Azure Data Factory ve Synapse işlem hatları tarafından desteklenen işlem ortamları

ŞUNLARA UYGULANIR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tip

Microsoft Fabric'daki Data Factory, daha basit bir mimariye, yerleşik yapay zekaya ve yeni özelliklere sahip yeni nesil Azure Data Factory. Veri tümleştirmeyi yeni kullanmaya başladıysanız Fabric Data Factory ile başlayın. Mevcut ADF iş yükleri veri bilimi, gerçek zamanlı analiz ve raporlama genelinde yeni özelliklere erişmek için Fabric yükseltebilir.

Important

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

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

Machine Learning Studio (klasik) belgeler 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 Yürüt
Azure Data Lake Analytics Data Lake Analytics U-SQL
Azure SQL, Azure Synapse Analytics, SQL Server Saklı Yordam
Azure Databricks Notebook, Jar, Python
Azure Synapse Analytics (Bileşenler) Synapse Notebook etkinliği, Synapse Spark iş tanımı
Azure Functions Azure İşlev etkinliği

HDInsight işlem ortamı

Ayrıntılar için, Talep üzerine ve BYOC (Kendi İşleminizi Getirin) ortamında yapılandırma için desteklenen depolama bağlantılı hizmet türlerine ilişkin aşağıdaki tabloya bakın.

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

Azure HDInsight isteğe bağlı bağlantılı hizmet

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 kümeler için desteklenmektedir. Azure Databricks, iş kümelerini kullanan isteğe bağlı işleri de destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Databricks bağlantılı hizmet.

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

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

  • İsteğe bağlı HDInsight kümesi Azure aboneliğiniz altında oluşturulur. Küme çalışır durumdayken kümeyi Azure portalınızda görebilirsiniz.
  • İsteğe bağlı HDInsight kümesinde çalıştırılan işlerin günlükleri HDInsight kümesiyle ilişkili storage 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.
  • İsteğe bağlı Azure HDInsight bağlı hizmetiyle Script Action kullanabilirsiniz.

Important

İsteğe bağlı olarak bir Azure HDInsight kümesi sağlamak 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, belirttiğiniz blob storage içinde bir default container oluşturur (linkedServiceName). 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 çalıştırıldığında, Azure blob depolama alanınızda birçok kapsayıcı görürsünüz. İşlerin sorunlarını gidermek için bunlara ihtiyacınız yoksa, storage maliyetini azaltmak için bunları silmek isteyebilirsiniz. Bu kapsayıcı adları belirli bir düzen izler: adf**yourfactoryorworkspacename**-**linkedservicename**-datetimestamp. Azure blob depolamanızdaki kapsayıcıları silmek için Microsoft Azure Storage Explorer 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 Storage'a bağlı hizmet, isteğe bağlı küme tarafından verileri depolamak ve işlemek için kullanılacaktır. HDInsight kümesi, bu Azure Storage hesabıyla aynı bölgede oluşturulur. Azure HDInsight, desteklediği her Azure bölgede kullanabileceğiniz toplam çekirdek sayısıyla ilgili sınırlamaya sahiptir. Bu Azure bölgesinde gerekli clusterSize'ı karşılamak için 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 bir Azure Data Lake Storage (2. Nesil) kullanan isteğe bağlı bir HDInsight kümesi oluşturamazsınız. HDInsight işlemesinden elde edilen sonuç verilerini Azure Data Lake Storage (2. Nesil) içine depolamak istiyorsanız, verileri Azure Blob Storage'dan Azure Data Lake Storage'a (2. Nesil) kopyalamak için Copy Activity kullanın.

