Compartir vía

Supervisión mediante programación de una instancia de Azure Data Factory

  • Artículo

SE APLICA A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Sugerencia

Pruebe Data Factory en Microsoft Fabric, una solución de análisis todo en uno para empresas. Microsoft Fabric abarca todo, desde el movimiento de datos hasta la ciencia de datos, el análisis en tiempo real, la inteligencia empresarial y los informes. Obtenga información sobre cómo iniciar una nueva evaluación gratuita.

En este artículo se describe cómo supervisar una canalización de una factoría de datos mediante distintos kits de desarrollo de software (SDK).

Nota:

Se recomienda usar el módulo Azure Az de PowerShell para interactuar con Azure. Para comenzar, consulte Instalación de Azure PowerShell. Para más información sobre cómo migrar al módulo Az de PowerShell, consulte Migración de Azure PowerShell de AzureRM a Az.

Intervalo de datos

Data Factory solo almacena los datos de ejecución de canalización durante 45 días. Al consultar mediante programación los datos sobre las ejecuciones de canalización de Data Factory (por ejemplo, con el comando de PowerShell Get-AzDataFactoryV2PipelineRun) no hay ninguna fecha máxima para los parámetros opcionales LastUpdatedAfter y LastUpdatedBefore. No obstante, si consulta los datos del año pasado, por ejemplo, no obtendrá un error, sino solo los datos de ejecución de canalización de los últimos 45 días.

Si desea conservar los datos de ejecución de canalización durante más de 45 días, configure su propio registro de diagnóstico con Azure Monitor.

Información de la ejecución de canalización

Para conocer las propiedades de la ejecución de canalización, consulte la referencia de la API de PipelineRun. Una ejecución de canalización tiene un estado diferente durante su ciclo de vida. Los valores posibles del estado de ejecución se enumeran a continuación:

  • En cola
  • InProgress
  • Correcto
  • Con error
  • Cancelando
  • Cancelado

.NET

Para ver un tutorial completo sobre cómo crear y supervisar una canalización mediante el SDK de .NET, consulte Creación de una factoría de datos y una canalización con SDK de .NET.

  1. Agregue el código siguiente para comprobar continuamente el estado de la ejecución de canalización hasta que termine de copiar los datos.

    // Monitor the pipeline run
Console.WriteLine("Checking pipeline run status...");
PipelineRun pipelineRun;
while (true)
{
    pipelineRun = client.PipelineRuns.Get(resourceGroup, dataFactoryName, runResponse.RunId);
    Console.WriteLine("Status: " + pipelineRun.Status);
    if (pipelineRun.Status == "InProgress" || pipelineRun.Status == "Queued")
        System.Threading.Thread.Sleep(15000);
    else
        break;
}

  2. Agregue el código siguiente que recupera detalles de la ejecución de actividad de copia, como el tamaño de los datos leídos o escritos.

    // Check the copy activity run details
Console.WriteLine("Checking copy activity run details...");

RunFilterParameters filterParams = new RunFilterParameters(
    DateTime.UtcNow.AddMinutes(-10), DateTime.UtcNow.AddMinutes(10));
ActivityRunsQueryResponse queryResponse = client.ActivityRuns.QueryByPipelineRun(
    resourceGroup, dataFactoryName, runResponse.RunId, filterParams);
if (pipelineRun.Status == "Succeeded")
    Console.WriteLine(queryResponse.Value.First().Output);
else
    Console.WriteLine(queryResponse.Value.First().Error);
Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");
Console.ReadKey();

Para obtener la documentación completa del SDK de .NET. consulte la referencia del SDK de .NET de Data Factory.

Python

Para ver un tutorial completo sobre cómo crear y supervisar una canalización mediante el SDK de Python, consulte Creación de una factoría de datos y una canalización con Python.

