başlayarak SHIR'de desteklenir. Küme oluştururken, küme başına yalnızca bir kimlik doğrulama yöntemi kullanılabilir. Yönetilen kimlikle küme oluşturma ve yönetme hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Entra Id kimlik doğrulaması ile Azure HDInsight kümesi oluşturma ve yönetme

Important

HDInsight, dağıtılabilir birden çok Hadoop kümesi sürümünü destekler. Her sürüm seçimi, Hortonworks Veri Platformu (HDP) dağıtımının belirli bir sürümünü ve bu dağıtımın içinde yer alan bir bileşen kümesini oluşturur. Desteklenen HDInsight sürümlerinin listesi, en son Hadoop ekosistem bileşenlerini ve düzeltmelerini sağlayacak şekilde güncelleştirilmeye devam ediyor. HDInsight'ın desteklenen sürümünü kullandığınızdan emin olmak için her zaman Desteklenen HDInsight sürümü ve İşletim Sistemi Türü'ne ait en son bilgilere başvurdığınızdan emin olun.

Important

HdInsight bağlı hizmetleri şu anda HBase, Interactive Query (Hive LLAP), Storm'u desteklememektedir.

Azure Batch bağlı hizmeti

Note

Azure ile etkileşim kurmak için Azure Az PowerShell modülünü kullanmanızı öneririz. Başlamak için bkz. Azure PowerShell'i yükleme. Az PowerShell modülüne nasıl geçeceğinizi öğrenmek için bkz. Azure PowerShell’i AzureRM’den Az’ye geçirme.

Bir sanal makine (VM) Batch havuzunu bir veri veya Synapse çalışma alanına kaydetmek için bir Azure Batch bağlı hizmeti oluşturabilirsiniz. Azure Batch'i kullanarak Özel etkinlik çalıştırabilirsiniz.

Azure Batch hizmetinde yeniyseniz aşağıdaki makalelere bakın:

Important

Yeni bir Azure Batch havuzu oluştururken 'VirtualMachineConfiguration' kullanılmalıdır ve 'CloudServiceConfiguration' kullanılmamalıdır.

Example

{
    "name": "AzureBatchLinkedService",
    "properties": {
      "type": "AzureBatch",
      "typeProperties": {
        "accountName": "batchaccount",
        "accessKey": {
          "type": "SecureString",
          "value": "access key"
        },
        "batchUri": "https://batchaccount.region.batch.azure.com",
        "poolName": "poolname",
        "linkedServiceName": {
          "referenceName": "StorageLinkedService",
          "type": "LinkedServiceReference"
        }
      },
      "connectVia": {
        "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
        "type": "IntegrationRuntimeReference"
      }
    }
  }

Properties

Property Description Required
type type özelliği AzureBatch olarak ayarlanmalıdır. Yes
accountName Azure Batch hesabının adı. Yes
accessKey Azure Batch hesabı için erişim anahtarı. Yes
batchUri https:// batchaccountname.region.batch.azure.com biçiminde Azure Batch hesabınızın URL'si. Yes
poolName Sanal makine havuzunun adı. Yes
linkedServiceName Bu Azure Batch bağlı hizmetiyle ilişkili Azure Depolama bağlı hizmetinin adı. Bu bağlı hizmet, etkinliği çalıştırmak için gereken hazırlama dosyaları için kullanılır. Yes
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek üzere kullanılacak olan Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Kendi Barındırdığınız Tümleştirme Çalışma Zamanı'nı kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır. No

Machine Learning Studio (klasik) bağlı hizmet

Important

Azure Machine Learning Studio (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021 itibarıyla yeni Machine Learning Studio (klasik) kaynakları (çalışma alanı ve web hizmeti planı) oluşturamazsınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Studio (klasik) denemelerini ve web hizmetlerini kullanmaya devam edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz.

Machine Learning Studio (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılıyor ve gelecekte güncelleştirilmeyebilir.

Bir Machine Learning Studio (klasik) bağlı hizmeti, toplu puanlama uç noktasını bir veri fabrikasına veya Synapse çalışma alanına kaydetmek amacıyla oluşturursunuz.

