Přírůstkové načítání dat z Azure SQL Database do úložiště objektů blob v Azure pomocí PowerShellu
PLATÍ PRO: 
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
Tip
Vyzkoušejte si službu Data Factory v Microsoft Fabric, řešení pro analýzy typu all-in-one pro podniky. Microsoft Fabric zahrnuje všechno od přesunu dat až po datové vědy, analýzy v reálném čase, business intelligence a vytváření sestav. Přečtěte si, jak začít používat novou zkušební verzi zdarma.
V tomto kurzu pomocí služby Azure Data Factory vytvoříte kanál, který načte rozdílová data z tabulky ve službě Azure SQL Database do služby Azure Blob Storage.
V tomto kurzu provedete následující kroky:
- Příprava úložiště dat pro uložení hodnoty meze
- Vytvoření datové továrny
- Vytvoření propojených služeb
- Vytvoření zdroje, jímky a datových sad mezí
- Vytvořit kanál.
- Spusťte kanál.
- Monitorování spuštění kanálu
Přehled
Tady je souhrnný diagram tohoto řešení:
Tady jsou důležité kroky pro vytvoření tohoto řešení:
Vyberte sloupec meze. Ve zdrojovém úložišti dat vyberte jeden sloupec, který je možné použít k rozlišení nových nebo aktualizovaných záznamů pro každé spuštění. Data v tomto vybraném sloupci (například čas_poslední_změny nebo ID) se při vytváření nebo aktualizaci řádků obvykle zvyšují. Maximální hodnota v tomto sloupci se používá jako horní mez.
Připravte úložiště dat pro uložení hodnoty meze.
V tomto kurzu uložíte hodnotu meze do databáze SQL.Vytvořte kanál s následujícím pracovním postupem:
Kanál v tomto řešení má následující aktivity:
- Vytvořte dvě aktivity vyhledávání. První aktivitu vyhledávání použijte k načtení poslední hodnoty meze. Druhou aktivitu vyhledávání použijte k načtení nové hodnoty meze. Tyto hodnoty meze se předají aktivitě kopírování.
- Vytvořte aktivita Copy, který kopíruje řádky ze zdrojového úložiště dat s hodnotou sloupce vodoznaku větší než stará hodnota vodoznaku a menší nebo rovna nové hodnotě vodoznaku. Potom tato rozdílová data zkopíruje ze zdrojového úložiště dat do úložiště objektů blob jako nový soubor.
- Vytvořte aktivitu uložené procedury StoredProcedure, která aktualizuje hodnotu meze pro příští spuštění kanálu.
Pokud ještě nemáte předplatné Azure, vytvořte si napřed bezplatný účet.
Požadavky
Poznámka:
Při práci s Azure doporučujeme používat modul Azure Az PowerShellu. Začněte tím, že si projdete téma Instalace Azure PowerShellu. Informace o tom, jak migrovat na modul Az PowerShell, najdete v tématu Migrace Azure PowerShellu z AzureRM na Az.
- Azure SQL Database Tuto databázi použijete jako zdrojové úložiště dat. Pokud ve službě Azure SQL Database nemáte databázi, přečtěte si téma Vytvoření databáze ve službě Azure SQL Database , kde najdete postup jeho vytvoření.
- Azure Storage Úložiště objektů blob použijete jako úložiště dat jímky. Pokud nemáte účet úložiště, přečtěte si téma Vytvoření účtu úložiště, kde najdete kroky pro jeho vytvoření. Vytvořte kontejner s názvem adftutorial.
- Azure PowerShell: Postupujte podle pokynů v tématu Instalace a konfigurace Azure PowerShellu.
Vytvoření tabulky zdroje dat v databázi SQL
Otevřete sadu SQL Server Management Studio. V Průzkumníku serveru klikněte pravým tlačítkem na databázi a zvolte Nový dotaz.
