快速入門：使用 ARM 範本建立 Azure Data Factory

發行項
06/13/2024

適用於：Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

提示

試用 Microsoft Fabric 中的 Data Factory，這是適用於企業的全方位分析解決方案。 Microsoft Fabric 涵蓋從資料移動到資料科學、即時分析、商業智慧和報告的所有項目。了解如何免費開始新的試用！

本快速入門說明如何使用 Azure Resource Manager 範本 (ARM 範本) 建立 Azure Data Factory。在此資料處理站中建立的管線會將資料從 Azure Blob 儲存體中的一個資料夾複製到其他資料夾。如需如何使用 Azure Data Factory 轉換資料的教學課程，請參閱教學課程︰使用 Spark 轉換資料。

Azure Resource Manager 範本是一個 JavaScript 物件標記法 (JSON) 檔案，會定義專案的基礎結構和設定。範本使用宣告式語法。您可以描述預期的部署，而不需要撰寫程式設計命令順序來建立部署。

注意

本文不提供 Data Factory 服務的詳細簡介。如需 Azure Data Factory 服務簡介，請參閱 Azure Data Factory 簡介。

如果您的環境符合必要條件，而且您很熟悉 ARM 範本，請選取 [部署至 Azure] 按鈕。範本會在 Azure 入口網站中開啟。

必要條件

Azure 訂用帳戶

如尚未擁有 Azure 訂用帳戶，請在開始之前先建立免費帳戶。

建立檔案

請開啟文字編輯器 (例如 [記事本]) 並使用下列內容建立名為 emp.txt 的檔案：

John, Doe
Jane, Doe

將該檔案儲存在 C:\ADFv2QuickStartPSH 資料夾中。 (如果該資料夾不存在，請予以建立。)

