数据集成工具：Azure Data Factory：8.集成AzureDataFactory与AzureBlob存储

数据集成工具：AzureDataFactory：8.集成AzureDataFactory与AzureBlob存储1数据集成工具：AzureDataFactory与AzureBlob存储的集成1.1AzureDataFactory概述AzureDataFactory（ADF）是Microsoft提供的一种云服务，用于创建和调度数据集成工作流。这些工作流被称为“管道”，可以包含多种数据移动和数据转换活动。ADF的主要功能包括：数据集成：从各种数据源（如数据库、文件存储、SaaS应用等）提取数据，转换数据格式，然后加载到目标存储中。数据转换：使用内置或自定义的转换活动，如查询、聚合、清洗数据等。数据监控：提供工具来监控数据管道的运行状态，包括日志、警报和性能指标。可扩展性：支持大规模数据处理，可以自动扩展以处理大量数据。安全性：提供数据加密、访问控制和审计功能，确保数据安全。1.2AzureBlob存储简介AzureBlob存储是MicrosoftAzure提供的大规模对象存储服务，用于存储非结构化数据，如文本和二进制数据。Blob存储的主要特点包括：高可用性：数据自动复制，确保高可用性和持久性。可扩展性：可以存储无限数量的数据对象，支持PB级别的数据量。成本效益：根据数据访问频率提供不同的存储层，如热、冷和存档层，以优化成本。安全性：支持数据加密、访问控制和审计，确保数据安全。集成性：可以轻松与AzureDataFactory、AzureFunctions、AzureStreamAnalytics等其他Azure服务集成。1.3集成两者的重要性将AzureDataFactory与AzureBlob存储集成，可以实现以下关键优势：数据移动：使用ADF的Copy活动，可以轻松地将数据从其他数据源移动到Blob存储，或从Blob存储移动到其他目标。数据转换：在数据移动过程中，可以使用ADF的Transform活动对数据进行清洗、转换和聚合，然后将处理后的数据存储在Blob存储中。自动化和调度：可以设置ADF管道的自动化运行和调度，确保数据的定期处理和更新。监控和警报：通过ADF的监控功能，可以实时跟踪数据移动和转换的进度，设置警报以在出现错误或延迟时通知管理员。1.3.1示例：使用ADF从Blob存储读取数据并加载到SQL数据库假设我们有一个CSV文件存储在AzureBlob存储中，我们想要使用ADF将这些数据读取并加载到AzureSQL数据库中。以下是一个简单的ADF管道示例，展示了如何实现这一过程：{

"name":"BlobToSQLPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyBlobToSQL",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"referenceName":"BlobDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"SQLDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"SqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertData"

},

"dataFlow":{

"type":"DataFlow",

"dataFlowName":"DataFlowBlobToSQL"

}

}

}

]

}

}1.3.2解释管道定义：BlobToSQLPipeline是一个ADF管道，包含一个名为CopyBlobToSQL的活动。数据集引用：活动输入引用了BlobDataset，输出引用了SQLDataset，这两个数据集分别定义了Blob存储和SQL数据库的连接信息。源和目标配置：BlobSource配置了从Blob存储读取数据的设置，SqlSink配置了将数据写入SQL数据库的设置。数据流：DataFlowBlobToSQL是一个数据流，可以包含数据转换逻辑，但在本例中，我们直接从Blob读取数据并加载到SQL数据库。1.3.3创建数据集在ADF中，我们需要定义数据集来连接到Blob存储和SQL数据库。以下是一个Blob数据集的示例：{

"name":"BlobDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"fileName":"data.csv",

"folderPath":"input",

"format":{

"type":"DelimitedText",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"firstRowAsHeader":true,

"nullValue":"\\N"