Example

{
    "name": "AzureMLLinkedService",
    "properties": {
      "type": "AzureML",
      "typeProperties": {
        "mlEndpoint": "https://[batch scoring endpoint]/jobs",
        "apiKey": {
            "type": "SecureString",
            "value": "access key"
        }
     },
     "connectVia": {
        "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
        "type": "IntegrationRuntimeReference"
      }
    }
}

Properties

Property Description Required
Type tür özelliği şu şekilde ayarlanmalıdır: AzureML. Yes
mlEndpoint Toplu puanlama URL'si. Yes
apiKey Yayımlanan çalışma alanı modelinin API'sini. Yes
updateResourceEndpoint Tahmine dayalı Web Hizmetini eğitilmiş model dosyasıyla güncelleştirmek için kullanılan ML Studio (klasik) Web Hizmeti uç noktasının Kaynak Güncelleştirme URL'si No
servicePrincipalId Uygulamanın istemci kimliğini belirtin. Bu, updateResourceEndpoint belirtilirse gereklidir.
servicePrincipalKey Uygulamanın anahtarını belirtin. Bu, updateResourceEndpoint belirtilirse gereklidir.
tenant Uygulamanızın bulunduğu kiracı bilgilerini (etki alanı adı veya kiracı kimliği) belirtin. Fareyi Azure portalının sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Bu, updateResourceEndpoint belirtilirse gereklidir.
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek üzere kullanılacak olan Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Kendi Barındırdığınız Tümleştirme Çalışma Zamanı'nı kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır. No

Azure Machine Learning bağlı hizmeti

Azure Machine Learning çalışma alanını bir veri fabrikasına veya Synapse çalışma alanına bağlamak için bir Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturursunuz.

Note

Şu anda Azure Machine Learning bağlı hizmeti için yalnızca hizmet sorumlusu kimlik doğrulaması desteklenmektedir.

Example

{
    "name": "AzureMLServiceLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureMLService",
        "typeProperties": {
            "subscriptionId": "subscriptionId",
            "resourceGroupName": "resourceGroupName",
            "mlWorkspaceName": "mlWorkspaceName",
            "servicePrincipalId": "service principal id",
            "servicePrincipalKey": {
                "value": "service principal key",
                "type": "SecureString"
            },
            "tenant": "tenant ID"
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime?",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Properties

Property Description Required
Type tür özelliği şu şekilde ayarlanmalıdır: AzureMLService. Yes
subscriptionId Azure abonelik kimliği Yes
resourceGroupName name Yes
mlWorkspaceName Azure Machine Learning çalışma alanı adı Yes
servicePrincipalId Uygulamanın istemci kimliğini belirtin. Yes
servicePrincipalKey Uygulamanın anahtarını belirtin. Yes
tenant Uygulamanızın bulunduğu kiracı bilgilerini (etki alanı adı veya kiracı kimliği) belirtin. Fareyi Azure portalının sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Bu, updateResourceEndpoint belirtilirse gereklidir.
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek üzere kullanılacak olan Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Kendi Barındırdığınız Tümleştirme Çalışma Zamanı'nı kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır. No

Azure Data Lake Analytics bağlantılı hizmet

Azure Data Lake Analytics işlem hizmetini bir veri fabrikasına veya Synapse çalışma alanına bağlamak için bir Azure Data Lake Analytics bağlı hizmeti oluşturursunuz. İşlem hattındaki Data Lake Analytics U-SQL etkinliği bu bağlı hizmeti ifade eder.

Example

{
    "name": "AzureDataLakeAnalyticsLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureDataLakeAnalytics",
        "typeProperties": {
            "accountName": "adftestaccount",
            "dataLakeAnalyticsUri": "azuredatalakeanalytics URI",
            "servicePrincipalId": "service principal id",
            "servicePrincipalKey": {
                "value": "service principal key",
                "type": "SecureString"
            },
            "tenant": "tenant ID",
            "subscriptionId": "<optional, subscription ID of ADLA>",
            "resourceGroupName": "<optional, resource group name of ADLA>"
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Properties

Property Description Required
type type özelliği şu şekilde ayarlanmalıdır: AzureDataLakeAnalytics. Yes
accountName Azure Data Lake Analytics Hesap Adı. Yes
dataLakeAnalyticsUri Azure Data Lake Analytics URI'si. No
subscriptionId Azure abonelik kimliği No
resourceGroupName Azure kaynak grubu adı No
servicePrincipalId Uygulamanın istemci kimliğini belirtin. Yes
servicePrincipalKey Uygulamanın anahtarını belirtin. Yes
tenant Uygulamanızın bulunduğu kiracı bilgilerini (etki alanı adı veya kiracı kimliği) belirtin. Fareyi Azure portalının sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Yes
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek üzere kullanılacak olan Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Kendi Barındırdığınız Tümleştirme Çalışma Zamanı'nı kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır. No

Bağlı Azure Databricks hizmeti

Databricks iş yüklerini (not defteri, jar, python) çalıştırmak için kullandığınız Databricks çalışma alanını kaydetmek için Azure Databricks bağlı hizmeti oluşturabilirsiniz.