Spuštěním následujícího příkazu SQL na vaší databázi SQL vytvořte tabulku s názvem
data_source_tablejako úložiště zdroje dat:create table data_source_table ( PersonID int, Name varchar(255), LastModifytime datetime ); INSERT INTO data_source_table (PersonID, Name, LastModifytime) VALUES (1, 'aaaa','9/1/2017 12:56:00 AM'), (2, 'bbbb','9/2/2017 5:23:00 AM'), (3, 'cccc','9/3/2017 2:36:00 AM'), (4, 'dddd','9/4/2017 3:21:00 AM'), (5, 'eeee','9/5/2017 8:06:00 AM');V tomto kurzu jako sloupec meze použijete LastModifytime. Data v úložišti zdroje dat zobrazuje následující tabulka:
PersonID | Name | LastModifytime -------- | ---- | -------------- 1 | aaaa | 2017-09-01 00:56:00.000 2 | bbbb | 2017-09-02 05:23:00.000 3 | cccc | 2017-09-03 02:36:00.000 4 | dddd | 2017-09-04 03:21:00.000 5 | eeee | 2017-09-05 08:06:00.000
Vytvoření další tabulky v databázi SQL pro ukládání hodnoty horní meze
Spuštěním následujícího příkazu SQL na databázi SQL vytvořte tabulku s názvem
watermarktablepro uložení hodnoty meze:create table watermarktable ( TableName varchar(255), WatermarkValue datetime, );Jako výchozí hodnotu horní meze nastavte název tabulky zdrojového úložiště dat. V tomto kurzu má tato tabulka název data_source_table.
INSERT INTO watermarktable VALUES ('data_source_table','1/1/2010 12:00:00 AM')Zkontrolujte data v tabulce
watermarktable.Select * from watermarktableVýstup:
TableName | WatermarkValue ---------- | -------------- data_source_table | 2010-01-01 00:00:00.000
Vytvoření uložené procedury v databázi SQL
Spuštěním následujícího příkazu vytvořte v databázi SQL uloženou proceduru:
CREATE PROCEDURE usp_write_watermark @LastModifiedtime datetime, @TableName varchar(50)
AS
BEGIN
UPDATE watermarktable
SET [WatermarkValue] = @LastModifiedtime
WHERE [TableName] = @TableName
END
Vytvoření datové továrny
Definujte proměnnou pro název skupiny prostředků, kterou použijete později v příkazech PowerShellu. Zkopírujte do PowerShellu následující text příkazu, zadejte název skupiny prostředků Azure v uvozovkách a pak příkaz spusťte. Příklad:
"adfrg".$resourceGroupName = "ADFTutorialResourceGroup";Pokud již skupina prostředků existuje, nepřepisujte ji. Přiřaďte proměnné
$resourceGroupNamejinou hodnotu a spusťte tento příkaz znovu.Definujte proměnnou pro umístění datové továrny.
$location = "East US"Pokud chcete vytvořit skupinu prostředků Azure, spusťte následující příkaz:
New-AzResourceGroup $resourceGroupName $locationPokud již skupina prostředků existuje, nepřepisujte ji. Přiřaďte proměnné
$resourceGroupNamejinou hodnotu a spusťte tento příkaz znovu.Definujte proměnnou název datové továrny.
Důležité
Aktualizujte název datové továrny tak, aby byl globálně jedinečný. Například ADFTutorialFactorySP1127.
$dataFactoryName = "ADFIncCopyTutorialFactory";Pokud chcete vytvořit datovou továrnu, spusťte následující rutinu Set-AzDataFactoryV2 :
Set-AzDataFactoryV2 -ResourceGroupName $resourceGroupName -Location "East US" -Name $dataFactoryName
Mějte na paměti následující body:
Název datové továrny musí být globálně jedinečný. Pokud se zobrazí následující chyba, změňte název a zkuste to znovu:
The specified Data Factory name 'ADFv2QuickStartDataFactory' is already in use. Data Factory names must be globally unique.Pro vytvoření instancí služby Data Factory musí být uživatelský účet, který použijete pro přihlášení k Azure, členem rolí přispěvatel nebo vlastník nebo správcem předplatného Azure.