},

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

}1.3.4解释链接服务：AzureBlobStorageLinkedService是一个链接服务，用于连接到AzureBlob存储。文件和路径：fileName和folderPath指定了要读取的文件名和存储容器中的路径。数据格式：DelimitedText定义了CSV文件的格式，包括列分隔符、行分隔符等。压缩：GZip定义了数据的压缩类型，这里假设数据是GZip压缩的。通过以上步骤，我们可以使用AzureDataFactory有效地从AzureBlob存储读取数据，并将其加载到AzureSQL数据库中，实现数据的集成和处理。2数据集成工具：AzureDataFactory：集成AzureDataFactory与AzureBlob存储2.1设置AzureDataFactory2.1.1创建AzureDataFactory实例目的创建AzureDataFactory实例是集成AzureDataFactory与AzureBlob存储的第一步。AzureDataFactory是一个用于创建和管理数据集成工作流的服务，它可以帮助你从不同的数据存储中提取、转换和加载数据。步骤登录到Azure门户。选择“创建资源”。搜索并选择“AzureDataFactory”。填写必要的信息，如订阅、资源组、名称、位置等。点击“创建”以生成AzureDataFactory实例。2.1.2配置链接服务目的链接服务用于在AzureDataFactory中定义数据源和接收器。通过配置链接服务，你可以连接到AzureBlob存储，从而在管道中使用Blob数据。步骤在AzureDataFactory实例中，选择“管理”。点击“链接服务”。选择“新建链接服务”。选择“AzureBlobStorage”作为类型。输入链接服务的名称和Blob存储的连接信息。点击“创建”以保存链接服务。代码示例#使用PythonSDK创建链接服务

fromazure.datafactoryimportDataFactoryManagementClient

fromazure.identityimportDefaultAzureCredential

credential=DefaultAzureCredential()

data_factory_client=DataFactoryManagementClient(credential,subscription_id)

#定义链接服务

linked_service={

"properties":{

"type":"AzureBlobStorage",

"typeProperties":{

"connectionString":"DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myaccount;AccountKey=mykey==;EndpointSuffix="

}

}

}

#创建链接服务

data_factory_client.linked_services.create_or_update(

resource_group_name="myresourcegroup",

factory_name="mydatafactory",

linked_service_name="myBlobStorageLinkedService",

linked_service=linked_service

)2.1.3创建数据集目的数据集是AzureDataFactory中用于描述数据源的元数据。创建数据集可以让你指定Blob存储中的数据位置和格式。步骤在AzureDataFactory实例中，选择“数据集”。点击“新建数据集”。选择“AzureBlobStorage”作为类型。输入数据集的名称和Blob存储的路径。点击“创建”以保存数据集。代码示例#使用PythonSDK创建数据集

fromazure.datafactory.modelsimportDatasetReference,AzureBlobDataset

dataset=AzureBlobDataset(

linked_service_name=DatasetReference(

reference_name="myBlobStorageLinkedService",

type="LinkedServiceReference"

),

folder_path="myfolder",

file_name="myfile.csv",

format_settings={

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"firstRowAsHeader":True,

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

}

)

#创建数据集

data_factory_client.datasets.create_or_update(

resource_group_name="myresourcegroup",

factory_name="mydatafactory",

dataset_name="myBlobDataset",

dataset=dataset

)2.1.4设计管道目的管道是AzureDataFactory中的工作流，用于执行数据集成任务。设计管道可以让你定义数据从Blob存储的提取、转换和加载过程。步骤在AzureDataFactory实例中，选择“管道”。点击“新建管道”。选择“复制数据”作为活动类型。配置源数据集和接收器数据集。定义数据转换规则（如果需要）。点击“创建”以保存管道。代码示例#使用PythonSDK设计管道

fromazure.datafactory.modelsimportCopyActivity,DatasetReference

#定义复制活动

copy_activity=CopyActivity(

name="CopyBlobToBlob",

inputs=[DatasetReference(

reference_name="myBlobDataset",

type="DatasetReference"

)],

outputs=[DatasetReference(

reference_name="myDestinationBlobDataset",

type="DatasetReference"

)],

source={

"type":"BlobSource"

},

sink={

"type":"BlobSink"

}

)

#创建管道

pipeline={

"properties":{

"activities":[copy_activity],

"name":"myPipeline"