Yes
clusterResourceGroup HDInsight kümesi bu kaynak grubunda oluşturulur. Yes
kümeKaynakGrubuYetkilendirmeTürü 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 grubu üzerinde erişimi olan 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 pipelines 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 etkinleştirilmiş bir küme isteğe bağlı olarak yaratılamaz, bunun yerine mevcut bir küme/ kendi hesaplama kaynağınızı getirin kullanın. 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 storage hesapları belirtir, böylece hizmet bunları sizin adınıza kaydedebilir. Bu storage hesapları, linkedServiceName tarafından belirtilen storage 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 veritabanına işaret eden Azure SQL bağlı hizmetin adı. İsteğe bağlı HDInsight kümesi, meta veri deposu olarak Azure SQL Database kullanılarak oluşturulur. No
connectVia Bu HDInsight ile ilişkili hizmete etkinlikleri göndermek için kullanılacak olan Integration Runtime. İsteğe bağlı HDInsight bağlantılı hizmet için yalnızca Azure Integration Runtime desteklenir. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime kullanır. No
clusterUserName Kümeye erişim için kullanıcı adı. No
clusterPassword Küme erişimi 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 sorumlusu kimlik doğrulamasını kullanmak için, bir uygulama varlığını Microsoft Entra ID kaydedin ve buna aboneliğin veya HDInsight kümesinin oluşturulduğu kaynak grubunun Contributor 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 portalın sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Yes

Yönetilen Kimlik doğrulaması

İsteğe bağlı Azure HDInsight 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 storage hesapları artık mevcut anahtar tabanlı kimlik doğrulamasına ek olarak Kullanıcı Tarafından Atanan Yönetilen Kimlik (UAMI) tabanlı kimlik doğrulamasını destekliyor. Birincil depolama hesabında UAMI'nin Depolama Blob Veri Sahibi izinleri bulunmalıdır.

Sınırlamalar:

  • ADLS 2. Nesil birincil storage 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 oluşturma - Azure Data Lake Storage Gen2 - portal ve Azure HDInsight

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 gerekli olan dize değerlerini öğrenmek için, Sanal Makinelerin Boyutları makalesine 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, CMDLET & APIS adını, Sanal Makinelerin Boyutları makalesindeki tablodan 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 bağlı hizmet

Kendi HDInsight kümenizi bir veri fabrikasına veya Synapse çalışma alanına kaydetmek için Azure HDInsight bağlı bir hizmet 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 depolamaya atıfta bulunan Azure Storage bağlantılı hizmetin adı.

Şu anda, bu özellik için bir Azure Data Lake Storage (2. Nesil) bağlı hizmeti belirtemezsiniz. HDInsight kümesinin Data Lake Deposu'na 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 için kullanılacak Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Özyönetimli Integration Runtime kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime kullanır.
Kurumsal Güvenlik Paketi (ESP) özellikli HDInsight kümesi için, ya bir görüş hattı olan ya da ESP HDInsight kümesiyle aynı Sanal Ağ içinde dağıtılmış olan şirket içinde 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 Storage 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) kullanıldığında varsayılan olarak sağlanır ve 5.55.9306.2 veya sonraki bir sürümden itibaren Kendi Kendine Barındırılan Integration Runtime (SHIR) sürümlerinde de desteklenir. Azure Blob Storage için Azure Storage bağlı hizmet 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 doğrulamasıyla 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 etkileşime geçmek için Azure Az PowerShell modülünü kullanmanızı öneririz. Başlamak için bkz. Azure PowerShell yükleme. Az PowerShell modülüne nasıl geçiş yapılacağını öğrenmek için bkz. AzureRM'den Az Azure PowerShell dağıtma.

Bir veriye veya Synapse çalışma alanına sanal makinelerden oluşan bir Batch havuzu (VM) kaydetmek için Azure Batch bağlı bir hizmet oluşturabilirsiniz. Azure Batch kullanarak Özel etkinlik çalıştırabilirsiniz.