Para supervisar la ejecución de canalización, agregue el código siguiente:

# Monitor the pipeline run
time.sleep(30)
pipeline_run = adf_client.pipeline_runs.get(
    rg_name, df_name, run_response.run_id)
print("\n\tPipeline run status: {}".format(pipeline_run.status))
filter_params = RunFilterParameters(
    last_updated_after=datetime.now() - timedelta(1), last_updated_before=datetime.now() + timedelta(1))
query_response = adf_client.activity_runs.query_by_pipeline_run(
    rg_name, df_name, pipeline_run.run_id, filter_params)
print_activity_run_details(query_response.value[0])

Para obtener la documentación completa del SDK de .NET. consulte la referencia del SDK de Python de Data Factory.

API DE REST

Para ver un tutorial completo sobre cómo crear y supervisar una canalización mediante la API de REST, consulte Creación de una instancia de Azure Data Factory y una canalización mediante la API de REST.

  1. Ejecute el script siguiente para comprobar continuamente el estado de ejecución de la canalización hasta que termine de copiar los datos.

    $request = "https://management.azure.com/subscriptions/${subsId}/resourceGroups/${resourceGroup}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${dataFactoryName}/pipelineruns/${runId}?api-version=${apiVersion}"
while ($True) {
    $response = Invoke-RestMethod -Method GET -Uri $request -Header $authHeader
    Write-Host  "Pipeline run status: " $response.Status -foregroundcolor "Yellow"

    if ( ($response.Status -eq "InProgress") -or ($response.Status -eq "Queued") ) {
        Start-Sleep -Seconds 15
    }
    else {
        $response | ConvertTo-Json
        break
    }
}

  2. Ejecute el script siguiente para recuperar detalles de la ejecución de la actividad de copia, como el tamaño de los datos leídos o escritos.

    $request = "https://management.azure.com/subscriptions/${subscriptionId}/resourceGroups/${resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/${factoryName}/pipelineruns/${runId}/queryActivityruns?api-version=${apiVersion}&startTime="+(Get-Date).ToString('yyyy-MM-dd')+"&endTime="+(Get-Date).AddDays(1).ToString('yyyy-MM-dd')+"&pipelineName=Adfv2QuickStartPipeline"
$response = Invoke-RestMethod -Method POST -Uri $request -Header $authHeader
$response | ConvertTo-Json

Para obtener la documentación completa sobre la API de REST, consulte la referencia de la API de REST de Data Factory.

PowerShell

Para ver un tutorial completo sobre cómo crear y supervisar una canalización mediante PowerShell, consulte Creación de una instancia de Azure Data Factory con PowerShell.

  1. Ejecute el script siguiente para comprobar continuamente el estado de ejecución de la canalización hasta que termine de copiar los datos.

    while ($True) {
    $run = Get-AzDataFactoryV2PipelineRun -ResourceGroupName $resourceGroupName -DataFactoryName $DataFactoryName -PipelineRunId $runId

    if ($run) {
        if ( ($run.Status -ne "InProgress") -and ($run.Status -ne "Queued") ) {
            Write-Output ("Pipeline run finished. The status is: " +  $run.Status)
            $run
            break
        }
        Write-Output ("Pipeline is running...status: " + $run.Status)
    }

    Start-Sleep -Seconds 30
}

  2. Ejecute el script siguiente para recuperar detalles de la ejecución de la actividad de copia, como el tamaño de los datos leídos o escritos.

    Write-Host "Activity run details:" -foregroundcolor "Yellow"
$result = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $runId -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)
$result

Write-Host "Activity 'Output' section:" -foregroundcolor "Yellow"
$result.Output -join "`r`n"

Write-Host "\nActivity 'Error' section:" -foregroundcolor "Yellow"
$result.Error -join "`r`n"

Para obtener la documentación completa sobre los cmdlets de PowerShell, consulte la referencia de los cmdlets de PowerShell de Data Factory.

Contenido relacionado

Consulte el artículo sobre la supervisión de canalizaciones mediante Azure Monitor para obtener información sobre cómo usar Azure Monitor para supervisar las canalizaciones de factoría de datos.