檢閱範本

本快速入門中使用的範本是來自 Azure 快速入門範本。

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.26.54.24096",
      "templateHash": "17339534711754973978"
    }
  },
  "parameters": {
    "dataFactoryName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[format('datafactory{0}', uniqueString(resourceGroup().id))]",
      "metadata": {
        "description": "Data Factory Name"
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "Location of the data factory."
      }
    },
    "storageAccountName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[format('storage{0}', uniqueString(resourceGroup().id))]",
      "metadata": {
        "description": "Name of the Azure storage account that contains the input/output data."
      }
    },
    "blobContainerName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[format('blob{0}', uniqueString(resourceGroup().id))]",
      "metadata": {
        "description": "Name of the blob container in the Azure Storage account."
      }
    }
  },
  "variables": {
    "dataFactoryLinkedServiceName": "ArmtemplateStorageLinkedService",
    "dataFactoryDataSetInName": "ArmtemplateTestDatasetIn",
    "dataFactoryDataSetOutName": "ArmtemplateTestDatasetOut",
    "pipelineName": "ArmtemplateSampleCopyPipeline"
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices",
      "apiVersion": "2023-01-01",
      "name": "[format('{0}/{1}', parameters('storageAccountName'), 'default')]",
      "dependsOn": [
        "[resourceId('Microsoft.Storage/storageAccounts', parameters('storageAccountName'))]"
      ]
    },
    {
      "type": "Microsoft.Storage/storageAccounts",
      "apiVersion": "2023-01-01",
      "name": "[parameters('storageAccountName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "sku": {
        "name": "Standard_LRS"
      },
      "kind": "StorageV2",
      "properties": {
        "minimumTlsVersion": "TLS1_2",
        "supportsHttpsTrafficOnly": true,
        "allowBlobPublicAccess": false
      }
    },
    {
      "type": "Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices/containers",
      "apiVersion": "2023-01-01",
      "name": "[format('{0}/{1}/{2}', parameters('storageAccountName'), 'default', parameters('blobContainerName'))]",
      "dependsOn": [
        "[resourceId('Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices', parameters('storageAccountName'), 'default')]"
      ]
    },
    {
      "type": "Microsoft.DataFactory/factories",
      "apiVersion": "2018-06-01",
      "name": "[parameters('dataFactoryName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
      }
    },
    {
      "type": "Microsoft.DataFactory/factories/linkedservices",
      "apiVersion": "2018-06-01",
      "name": "[format('{0}/{1}', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryLinkedServiceName'))]",
      "properties": {
        "type": "AzureBlobStorage",
        "typeProperties": {
          "connectionString": "[format('DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName={0};AccountKey={1}', parameters('storageAccountName'), listKeys(resourceId('Microsoft.Storage/storageAccounts', parameters('storageAccountName')), '2023-01-01').keys[0].value)]"
        }
      },
      "dependsOn": [
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories', parameters('dataFactoryName'))]",
        "[resourceId('Microsoft.Storage/storageAccounts', parameters('storageAccountName'))]"
      ]
    },
    {
      "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
      "apiVersion": "2018-06-01",
      "name": "[format('{0}/{1}', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryDataSetInName'))]",
      "properties": {
        "linkedServiceName": {
          "referenceName": "[variables('dataFactoryLinkedServiceName')]",
          "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "type": "Binary",
        "typeProperties": {
          "location": {
            "type": "AzureBlobStorageLocation",
            "container": "[parameters('blobContainerName')]",
            "folderPath": "input",
            "fileName": "emp.txt"
          }
        }
      },
      "dependsOn": [
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories', parameters('dataFactoryName'))]",
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories/linkedservices', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryLinkedServiceName'))]"
      ]
    },
    {
      "type": "Microsoft.DataFactory/factories/datasets",
      "apiVersion": "2018-06-01",
      "name": "[format('{0}/{1}', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryDataSetOutName'))]",
      "properties": {
        "linkedServiceName": {
          "referenceName": "[variables('dataFactoryLinkedServiceName')]",
          "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "type": "Binary",
        "typeProperties": {
          "location": {
            "type": "AzureBlobStorageLocation",
            "container": "[parameters('blobContainerName')]",
            "folderPath": "output"
          }
        }
      },
      "dependsOn": [
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories', parameters('dataFactoryName'))]",
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories/linkedservices', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryLinkedServiceName'))]"
      ]
    },
    {
      "type": "Microsoft.DataFactory/factories/pipelines",
      "apiVersion": "2018-06-01",
      "name": "[format('{0}/{1}', parameters('dataFactoryName'), variables('pipelineName'))]",
      "properties": {
        "activities": [
          {
            "name": "MyCopyActivity",
            "type": "Copy",
            "typeProperties": {
              "source": {
                "type": "BinarySource",
                "storeSettings": {
                  "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                  "recursive": true
                }
              },
              "sink": {
                "type": "BinarySink",
                "storeSettings": {
                  "type": "AzureBlobStorageWriteSettings"
                }
              },
              "enableStaging": false
            },
            "inputs": [
              {
                "referenceName": "[variables('dataFactoryDataSetInName')]",
                "type": "DatasetReference"
              }
            ],
            "outputs": [
              {
                "referenceName": "[variables('dataFactoryDataSetOutName')]",
                "type": "DatasetReference"
              }
            ]
          }
        ]
      },
      "dependsOn": [
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories', parameters('dataFactoryName'))]",
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories/datasets', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryDataSetInName'))]",
        "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories/datasets', parameters('dataFactoryName'), variables('dataFactoryDataSetOutName'))]"
      ]
    }
  ],
  "outputs": {
    "name": {
      "type": "string",
      "value": "[variables('pipelineName')]"
    },
    "resourceId": {
      "type": "string",
      "value": "[resourceId('Microsoft.DataFactory/factories/pipelines', parameters('dataFactoryName'), variables('pipelineName'))]"
    },
    "resourceGroupName": {
      "type": "string",
      "value": "[resourceGroup().name]"
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "value": "[parameters('location')]"
    }
  }
}

範本中定義了 Azure 資源：

Microsoft.Storage/storageAccounts：定義儲存體帳戶。
Microsoft.DataFactory/factoryies：建立 Azure Data Factory。
Microsoft.DataFactory/factories/linkedServices：建立 Azure Data Factory 連結服務。
Microsoft.DataFactory/factories/datasets：建立 Azure Data Factory 資料集。
Microsoft.DataFactory/factories/pipelines：建立 Azure Data Factory 管線。