}

}

data_factory_client.pipelines.create_or_update(

resource_group_name="myresourcegroup",

factory_name="mydatafactory",

pipeline_name="myPipeline",

pipeline=pipeline

)2.2结论通过上述步骤，你可以成功地在AzureDataFactory中集成AzureBlob存储，实现数据的提取、转换和加载。这为处理大规模数据提供了强大的工具和灵活性。3操作AzureBlob存储3.1从Blob存储读取数据3.1.1原理AzureBlob存储是Azure提供的用于存储大量非结构化数据的服务。在AzureDataFactory中，可以通过CopyActivity或GetMetadataActivity从Blob存储读取数据。CopyActivity用于将数据从Blob存储复制到另一个数据存储，而GetMetadataActivity则用于获取Blob存储中文件的元数据。3.1.2示例代码#定义数据源和接收器

source_blob={

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"input.csv",

"folderPath":"data/input/",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"firstRowAsHeader":True,

"nullValue":"\\N"

},

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

#定义数据接收器

sink_blob={

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"output.csv",

"folderPath":"data/output/",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

}

}

}

#定义CopyActivity

copy_activity={

"name":"CopyBlobToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":source_blob,

"sink":sink_blob

}

}3.1.3描述上述代码示例展示了如何在AzureDataFactory中定义一个从Blob存储读取数据并复制到另一个Blob存储的CopyActivity。数据源和接收器都定义了与Blob存储的连接，文件名，路径，以及数据格式。CopyActivity则将这些配置连接起来，实现数据的传输。3.2将数据写入Blob存储3.2.1原理将数据写入AzureBlob存储通常通过CopyActivity或WranglingDataFlow完成。CopyActivity直接将数据从源复制到目标，而WranglingDataFlow则允许在写入前对数据进行转换和清洗。3.2.2示例代码#定义数据接收器

sink_blob={

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"output.csv",

"folderPath":"data/output/",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":",",

"rowDelimiter":"\n",

"quoteChar":"\"",

"nullValue":"\\N"

}

}

}

#定义WranglingDataFlow

data_flow={

"name":"DataWranglingFlow",

"type":"WranglingDataFlow",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"DelimitedTextSource",

"storeSettings":{

"type":"AzureBlobStorageReadSettings",

"recursive":True

}

},

"sink":sink_blob,

"transformation":{

"type":"WranglingTransformation",

"transformations":[

{

"type":"RenameColumn",

"name":"oldColumnName",

"newName":"newColumnName"

},

{

"type":"Filter",

"expression":"column1>10"

}

]

}

}

}3.2.3描述此代码示例展示了如何使用WranglingDataFlow将数据写入Blob存储。首先定义了数据接收器，然后定义了WranglingDataFlow，其中包含数据源，数据接收器，以及数据转换规则。在本例中，数据被重命名列和过滤，最后写入Blob存储。3.3使用Copy活动进行数据传输3.3.1原理CopyActivity是AzureDataFactory中最基本的数据移动活动，它可以从一个数据存储读取数据，并将其写入另一个数据存储。对于Blob存储，CopyActivity可以高效地移动大量数据。3.3.2示例代码{

"name":"CopyBlobToBlob",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyBlob",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"BlobSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"BlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

},

"datasetMapping":[

{

"source":{

"name":"BlobSource"

},

"sink":{

"name":"BlobSink"

}

}

]

}

}

],

"pipelines":[

{

"name":"CopyBlobPipeline"

}

]

}

}3.3.3描述此JSON代码示例定义了一个CopyActivity，用于从一个Blob存储读取数据并复制到另一个Blob存储。CopyBlob活动配置了数据源和接收器，以及数据集映射，确保数据正确地从源传输到目标。3.4使用Wrangling数据流处理数据3.4.1原理WranglingDataFlow是AzureDataFactory中用于数据转换和清洗的高级功能。它允许用户在数据写入目标存储之前，对数据进行各种操作，如重命名列，过滤，聚合，以及数据类型转换。3.4.2示例代码{

"name":"DataWranglingFlow",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"WrangleBlobData",