Important

Databricks bağlantılı hizmetler Örnek havuzlarını ve Sistem tarafından atanan yönetilen kimlik doğrulamasını destekler.

Örnek - Databricks'te yeni iş kümesi kullanma

{
    "name": "AzureDatabricks_LS",
    "properties": {
        "type": "AzureDatabricks",
        "typeProperties": {
            "domain": "https://eastus.azuredatabricks.net",
            "newClusterNodeType": "Standard_D3_v2",
            "newClusterNumOfWorker": "1:10",
            "newClusterVersion": "4.0.x-scala2.11",
            "accessToken": {
                "type": "SecureString",
                "value": "YourAccessToken"
            }
        }
    }
}

Örnek - Databricks'te mevcut Etkileşimli kümeyi kullanma

{
    "name": " AzureDataBricksLinkedService",
    "properties": {
      "type": " AzureDatabricks",
      "typeProperties": {
        "domain": "https://westeurope.azuredatabricks.net",
        "accessToken": {
            "type": "SecureString", 
            "value": "YourAccessToken"
          },
        "existingClusterId": "{clusterId}"
        }
}

Properties

Property Description Required
name Bağlı Hizmetin Adı Yes
type tür özelliği şu şekilde ayarlanmalıdır: Azure Databricks. Yes
domain Databricks çalışma alanının bölgesini temel alarak Azure Bölgesini buna göre belirtin. Örnek: https://eastus.azuredatabricks.net Yes
accessToken Hizmetin Azure Databricks'de kimlik doğrulaması için erişim belirteci gereklidir. Erişim belirtecinin databricks çalışma alanından oluşturulması gerekir. Erişim belirtecini bulmak için daha ayrıntılı adımlar burada bulunabilir No
MSI Azure Databricks'de kimlik doğrulaması yapmak için hizmetin yönetilen kimliğini (sistem tarafından atanan) kullanın. 'MSI' kimlik doğrulaması kullanırken Erişim Belirteci gerekmez. Yönetilen Kimlik kimlik doğrulaması hakkında daha fazla ayrıntıya buradan ulaşabilirsiniz No
existingClusterId Mevcut bir kümenin Cluster ID’si, tüm işleri bu küme üzerinde çalıştırmak için kullanılır. Bu zaten oluşturulmuş bir Etkileşimli Küme olmalıdır. Yanıt vermeyi durdurursa kümeyi el ile yeniden başlatmanız gerekebilir. Databricks, daha fazla güvenilirlik için yeni kümelerde iş çalıştırmayı önerir. Databricks çalışma alanında Etkileşimli Kümenin Küme Kimliğini bulabilirsiniz -> Kümeler -> Etkileşimli Küme Adı -> Yapılandırma -> Etiketler. Diğer ayrıntılar No
instancePoolId Databricks çalışma alanındaki mevcut bir havuzun Örnek Havuzu Kimliği. No
newClusterVersion Kümenin Spark sürümü. Databricks'te bir iş kümesi oluşturur. No
newClusterNumOfWorker Bu kümenin sahip olması gereken çalışan düğümlerinin sayısı. Bir kümede toplam num_workers + 1 Spark düğümü için bir Spark Sürücüsü ve num_workers Yürütücüleri vardır. Int32 biçimindeki "1" gibi bir dize, numOfWorker'ın 1 olduğu veya "1:10" ifadesinin minimum 1 ve maksimum 10 olarak otomatik ölçeklendirildiği anlamına gelir. No
newClusterNodeType Bu alan, bu kümedeki Spark düğümlerinin her biri için kullanılabilen kaynakları tek bir değer aracılığıyla kodlar. Örneğin Spark düğümleri bellek veya işlem yoğunluklu iş yükleri için sağlanabilir ve iyileştirilebilir. Bu alan yeni küme için gereklidir No
newClusterSparkConf isteğe bağlı, kullanıcı tarafından belirtilen Spark yapılandırması anahtar-değer çiftleri kümesi. Kullanıcılar ayrıca sırasıyla spark.driver.extraJavaOptions ve spark.executor.extraJavaOptions aracılığıyla sürücüye ve yürütücülere fazladan JVM seçeneklerinden oluşan bir dize geçirebilir. No
newClusterInitScripts yeni küme için isteğe bağlı, kullanıcı tanımlı başlatma betikleri kümesi. Çalışma alanı dosyalarında (önerilen) veya DBFS yolu (eski) aracılığıyla init betiklerini belirtebilirsiniz. No