Pokud chcete zobrazit seznam oblastí Azure, ve kterých je služba Data Factory aktuálně dostupná, na následující stránce vyberte oblasti, které vás zajímají, pak rozbalte Analýza a vyhledejte Data Factory:Dostupné produkty v jednotlivých oblastech. Úložiště dat (Storage, SQL Database, Azure SQL Managed Instance atd.) a výpočty (Azure HDInsight atd.) používané datovou továrnou můžou být v jiných oblastech.
Vytvoření propojených služeb
V datové továrně vytvoříte propojené služby, abyste svá úložiště dat a výpočetní služby spojili s datovou továrnou. V této části vytvoříte propojené služby s účtem úložiště a službou SQL Database.
Vytvoření propojené služby Storage
Ve složce C:\ADF vytvořte soubor JSON s názvem AzureStorageLinkedService.json s následujícím kódem. (Pokud složka ADF ještě neexistuje, vytvořte ji.)
<accountKey>Před uložením souboru nahraďte<accountName>názvem a klíčem vašeho účtu úložiště.{ "name": "AzureStorageLinkedService", "properties": { "type": "AzureStorage", "typeProperties": { "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;AccountKey=<accountKey>" } } }V PowerShellu přejděte do složky ADF.
Spuštěním rutiny Set-AzDataFactoryV2LinkedService vytvořte propojenou službu AzureStorageLinkedService. V následujícím příkladu předáte hodnoty pro parametry ResourceGroupName a DataFactoryName:
Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureStorageLinkedService" -File ".\AzureStorageLinkedService.json"Tady je ukázkový výstup:
LinkedServiceName : AzureStorageLinkedService ResourceGroupName : <resourceGroupName> DataFactoryName : <dataFactoryName> Properties : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureStorageLinkedService
Vytvoření propojené služby databáze SQL
Ve složce C:\ADF vytvořte soubor JSON s názvem AzureSQLDatabaseLinkedService.json s následujícím kódem. (Pokud složka ADF ještě neexistuje, vytvořte ji.) Před uložením souboru nahraďte <název> serveru a <> databáze názvem vašeho serveru a databáze. Musíte také nakonfigurovat Azure SQL Server tak, aby udělil přístup ke spravované identitě datové továrny.
{ "name": "AzureSqlDatabaseLinkedService", "properties": { "type": "AzureSqlDatabase", "typeProperties": { "connectionString": "Server=tcp:<your-server-name>.database.windows.net,1433;Database=<your-database-name>;" }, "authenticationType": "ManagedIdentity", "annotations": [] } }V PowerShellu přejděte do složky ADF.
Spuštěním rutiny Set-AzDataFactoryV2LinkedService vytvořte propojenou službu AzureSQLDatabaseLinkedService.
Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSQLDatabaseLinkedService" -File ".\AzureSQLDatabaseLinkedService.json"Tady je ukázkový výstup:
LinkedServiceName : AzureSQLDatabaseLinkedService ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF Properties : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDatabaseLinkedService ProvisioningState :
Vytvoření datových sad
V tomto kroku vytvoříte datové sady, které reprezentují data zdroje a jímky.
Vytvoření zdrojové datové sady
Ve stejné složce vytvořte soubor JSON s názvem SourceDataset.json a s následujícím obsahem:
{ "name": "SourceDataset", "properties": { "type": "AzureSqlTable", "typeProperties": { "tableName": "data_source_table" }, "linkedServiceName": { "referenceName": "AzureSQLDatabaseLinkedService", "type": "LinkedServiceReference" } } }V tomto kurzu se používá tabulka s názvem data_source_table. Pokud používáte tabulku s jiným názvem, nahraďte ho.
Spuštěním rutiny Set-AzDataFactoryV2Dataset vytvořte datovou sadu SourceDataset.
Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "SourceDataset" -File ".\SourceDataset.json"Tady je ukázkový výstup této rutiny:
DatasetName : SourceDataset ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF Structure : Properties : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlTableDataset
Vytvoření datové sady jímky
Ve stejné složce vytvořte soubor JSON s názvem SinkDataset.json a s následujícím obsahem:
{ "name": "SinkDataset", "properties": { "type": "AzureBlob", "typeProperties": { "folderPath": "adftutorial/incrementalcopy", "fileName": "@CONCAT('Incremental-', pipeline().RunId, '.txt')", "format": { "type": "TextFormat" } }, "linkedServiceName": { "referenceName": "AzureStorageLinkedService", "type": "LinkedServiceReference" } } }Důležité
Tento fragment kódu předpokládá, že máte ve službě Blob Storage kontejner
adftutorialobjektů blob. Pokud tento kontejner neexistuje, vytvořte ho nebo použijte název existujícího kontejneru. Výstupní složkaincrementalcopyse v kontejneru vytvoří automaticky, pokud ještě neexistuje. V tomto kurzu se název souboru generuje dynamicky pomocí výrazu@CONCAT('Incremental-', pipeline().RunId, '.txt').Spuštěním rutiny Set-AzDataFactoryV2Dataset vytvořte datovou sadu SinkDataset.
Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "SinkDataset" -File ".\SinkDataset.json"Tady je ukázkový výstup této rutiny:
DatasetName : SinkDataset ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF Structure : Properties : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureBlobDataset
Vytvoření datové sady pro mez
V tomto kroku vytvoříte datovou sadu pro uložení hodnoty horní meze.
Ve stejné složce vytvořte soubor JSON s názvem WatermarkDataset.json a s následujícím obsahem:
{ "name": " WatermarkDataset ", "properties": { "type": "AzureSqlTable", "typeProperties": { "tableName": "watermarktable" }, "linkedServiceName": { "referenceName": "AzureSQLDatabaseLinkedService", "type": "LinkedServiceReference" } } }Spuštěním rutiny Set-AzDataFactoryV2Dataset vytvořte datovou sadu WatermarkDataset.
Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "WatermarkDataset" -File ".\WatermarkDataset.json"Tady je ukázkový výstup této rutiny:
DatasetName : WatermarkDataset ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF Structure : Properties : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlTableDataset
Vytvořit kanál
V tomto kurzu vytvoříte kanál se dvěma aktivitami vyhledávání, jednou aktivitou kopírování a jednou aktivitou uložené procedury, a to všechno zřetězené v jednom kanálu.
Ve stejné složce vytvořte soubor JSON s názvem IncrementalCopyPipeline.json s následujícím obsahem:
{ "name": "IncrementalCopyPipeline", "properties": { "activities": [ { "name": "LookupOldWaterMarkActivity", "type": "Lookup", "typeProperties": { "source": { "type": "SqlSource", "sqlReaderQuery": "select * from watermarktable" }, "dataset": { "referenceName": "WatermarkDataset", "type": "DatasetReference" } } }, { "name": "LookupNewWaterMarkActivity", "type": "Lookup", "typeProperties": { "source": { "type": "SqlSource", "sqlReaderQuery": "select MAX(LastModifytime) as NewWatermarkvalue from data_source_table" }, "dataset": { "referenceName": "SourceDataset", "type": "DatasetReference" } } }, { "name": "IncrementalCopyActivity", "type": "Copy", "typeProperties": { "source": { "type": "SqlSource", "sqlReaderQuery": "select * from data_source_table where LastModifytime > '@{activity('LookupOldWaterMarkActivity').output.firstRow.WatermarkValue}' and LastModifytime <= '@{activity('LookupNewWaterMarkActivity').output.firstRow.NewWatermarkvalue}'" }, "sink": { "type": "BlobSink" } }, "dependsOn": [ { "activity": "LookupNewWaterMarkActivity", "dependencyConditions": [ "Succeeded" ] }, { "activity": "LookupOldWaterMarkActivity", "dependencyConditions": [ "Succeeded" ] } ], "inputs": [ { "referenceName": "SourceDataset", "type": "DatasetReference" } ], "outputs": [ { "referenceName": "SinkDataset", "type": "DatasetReference" } ] }, { "name": "StoredProceduretoWriteWatermarkActivity", "type": "SqlServerStoredProcedure", "typeProperties": { "storedProcedureName": "usp_write_watermark", "storedProcedureParameters": { "LastModifiedtime": {"value": "@{activity('LookupNewWaterMarkActivity').output.firstRow.NewWatermarkvalue}", "type": "datetime" }, "TableName": { "value":"@{activity('LookupOldWaterMarkActivity').output.firstRow.TableName}", "type":"String"} } }, "linkedServiceName": { "referenceName": "AzureSQLDatabaseLinkedService", "type": "LinkedServiceReference" }, "dependsOn": [ { "activity": "IncrementalCopyActivity", "dependencyConditions": [ "Succeeded" ] } ] } ] } }Spuštěním rutiny Set-AzDataFactoryV2Pipeline vytvořte kanál IncrementalCopyPipeline.
Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "IncrementalCopyPipeline" -File ".\IncrementalCopyPipeline.json"Tady je ukázkový výstup:
PipelineName : IncrementalCopyPipeline ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF Activities : {LookupOldWaterMarkActivity, LookupNewWaterMarkActivity, IncrementalCopyActivity, StoredProceduretoWriteWatermarkActivity} Parameters :
Spuštění kanálu
Spusťte kanál IncrementalCopyPipeline pomocí rutiny Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline . Zástupné znaky nahraďte vlastním názvem skupiny prostředků a názvem datové továrny.
$RunId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -PipelineName "IncrementalCopyPipeline" -ResourceGroupName $resourceGroupName -dataFactoryName $dataFactoryNameSpuštěním rutiny Get-AzDataFactoryV2ActivityRun zkontrolujte stav kanálu, dokud se nezobrazí všechny aktivity, které byly úspěšně spuštěny. Zástupné znaky nahraďte vlastním odpovídajícím časem pro parametry RunStartedAfter a RunStartedBefore. V tomto kurzu se používá -RunStartedAfter "2017/09/14" a -RunStartedBefore "2017/09/15".
Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $RunId -RunStartedAfter "<start time>" -RunStartedBefore "<end time>"Tady je ukázkový výstup:
ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : LookupNewWaterMarkActivity PipelineRunId : d4bf3ce2-5d60-43f3-9318-923155f61037 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {source, dataset} Output : {NewWatermarkvalue} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 7:42:42 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 7:42:50 AM DurationInMs : 7777 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target} ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : LookupOldWaterMarkActivity PipelineRunId : d4bf3ce2-5d60-43f3-9318-923155f61037 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {source, dataset} Output : {TableName, WatermarkValue} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 7:42:42 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 7:43:07 AM DurationInMs : 25437 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target} ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : IncrementalCopyActivity PipelineRunId : d4bf3ce2-5d60-43f3-9318-923155f61037 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {source, sink} Output : {dataRead, dataWritten, rowsCopied, copyDuration...} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 7:43:10 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 7:43:29 AM DurationInMs : 19769 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target} ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : StoredProceduretoWriteWatermarkActivity PipelineRunId : d4bf3ce2-5d60-43f3-9318-923155f61037 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {storedProcedureName, storedProcedureParameters} Output : {} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 7:43:32 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 7:43:47 AM DurationInMs : 14467 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target}
Kontrola výsledků
V úložišti objektů blob (úložiště jímky) uvidíte, že se data zkopírovala do souboru definovaného parametrem SinkDataset. V aktuálním kurzu má tento soubor název
Incremental- d4bf3ce2-5d60-43f3-9318-923155f61037.txt. Otevřete tento soubor. Zobrazí se záznamy, které jsou stejné jako data v databázi SQL.1,aaaa,2017-09-01 00:56:00.0000000 2,bbbb,2017-09-02 05:23:00.0000000 3,cccc,2017-09-03 02:36:00.0000000 4,dddd,2017-09-04 03:21:00.0000000 5,eeee,2017-09-05 08:06:00.0000000Zkontrolujte nejnovější hodnotu z
watermarktable. Uvidíte, že hodnota meze byla aktualizována.Select * from watermarktableTady je ukázkový výstup:
TableName WatermarkValue data_source_table 2017-09-05 8:06:00.000
Vložení dat do úložiště zdroje dat pro ověření načtení rozdílových dat
Do databáze SQL (úložiště zdroje dat) vložte nová data.