"type":"WranglingDataFlow",

"inputs":[

{

"name":"BlobSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"BlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"DelimitedTextSource",

"storeSettings":{

"type":"AzureBlobStorageReadSettings",

"recursive":true

}

},

"sink":{

"type":"DelimitedTextSink",

"storeSettings":{

"type":"AzureBlobStorageWriteSettings"

}

},

"transformation":{

"type":"WranglingTransformation",

"transformations":[

{

"type":"Aggregate",

"groupBy":[

"column1"

],

"aggregations":[

{

"type":"Sum",

"column":"column2"

}

]

},

{

"type":"DeriveColumn",

"expression":"column3*2",

"name":"newColumn"

}

]

}

}

}

],

"pipelines":[

{

"name":"WranglingPipeline"

}

]

}

}3.4.3描述此JSON代码示例展示了如何使用WranglingDataFlow处理Blob存储中的数据。WrangleBlobData活动配置了从Blob存储读取数据的源，以及写入Blob存储的接收器。在数据流中，数据首先被聚合，然后衍生出新的列，最后将处理后的数据写入目标Blob存储。通过上述示例，我们可以看到AzureDataFactory提供了强大的工具来操作AzureBlob存储中的数据，无论是简单的数据移动，还是复杂的数据处理和清洗。4高级功能与最佳实践4.1使用动态内容进行Blob路径配置在AzureDataFactory中，使用动态内容配置AzureBlob存储的路径可以极大地提高数据管道的灵活性和可维护性。动态路径允许你根据运行时的变量、参数或表达式来确定数据的源或目标位置，这对于处理日期分区数据、动态文件名或基于条件的路径选择特别有用。4.1.1实现步骤创建参数：在DataFactory中，首先创建参数，例如{year},{month},{day}，这些参数可以用于动态生成日期分区的路径。使用表达式语言：在数据集或活动的路径配置中，使用表达式语言来引用这些参数。例如，@concat('/mycontainer/',formatDateTime(utcNow(),'yyyy'),'/',formatDateTime(utcNow(),'MM'),'/',formatDateTime(utcNow(),'dd'))。测试动态路径：在管道的调试模式下，测试动态路径的正确性，确保在不同的运行时间点，路径能够正确生成。4.1.2代码示例{

"name":"DynamicBlobDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"parameters":{

"year":{

"type":"string"

},

"month":{

"type":"string"

},

"day":{

"type":"string"

}

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"format":{

"type":"TextFormat",

"columnDelimiter":","

},

"fileName":"@concat(parameters.year,parameters.month,parameters.day,'.csv')",

"folderPath":"@concat('data/',parameters.year,'/',parameters.month,'/',parameters.day)"

}

}

}4.1.3描述上述代码示例展示了如何在AzureDataFactory中创建一个动态数据集，该数据集的fileName和folderPath属性基于传入的参数year、month和day动态生成。这使得管道能够根据当前日期自动选择正确的数据文件，无需手动更改路径。4.2实施数据压缩以提高效率数据压缩是优化数据传输和存储效率的有效手段。在AzureDataFactory中，可以配置数据集以支持各种压缩格式，如GZip、Deflate、BZip2等，从而减少数据传输时间，降低存储成本。4.2.1实现步骤选择压缩格式：在创建数据集时，选择支持的压缩格式。配置压缩设置：在数据集的typeProperties中，添加compression属性，并指定压缩类型和级别。在管道中使用：确保在数据加载或复制活动中正确引用了压缩的数据集。4.2.2代码示例{

"name":"CompressedBlobDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"format":{

"type":"TextFormat",

"columnDelimiter":","

},

"fileName":"data.csv.gz",

"folderPath":"data",

"compression":{

"type":"GZip",

"level":"Optimal"

