使用 Azure 入口網站來管理 Azure Data Lake Analytics

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• Node.js
• Python

重要

除非您已啟用訂用帳戶，否則無法再建立新的 Azure Data Lake Analytics 帳戶。 如果您需要啟用訂用帳戶，請連絡支援人員，並提供您的商務案例。

如果您已經使用 Azure Data Lake Analytics，您必須建立移轉計劃，以在 2024 年 2 月 29 日為組織 Azure Synapse Analytics。

本文說明如何使用 Azure 入口網站來管理 Azure Data Lake Analytics 帳戶、資料來源、使用者和作業。

管理 Data Lake Analytics 帳戶

建立帳戶

1. 登入 Azure 入口網站。
2. 選取 [建立資源]，並搜尋 Data Lake Analytics。
3. 選取下列項目的值︰
   1. 名稱：Data Lake Analytics 帳戶的名稱。
   2. 訂用帳戶：用於此帳戶的 Azure 訂用帳戶。
   3. 資源群組：在其中建立帳戶的 Azure 資源群組。
   4. 位置：Data Lake Analytics 帳戶的 Azure 資料中心。
   5. Data Lake Store：Data Lake Analytics 帳戶所要使用的預設存放區。 Azure Data Lake Store 帳戶和 Data Lake Analytics 帳戶必須位於相同位置。
4. 選取 [建立] 。

刪除 Data Lake Analytics 帳戶

在您刪除 Data Lake Analytics 帳戶前，請先刪除其預設 Data Lake Store 帳戶。

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。
2. 選取 [刪除] 。
3. 輸入帳戶名稱。
4. 選取 [刪除] 。

管理資料來源

Data Lake Analytics 支援下列資料來源：

• Data Lake Store
• Azure 儲存體

您可以使用 [資料總管] 來瀏覽資料來源和執行基本檔案管理作業。

新增資料來源

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。

2. 選取 [資料總管]。

3. 選取 [新增資料來源]。

   • 若要新增 Azure Data Lake Store 帳戶，您需要帳戶名稱及帳戶的存取權才可進行查詢。
   • 若要新增 Azure Blob 儲存體，您需要儲存體帳戶和帳戶金鑰。 若要進行尋找，請前往入口網站中的儲存體帳戶，然後選取 [存取金鑰]。

設定防火牆規則

您可以使用 Data Lake Analytics，進一步在網路層級鎖定 Data Lake Analytics 帳戶的存取。 您可以啟用防火牆、指定 IP 位址或為受信任的用戶端定義 IP 位址範圍。 啟用這些量值之後，只有具有定義範圍內 IP 位址的用戶端可以連線到存放區。

如果有其他 Azure 服務 (例如 Azure Data Factory 或 VM) 連線到 Data Lake Analytics 帳戶，請確定 [允許 Azure 服務] 已 [開啟]。

設定防火牆規則

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。
2. 在左側功能表中，選取 [防火牆]。

新增使用者

您可以使用 [新增使用者精靈 ] 輕鬆地建立新的 Data Lake 使用者。

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。
2. 在左側 [快速入門] 之下，選取 [新增使用者精靈]。
3. 選取使用者，然後選取 [選取]。
4. 選取角色，然後選取 [選取]。 若要設定新的開發人員以使用 Azure Data Lake，請選取 [Data Lake Analytics 開發人員] 角色。
5. 選取 U-SQL 資料庫的存取控制清單 (ACL)。 當您對您的選擇感到滿意時，請選取 [選取]。
6. 選取檔案的 ACL。 對於預設存放區，請不要變更根資料夾 "/" 和 /system 資料夾的 ACL。 選取 [選取]。
7. 檢閱您選取的所有變更，然後選取 [執行]。
8. 當精靈完成時，選取 [完成]。

管理 Azure 角色型存取控制

如同其他 Azure 服務，您可以使用 Azure 角色型存取控制 (Azure RBAC) 來控制使用者與服務互動的方式。

標準 Azure 角色具有下列功能：

• 擁有者：可以提交、監視、取消任何使用者的作業，以及設定帳戶。
• 參與者：可以提交、監視、取消任何使用者的作業，以及設定帳戶。
• 讀取者：可以監視作業。

使用 Data Lake Analytics 開發人員角色來啟用 U-SQL 開發人員，以使用 Data Lake Analytics 服務。 您可以使用 Data Lake Analytics 開發人員角色來：

• 提交作業。
• 監視任何使用者所提交作業的作業狀態和進度。
• 請參閱任何使用者所提交作業中的 U-SQL 指令碼。
• 只取消您自己的作業。

將使用者或安全性群組新增到 Data Lake Analytics 帳戶

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。

2. 選取 [存取控制 (IAM)]。

3. 選取 [新增]>[新增角色指派]，開啟 [新增角色指派] 頁面。

4. 將角色指派給使用者。 如需詳細步驟，請參閱使用 Azure 入口網站指派 Azure 角色。

   

注意

如果使用者或安全性群組需要提交作業，他們也需要有存放區帳戶的權限。 如需詳細資訊，請參閱保護儲存在 Data Lake Store 中的資料。

管理工作

提交作業

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。

2. 選取 [新增作業]。 對於每項作業，請設定：

   1. 作業名稱：作業名稱。
   2. 優先順序：位於 [更多選項] 之下。 數字越小，優先順序越高。 如果有兩項作業排入佇列，優先順序值較小的作業會優先執行。
   3. AU：要為此作業保留的分析單位或計算流程數目上限。
   4. 執行階段：也在 [更多選項] 之下。 除非您接收自訂執行階段，否則請選取 [預設執行階段]。

3. 新增指令碼。

4. 選取 [提交作業]。

監視工作

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。
2. 選取頁面頂端的 [檢視所有作業]。 隨即顯示帳戶中所有作用中和最近完成的作業清單。
3. 選擇性地選取 [篩選] 以協助您依時間範圍、狀態、作業名稱、作業識別碼、管線名稱或管線識別碼、週期名稱或週期識別碼，以及作者值來尋找作業。

監視管線作業

屬於某個管線的作業會搭配運作 (通常會循序進行)，以完成特定案例。 例如，您可以有一個管線，來清除、擷取、轉換、彙總客戶深入解析的使用。 提交作業之後，可使用 [管線] 屬性來找到管線作業。 使用 ADF V2 排程的作業會自動填入此屬性。

若要檢視屬於管線的 U-SQL 作業清單：

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。
2. 選取 [作業深入解析]。 預設會開啟 [所有作業] 索引標籤，其中顯示執行中、已佇列和已結束的作業清單。
3. 選取 [管線作業] 索引標籤。這會顯示管線作業清單，以及每個管線的彙總統計資料。

監視週期性作業

週期性作業是具有相同商務邏輯，但每次執行都會使用不同輸入資料的作業。 在理想情況下，週期性作業一律會成功，而且執行時間相當穩定；監視這些行為有助於確保作業狀況良好。 可使用 [週期性] 屬性來找到週期性作業。 使用 ADF V2 排程的作業會自動填入此屬性。

若要檢視週期性的 U-SQL 作業清單：

1. 在 Azure 入口網站中，移至您的 Data Lake Analytics 帳戶。
2. 選取 [作業深入解析]。 預設會開啟 [所有作業] 索引標籤，其中顯示執行中、已佇列和已結束的作業清單。
3. 選取 [週期性作業] 索引標籤。這會顯示週期性作業清單，以及每個週期性作業的彙總統計資料。

下一步

• Azure Data Lake Analytics 概觀
• 使用 Azure PowerShell 管理 Azure Data Lake Analytics
• 使用原則來管理 Azure Data Lake Analytics