INSERT INTO data_source_table VALUES (6, 'newdata','9/6/2017 2:23:00 AM') INSERT INTO data_source_table VALUES (7, 'newdata','9/7/2017 9:01:00 AM')Aktualizovaná data v databázi SQL vypadají takto:
PersonID | Name | LastModifytime -------- | ---- | -------------- 1 | aaaa | 2017-09-01 00:56:00.000 2 | bbbb | 2017-09-02 05:23:00.000 3 | cccc | 2017-09-03 02:36:00.000 4 | dddd | 2017-09-04 03:21:00.000 5 | eeee | 2017-09-05 08:06:00.000 6 | newdata | 2017-09-06 02:23:00.000 7 | newdata | 2017-09-07 09:01:00.000Znovu spusťte kanál IncrementalCopyPipeline pomocí rutiny Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline . Zástupné znaky nahraďte vlastním názvem skupiny prostředků a názvem datové továrny.
$RunId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -PipelineName "IncrementalCopyPipeline" -ResourceGroupName $resourceGroupName -dataFactoryName $dataFactoryNameSpuštěním rutiny Get-AzDataFactoryV2ActivityRun zkontrolujte stav kanálu, dokud se nezobrazí všechny aktivity, které byly úspěšně spuštěny. Zástupné znaky nahraďte vlastním odpovídajícím časem pro parametry RunStartedAfter a RunStartedBefore. V tomto kurzu se používá -RunStartedAfter "2017/09/14" a -RunStartedBefore "2017/09/15".
Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $RunId -RunStartedAfter "<start time>" -RunStartedBefore "<end time>"Tady je ukázkový výstup:
ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : LookupNewWaterMarkActivity PipelineRunId : 2fc90ab8-d42c-4583-aa64-755dba9925d7 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {source, dataset} Output : {NewWatermarkvalue} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 8:52:26 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 8:52:58 AM DurationInMs : 31758 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target} ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : LookupOldWaterMarkActivity PipelineRunId : 2fc90ab8-d42c-4583-aa64-755dba9925d7 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {source, dataset} Output : {TableName, WatermarkValue} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 8:52:26 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 8:52:52 AM DurationInMs : 25497 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target} ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : IncrementalCopyActivity PipelineRunId : 2fc90ab8-d42c-4583-aa64-755dba9925d7 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {source, sink} Output : {dataRead, dataWritten, rowsCopied, copyDuration...} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 8:53:00 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 8:53:20 AM DurationInMs : 20194 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target} ResourceGroupName : ADF DataFactoryName : incrementalloadingADF ActivityName : StoredProceduretoWriteWatermarkActivity PipelineRunId : 2fc90ab8-d42c-4583-aa64-755dba9925d7 PipelineName : IncrementalCopyPipeline Input : {storedProcedureName, storedProcedureParameters} Output : {} LinkedServiceName : ActivityRunStart : 9/14/2017 8:53:23 AM ActivityRunEnd : 9/14/2017 8:53:41 AM DurationInMs : 18502 Status : Succeeded Error : {errorCode, message, failureType, target}V úložišti objektů blob uvidíte, že se vytvořil další soubor. V tomto kurzu se tento nový jmenuje
Incremental-2fc90ab8-d42c-4583-aa64-755dba9925d7.txt. Otevřete tento soubor a uvidíte, že obsahuje dva řádky záznamů.Zkontrolujte nejnovější hodnotu z
watermarktable. Uvidíte, že hodnota meze byla znovu aktualizována.Select * from watermarktableUkázkový výstup:
TableName WatermarkValue data_source_table 2017-09-07 09:01:00.000
Související obsah
V tomto kurzu jste provedli následující kroky:
- Příprava úložiště dat pro uložení hodnoty meze
- Vytvoření datové továrny
- Vytvoření propojených služeb
- Vytvoření zdroje, jímky a datových sad mezí
- Vytvořit kanál.
- Spusťte kanál.
- Monitorování spuštění kanálu
V tomto kurzu kanál zkopíroval data z jedné tabulky ve službě Azure SQL Database do úložiště objektů blob. V následujícím kurzu se dozvíte, jak zkopírovat data z více tabulek v databázi SQL Serveru do služby SQL Database.