}

}

}

}4.2.3描述此示例展示了如何配置一个AzureBlob数据集以读取GZip压缩的CSV文件。通过设置compression属性，DataFactory能够在读取数据时自动解压缩文件，无需额外的处理步骤。4.3监控与调试管道有效的监控和调试是确保AzureDataFactory管道稳定运行的关键。Azure提供了多种工具和方法来监控管道的执行状态，以及在出现问题时进行调试。4.3.1实现步骤使用监视器：在AzureDataFactory的监视器中，可以查看管道的执行历史、活动状态和性能指标。设置警报：通过AzureMonitor，可以设置基于管道状态或性能指标的警报，以便在出现问题时及时通知。调试管道：在管道的调试模式下，可以逐个活动查看执行结果，检查数据预览，以及查看活动的详细日志。4.3.2描述监视器和警报功能帮助你实时了解管道的健康状况，而调试工具则提供了深入的洞察，帮助你快速定位和解决问题。4.4优化数据传输性能数据传输性能直接影响到管道的执行效率。在AzureDataFactory中，有多种策略可以用来优化数据传输，包括增加并行度、使用数据流、优化数据加载策略等。4.4.1实现步骤增加并行度：通过增加活动的并行执行实例数，可以提高数据处理速度。使用数据流：对于复杂的数据转换任务，使用数据流活动可以提供更好的性能，因为它支持更高级的数据处理操作，如窗口函数和聚合。优化数据加载：确保数据加载活动的配置（如文件格式、压缩、并行度）与数据源和目标的特性相匹配，以避免不必要的性能瓶颈。4.4.2代码示例{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureBlobSource",

"recursive":true,

"enablePartitionDiscovery":true

},

"sink":{

"type":"AzureBlobSink",

"writeBatchSize":10000,

"writeBatchTimeout":"00:05:00"

},

"parallelCopies":10

}

}4.4.3描述此代码示例展示了如何配置一个复制活动以优化数据传输性能。通过设置parallelCopies属性为10，可以增加并行复制实例的数量，从而加快数据传输速度。同时，writeBatchSize和writeBatchTimeout的设置可以进一步优化数据写入的效率。通过上述高级功能和最佳实践的运用，可以显著提升AzureDataFactory在处理与AzureBlob存储集成时的效率和灵活性。5数据集成工具：AzureDataFactory与AzureBlob存储集成5.1案例研究与实践5.1.1构建实时数据处理管道在构建实时数据处理管道时，AzureDataFactory(ADF)可以与AzureBlob存储无缝集成，以实现数据的快速摄取、转换和加载。下面将通过一个具体案例来展示如何使用ADF和Blob存储构建实时数据处理管道。案例描述假设我们有一个电子商务网站，需要实时处理用户行为数据，如点击流、购买记录等，以进行实时分析和决策。这些数据首先被收集并存储在AzureBlob存储中，然后通过ADF进行实时处理，最后加载到数据仓库中供分析使用。实现步骤创建Blob存储容器：在AzureBlob存储中创建一个容器，用于存储原始数据和处理后的数据。配置ADF：在ADF中创建一个数据工厂，然后添加一个数据流活动，用于实时数据处理。定义数据源：在数据流活动中，将AzureBlob存储作为数据源，指定容器和文件路径。数据转换：在数据流活动中定义数据转换逻辑，例如清洗数据、聚合数据等。定义数据接收器：将数据流活动的输出定义为另一个Blob存储容器，或者直接加载到数据仓库中。触发器设置：设置ADF的触发器，使其在Blob存储中检测到新数据时自动启动数据处理管道。代码示例#使用PythonSDK创建Blob存储容器

fromazure.storage.blobimportBlobServiceClient

#连接Blob存储

blob_service_client=BlobServiceClient.from_connection_string(conn_str="YourConnectionStr")

container_name="rawdata"

#创建容器

container_client=blob_service_client.create_container(container_name)

#上传文件到Blob存储

blob_client=container_client.get_blob_client("data.csv")

withopen("./data.csv","rb")asdata:

blob_client.upload_blob(data)#ADFJSON定义示例

{

"name":"RealTimeDataPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"BlobToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"BlobSource",

"recursive":true,

"storageLinkedServices":[

{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

}

],

"format":{

"type":"TextFormat"