Azure Batch hizmetini yeni kullanıyorsanız 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 makineler havuzunun adı. Yes
linkedServiceName Bu Azure Batch bağlı hizmetle ilişkili Azure Storage bağlı hizmetin adı. Bu bağlı hizmet, etkinliği çalıştırmak için gereken hazırlama dosyaları için kullanılır. Yes
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek için kullanılacak Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Özyönetimli Integration Runtime kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime kullanır. No

Machine Learning Studio (klasik) bağlantılı hizmet

Important

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

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

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

Machine Learning Studio (klasik) toplu puanlama uç noktasını bir veri fabrikasına veya Synapse çalışma alanına kaydetmek için Machine Learning Studio (klasik) bağlı bir hizmet 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 portalın sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Bu, updateResourceEndpoint belirtilirse gereklidir.
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek için kullanılacak Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Özyönetimli Integration Runtime kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime kullanır. No

Azure Machine Learning bağlı hizmet

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

Note

Şu anda Azure Machine Learning bağlı hizmet 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 portalın sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Bu, updateResourceEndpoint belirtilirse gereklidir.
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek için kullanılacak Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Özyönetimli Integration Runtime kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime kullanır. No

Azure Data Lake Analytics bağlı hizmeti

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 Hesap Adı'Azure Data Lake Analytics. 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 portalın sağ üst köşesine getirerek alabilirsiniz. Yes
connectVia Etkinlikleri bu bağlı hizmete göndermek için kullanılacak Integration Runtime. Azure Integration Runtime veya Özyönetimli Integration Runtime kullanabilirsiniz. Belirtilmezse, varsayılan Azure Integration Runtime kullanır. No

Azure Databricks bağlı hizmeti

Databricks iş yüklerini (not defteri, jar, python) çalıştırmak için kullandığınız Databricks çalışma alanını kaydetmek için Azure Databricks bağlı hizmet 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 type özelliği şu şekilde ayarlanmalıdır: Azure Databricks. Yes
domain Databricks çalışma alanının bölgesine bağlı olarak Azure Bölgesini belirtin. Örnek: https://eastus.azuredatabricks.net Yes
accessToken Azure Databricks hizmeti için kimlik doğrulaması yapmak amacıyla bir erişim belirteci gereklidir. Access token'ın Databricks çalışma alanından oluşturulması gerekir. access belirtecini bulmanın daha ayrıntılı adımlarını burada bulabilirsiniz. No
MSI Azure Databricks 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 bilgiyi buradan bulabilirsiniz. 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 Database bağlı hizmet

Bir Azure SQL bağlı hizmeti oluşturur ve işlem hattından bir saklı yordamı çağırmak için Stored Procedure Activity'yi kullanırsınız. Bu bağlı hizmet hakkındaki ayrıntılar için Azure SQL Connector makalesine bakın.

Azure Synapse Analytics bağlı hizmet

Azure Synapse Analytics bağlı hizmetini oluşturursunuz ve bir işlem hattından bir saklı yordamı çalıştırmak için Stored Procedure Activity ile birlikte kullanırsınız. Bu bağlı hizmet hakkındaki ayrıntılar için Azure Synapse Analytics Connector makalesine bakın.

SQL Server bağlı hizmeti

SQL Server bağlantılı bir hizmet oluşturursunuz ve bir işlem hattından saklı yordam çağırmak için Stored Procedure Activity ile birlikte kullanırsınız. Bu bağlı hizmet hakkındaki ayrıntılar için SQL Server bağlayıcı makalesine bakın.

Azure Synapse Analytics (Artifaktlar) bağlantılı hizmet

Bir Azure Synapse Analytics (Yapıtlar) bağlantılı hizmeti oluşturur ve Synapse Notebook Activity ve Synapse Spark job definition Activity 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 kullanır. Kendi bünyesinde barındırılan entegrasyon çalışma zamanı şu anda desteklenmiyor. Yes

Azure Fonksiyon bağlantılı hizmet

Bir Azure İşlev bağlı hizmeti oluşturur ve bunu Azure İşlev aktivitesi ile birlikte, Azure Functions'ı bir işlem hattında çalıştırmak için kullanırsınız. Azure işlevinin dönüş türü geçerli bir JObject olmalıdır. (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, Azure portalında İşlev Uygulamanızı 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 çalışmak yes

İlgili içerik

Desteklenen dönüştürme etkinliklerinin listesi için bkz . Verileri dönüştürme.

  • Last updated on