您可以在快速入門範本資源庫中找到更多 Azure Data Factory 範本的範例。

部署範本

選取以下影像來登入 Azure 並開啟範本。此範本會建立一個 Azure Data Factory 帳戶、一個儲存體帳戶和一個 Blob 容器。
選取或輸入下列值。

除非有指定，否則請使用預設值來建立 Azure Data Factory 資源：
- 訂用帳戶：選取 Azure 訂用帳戶。
- 資源群組：選取 [新建]，輸入資源群組的唯一名稱，並選取 [確定]。
- 區域：選取位置。例如，「美國東部」。
- Data Factory 名稱：使用預設值。
- 位置：使用預設值。
- 儲存體帳戶名稱：使用預設值。
- Blob 容器：使用預設值。

檢閱已部署的資源

選取 [前往資源群組]。
確認是否已建立 Azure Data Factory。
1. 您的 Azure Data Factory 名稱格式為 - datafactory<uniqueid>。
確認已建立儲存體帳戶。
1. 儲存體帳戶名稱的格式為 - storage<uniqueid>。
選取建立的儲存體帳戶，然後選取 [容器] 。
1. 在 [B容器] 頁面中，選取您建立的 Blob 容器。
  1. Blob 容器名稱的格式為 - blob<uniqueid>。

上傳檔案

在 [容器] 頁面上，選取 [上傳]。
在右側窗格中，選取選取 [檔案] 方塊，然後選取稍早建立的 emp.txt 檔案。
展開 [進階] 標題。
在 [上傳至資料夾] 方塊中，輸入 input。
選取上傳按鈕。您應該會在清單中看到 emp.txt 檔案以及上傳的狀態。
選取 [關閉] 圖示 (X) 以關閉 [上傳 Blob] 頁面。

將 [容器] 頁面保持開啟，因為您可以用該頁面來驗證本快速入門結尾處的輸出。

啟動觸發程序

瀏覽至 [資料處理站] 頁面，選取您建立的資料管理站。
在 [開啟Azure Data Factory Studio] 圖格上選取 [開啟]。
選取 [建立者] 索引標籤。
選取已建立的管線 - ArmtemplateSampleCopyPipeline。
選取 [新增觸發程序]>[立即觸發]。
在右側窗格的 管線執行下，選取 [確定]。

監視管線

選取 [監視] 索引標籤。
您會看到與管線執行相關聯的活動執行。本快速入門中，管線只有一個以下類型的活動：複製。如此，您會看到該活動的執行。

驗證輸出檔案

管道會自動在 Blob 容器中建立輸出資料夾。然後，它會將 emp.txt 檔案從輸入資料夾複製到輸出資料夾。

在 Azure 入口網站的 [容器] 頁面上，選取 [重新整理] 查看輸出資料夾。
在資料夾清單中，選取 [輸出]。
確認 emp.txt 已複製到輸出資料夾。

清除資源

您有兩種方式可以清除您在本快速入門中建立的資源。您可以刪除 Azure 資源群組，其中包括資源群組中的所有資源。如果您想要讓其他資源保持不變，請僅刪除您在本教學課程中建立的資料處理站。

刪除資源群組會刪除所有資源，包含其中的 Data Factory。執行下列命令來刪除整個資源群組：

Remove-AzResourceGroup -ResourceGroupName $resourcegroupname

如果您需要只刪除 Data Factory，而非整個資源群組，請執行下列命令：

Remove-AzDataFactoryV2 -Name $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName

在本快速入門中，您已使用 ARM 範本建立了 Azure Data Factory，並已驗證了該部署。若要深入了解 Azure Data Factory 和 Azure Resource Manager，請繼續閱讀下列文章。

共用方式為

快速入門：使用 ARM 範本建立 Azure Data Factory

必要條件

Azure 訂用帳戶

建立檔案

檢閱範本

部署範本

檢閱已部署的資源

上傳檔案

啟動觸發程序

監視管線

驗證輸出檔案

清除資源

意見反應

其他資源

共用方式為

快速入門：使用 ARM 範本建立 Azure Data Factory

必要條件

Azure 訂用帳戶

建立檔案

檢閱範本

部署範本

檢閱已部署的資源

上傳檔案

啟動觸發程序

監視管線

驗證輸出檔案

清除資源

相關內容

意見反應

其他資源