}

},

"sink":{

"type":"BlobSink",

"storageLinkedServices":[

{

"referenceName":"AzureBlobStorage_LinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

}

],

"format":{

"type":"TextFormat"

}

},

"inputs":[

{

"referenceName":"RawDataBlob",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"ProcessedDataBlob",

"type":"DatasetReference"

}

]

}

}

]

}

}5.1.2实现数据湖集成数据湖是用于存储大量原始数据的环境，而AzureBlob存储是构建数据湖的理想选择。通过ADF，我们可以轻松地将数据湖中的数据集成到数据仓库或其他数据处理系统中。案例描述假设我们有一个数据湖，其中包含各种格式的原始数据，如CSV、JSON和Parquet。我们需要将这些数据转换为统一的格式，并加载到数据仓库中进行分析。实现步骤创建数据湖：在AzureBlob存储中创建一个数据湖，用于存储各种格式的原始数据。配置ADF：在ADF中创建一个数据工厂，然后添加一个数据流活动，用于数据湖数据的集成和转换。定义数据源：在数据流活动中，将数据湖中的Blob存储作为数据源，指定容器和文件路径。数据转换：在数据流活动中定义数据转换逻辑，例如将不同格式的数据转换为统一的格式。定义数据接收器：将数据流活动的输出定义为数据仓库，或者另一个Blob存储容器。触发器设置：设置ADF的触发器，使其在数据湖中检测到新数据时自动启动数据集成管道。代码示例#使用PythonSDK读取Blob存储中的数据

fromazure.storage.blobimportBlobServiceClient

#连接Blob存储

blob_service_client=BlobServiceClient.from_connection_string(conn_str="YourConnectionStr")

container_name="datalake"

#获取Blob

blob_client=blob_service_client.get_blob_client(container_name,"data.json")

data=blob_client.download_blob().readall()#ADFJSON定义示例

{

"name":"DataLakeIntegrationPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"DataLakeToDataWarehouse",

"type":"DataFlow",

"typeProperties":{

"dataFlow":{

"sources":[

{

"dataset":{

"referenceName":"DataLakeBlob",

"type":"DatasetReference"

},

"name":"DataLakeSource"

}

],

"sinks":[

{

"dataset":{

"referenceName":"DataWarehouseTable",

"type":"DatasetReference"

},

"name":"DataWarehouseSink"

}

],

"transformations":[

{

"name":"FormatTransformation",

"type":"DerivedColumn",

"properties":{

"columns":[

{

"name":"Column1",

"derivedColumn":"DerivedColumn1"

}

]

}

}

]

}

}

}

]

}

}5.1.3使用Blob存储作为数据仓库的源与目标AzureBlob存储不仅可以作为数据集成的中间存储，还可以直接作为数据仓库的源和目标，实现数据的高效读写。案例描述假设我们有一个数据仓库，需要定期从Blob存储中读取数据进行分析，并将分析结果写回Blob存储。实现步骤创建Blob存储容器：在AzureBlob存储中创建一个容器，用于存储数据仓库的源数据和目标数据。配置数据仓库：在数据仓库中配置数据源，使其能够从Blob存储中读取数据。定义数据源：在ADF中定义Blob存储作为数据仓库的源，指定容器和文件路径。数据处理：在数据仓库中定义数据处理逻辑，例如SQL查询、数据聚合等。定义数据接收器：在ADF中定义Blob存储作为数据仓库的目标，用于存储处理后的数据。触发器设置：设置ADF的触发器，使其在指定时间或数据仓库中完成数据处理后，自动将结果写回Blob存储。代码示例#使用PythonSDK从Blob存储读取数据到数据仓库

fromazure.storage.blobimportBlobServiceClient

#连接Blob存储

blob_service_client=BlobServiceClient.from_connection_string(conn_str="YourConnectionStr")

container_name="datawarehouse"

#获取Blob

blob_client=blob_service_client.get_blob_client(container_name,"sales_data.csv")

data=blob_client.download_blob().readall()

#将数据加载到数据仓库

#假设使用SQLServer作为数据仓库