使用 Azure CLI 來管理 Azure Data Lake Analytics
重要
Azure Data Lake Analytics 於 2024 年 2 月 29 日淘汰。 透過此公告深入了解。
針對數據分析，您的組織可以使用 Azure Synapse Analytics 或 Microsoft Fabric。
了解如何使用 Azure CLI 管理 Azure Data Lake Analytics 帳戶、資料來源、使用者和工作。 若要使用其他工具查看管理主題，請選取上面的索引標籤。
必要條件
開始進行本教學課程之前，您必須具備下列資源：
Azure 訂用帳戶。 請參閱取得 Azure 免費試用。
Azure CLI。 請參閱 安裝和設定 Azure CLI。
- 下載並安裝 發行前版本的 Azure CLI 工具 ，以完成此示範。
使用
az login命令進行驗證，並且選取您想要使用的訂用帳戶。 如需使用公司或學校帳戶驗證的詳細資訊，請參閱 從 Azure CLI 連線至 Azure 訂用帳戶。az login az account set --subscription <subscription id>您現在可以存取 Data Lake Analytics 和 Data Lake Store 命令。 執行下列命令以列出 Data Lake Store 和 Data Lake Analytics 命令：
az dls -h az dla -h
管理帳戶
您必須擁有 Data Lake Analytics 帳戶，才能執行任何 Data Lake Analytics 工作。 與 Azure HDInsight 不同的是，分析帳戶未執行工作時，您無需支付該帳戶的費用。 您只需支付執行工作時的費用。 如需詳細資訊，請參閱 Azure Data Lake Analytics 概觀。
建立帳戶
執行下列命令來建立 Data Lake 帳戶。
az dla account create --account "<Data Lake Analytics account name>" --location "<Location Name>" --resource-group "<Resource Group Name>" --default-data-lake-store "<Data Lake Store account name>"
更新帳戶
下列命令會更新現有 Data Lake Analytics 帳戶的屬性
az dla account update --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --firewall-state "Enabled" --query-store-retention 7
列出帳戶
列出特定資源群組內的 Data Lake Analytics 帳戶
az dla account list "<Resource group name>"
取得帳戶的詳細資料
az dla account show --account "<Data Lake Analytics account name>" --resource-group "<Resource group name>"
刪除帳戶
az dla account delete --account "<Data Lake Analytics account name>" --resource-group "<Resource group name>"
管理資料來源
Data Lake Analytics 目前支援以下兩個資料來源：
當您建立分析帳戶時，必須指定 Azure Data Lake 儲存體帳戶作為預設的儲存體帳戶。 預設的 Data Lake 儲存體帳戶是用來儲存作業中繼資料與作業稽核記錄。 建立 Analytics 帳戶後，您可以新增其他的 Data Lake Storage 帳戶和/或 Azure 儲存體帳戶。
尋找預設的 Data Lake Store 帳戶
您可以執行 az dla account show 命令來檢視所使用的預設 Data Lake Store 帳戶。 預設帳戶名稱列在 defaultDataLakeStoreAccount 屬性底下。
az dla account show --account "<Data Lake Analytics account name>"
新增其他 Blob 儲存體帳戶
az dla account blob-storage add --access-key "<Azure Storage Account Key>" --account "<Data Lake Analytics account name>" --storage-account-name "<Storage account name>"
注意
僅支援 Blob 儲存體簡短名稱。 請勿使用 FQDN，例如 "myblob.blob.core.windows.net"。
新增其他 Data Lake Store 帳戶
下列命令會使用另一個 Data Lake Store 帳戶來更新指定的 Data Lake Analytics 帳戶：
az dla account data-lake-store add --account "<Data Lake Analytics account name>" --data-lake-store-account-name "<Data Lake Store account name>"
更新現有的資料來源
若要更新現有的 Blob 儲存體帳戶金鑰：
az dla account blob-storage update --access-key "<New Blob Storage Account Key>" --account "<Data Lake Analytics account name>" --storage-account-name "<Data Lake Store account name>"
列出資料來源
若要列出 Data Lake Store 帳戶：
az dla account data-lake-store list --account "<Data Lake Analytics account name>"
若要列出 Blob 儲存體帳戶：
az dla account blob-storage list --account "<Data Lake Analytics account name>"
刪除資料來源
刪除 Data Lake Store 帳戶：
az dla account data-lake-store delete --account "<Data Lake Analytics account name>" --data-lake-store-account-name "<Azure Data Lake Store account name>"
刪除 Blob 儲存體帳戶：
az dla account blob-storage delete --account "<Data Lake Analytics account name>" --storage-account-name "<Data Lake Store account name>"
管理工作
您必須擁有 Data Lake Analytics 帳戶，才能建立工作。 如需詳細資訊，請參閱 管理 Data Lake Analytics 帳戶。
列出工作
az dla job list --account "<Data Lake Analytics account name>"
取得工作詳細資料
az dla job show --account "<Data Lake Analytics account name>" --job-identity "<Job Id>"
提交工作
注意
工作的預設優先順序為 1000，工作的平行處理原則預設程度是 1。
az dla job submit --account "<Data Lake Analytics account name>" --job-name "<Name of your job>" --script "<Script to submit>"
取消工作
使用 list 命令來尋找工作識別碼，然後使用 cancel 來取消工作。
az dla job cancel --account "<Data Lake Analytics account name>" --job-identity "<Job Id>"
管線和週期
取得管線和週期的相關資訊
使用 az dla job pipeline 命令來查看先前提交作業的管線資訊。
az dla job pipeline list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"
az dla job pipeline show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --pipeline-identity "<Pipeline ID>"
使用 az dla job recurrence 命令來查看先前提交作業的週期資訊。
az dla job recurrence list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"
az dla job recurrence show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --recurrence-identity "<Recurrence ID>"