Azure SQL Veritabanı bağlantılı hizmet

Azure SQL bağlı bir hizmet oluşturur ve bu hizmeti işlem hattı üzerinden bir saklı yordam çağırmak için Saklı Yordam Etkinliği ile kullanırsınız. Bu bağlı hizmetle ilgili ayrıntılar için Azure SQL Bağlayıcısı makalesine bakın.

Azure Synapse Analytics bağlantılı hizmet

Azure Synapse Analytics bağlı hizmeti oluşturur ve Saklı Yordam Etkinliği ile bir saklı yordamı bir işlem hattından çağırmak için kullanırsınız. Bu bağlı hizmetle ilgili ayrıntılar için Azure Synapse Analytics Bağlayıcısı makalesine bakın.

SQL Server için bağlı hizmet

SQL Server için bağlı bir hizmet oluşturur ve bir işlem hattından saklı yordam çağırmak amacıyla bu hizmeti Saklı Yordam Etkinliği ile birlikte kullanırsınız. Bu bağlı hizmetle ilgili ayrıntılar için SQL Server bağlayıcısı makalesine bakın.

Azure Synapse Analytics (Artifacts) bağlantılı hizmet

Bir Azure Synapse Analytics (Artifacts) bağlı hizmeti oluşturur ve Synapse Notebook Etkinliği ve Synapse Spark iş tanımı Etkinliği ile kullanırsınız.

Example

{
    "name": "AzureSynapseArtifacts",
    "type": "Microsoft.DataFactory/factories/linkedservice",
    "properties": {
      "properties": {
        "a":{
          "type": "String"
        }
      },
        "annotations": [],
        "type": "AzureSynapseArtifacts",
        "typeProperties": {
            "endpoint": "@{linkedService().a}",
            "authentication": "MSI",
            "workspaceResourceId": ""
        },
        "ConnectVia":{
          "referenceName": "integrationRuntime1",
          "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Properties

Property Description Required
name Bağlı Hizmetin Adı Yes
description Bağlı Hizmetin açıklaması No
annotations Bağlı Hizmetin ek açıklamaları No
type Tür özelliği AzureSynapseArtifacts olarak ayarlanmalıdır Yes
endpoint Azure Synapse Analytics URL'si Yes
authentication Varsayılan ayar Sistem Tarafından Atanan Yönetilen Kimlik'tir Yes
workspaceResourceId çalışma alanı kaynak kimliği Yes
connectVia Veri deposuna bağlanmak için kullanılacak tümleştirme çalışma zamanı. Azure Integration Runtime kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime'ı kullanır. Kendi kendine barındırılan tümleştirme çalışma zamanı şu anda desteklenmiyor. Yes

Azure Function bağlı hizmet

Azure İşlevi bağlantılı bir hizmet oluşturur ve bunu bir işlem hattında Azure İşlevlerini çalıştırmak için Azure İşlevi etkinliği ile birlikte kullanırsınız. Azure işlevinin dönüş türü geçerli JObjectolmalıdır. (JArray'nin bir olmadığını unutmayınJObject.) JObject haricindeki herhangi bir dönüş türü başarısız olur ve Yanıt İçeriği geçerli bir JObject değil hatası kullanıcıya iletilir.

Property Description Required
type Tür özelliği şu şekilde ayarlanmalıdır: AzureFunction yes
işlev uygulaması URL'si Azure İşlev Uygulaması URL'si. Biçim: https://<accountname>.azurewebsites.net. Bu URL, İşlev Uygulamanızı Azure portalında görüntülerken URL bölümünün altındaki değerdir yes
işlev tuşu Azure İşlevi için erişim anahtarı. İlgili işlevin Yönet bölümüne tıklayın ve İşlev Anahtarı'nı veya Konak anahtarını kopyalayın. Daha fazla bilgi için buraya bakın: Erişim anahtarlarıyla çalışma yes

İlgili içerik

Desteklenen dönüştürme etkinliklerinin listesi için bkz . Verileri dönüştürme.

  • Last updated on