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Azure CLI를 사용하여 Azure Data Lake Analytics 시작

  • 아티클

중요

구독을 사용하도록 설정하지 않으면 새 Azure Data Lake Analytics 계정을 더 이상 만들 수 없습니다. 구독을 사용하도록 설정해야 하는 경우 지원에 문의하고 비즈니스 시나리오를 제공합니다.

이미 Azure Data Lake Analytics를 사용하고 있는 경우 2024년 2월 29일까지 조직의 Azure Synapse Analytics로의 마이그레이션 계획을 만들어야 합니다.

이 문서에서는 Azure CLI 명령줄 인터페이스를 사용하여 Azure Data Lake Analytics 계정을 만들고, USQL 작업 및 카탈로그를 제출하는 방법을 설명합니다. 작업은 TSV(탭 분리 값) 파일을 읽고 CSV(쉼표로 구분된 값) 파일로 변환합니다.

필수 구성 요소

이 작업을 시작하려면 다음 항목이 필요합니다.

  • Azure 구독. Azure 평가판을 참조하세요.
  • 이 문서를 진행하려면 Azure CLI 버전 2.0 이상을 실행하고 있어야 합니다. 설치 또는 업그레이드해야 하는 경우 Azure CLI 설치를 참조하세요.

Azure에 로그인

Azure 구독에 로그인하려면 다음을 수행합니다.

az login

URL로 이동하여 인증 코드를 입력해야 합니다. 그런 다음 소개에 따라 자격 증명을 입력합니다.

로그인되면 로그인 명령에 구독이 나열됩니다.

특정 구독을 사용하려면

az account set --subscription <subscription id>

데이터 레이크 분석 계정 만들기

모든 작업을 실행하기 전에 Data Lake Analytics 계정이 있어야 합니다. Data Lake Analytics 계정을 만들려면 다음 항목을 지정해야 합니다.

  • Azure 리소스 그룹. Azure 리소스 그룹 내에서 Data Lake Analytics 계정을 만들어야 합니다. Azure Resource Manager를 사용하면 그룹으로 애플리케이션에서 리소스와 함께 사용할 수 있습니다. 애플리케이션에 대한 모든 리소스의 배포, 업데이트 또는 삭제를 조정된 단일 작업으로 수행할 수 있습니다.

구독 중인 기존 리소스 그룹을 나열하려면

az group list

새 리소스 그룹을 만들려면 다음을 수행합니다.

az group create --name "<Resource Group Name>" --location "<Azure Location>"
  • Data Lake Analytics 계정 이름. Data Lake Analytics 계정마다 이름이 있습니다.
  • 위치 - Data Lake Analytics를 지원하는 Azure 데이터 센터 중 하나를 사용합니다.
  • 기본 Data Lake Store 계정: 각 Data Lake Analytics 계정에는 기본 Data Lake Store 계정이 있습니다.

기존Data Lake Store 계정을 나열하려면

az dls account list

새 Data Lake Store 계정을 만들려면

az dls account create --account "<Data Lake Store Account Name>" --resource-group "<Resource Group Name>"

다음 구문을 사용하여 Data Lake Analytics 계정을 만듭니다.

az dla account create --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --resource-group "<Resource Group Name>" --location "<Azure location>" --default-data-lake-store "<Default Data Lake Store Account Name>"

계정을 만든 후 다음 명령을 사용하여 계정을 나열하고 계정 정보를 보여 줍니다.

az dla account list
az dla account show --account "<Data Lake Analytics Account Name>"

데이터 레이크 저장소에 데이터 업로드

이 자습서에서는 몇 가지 검색 로그를 처리합니다. 검색 로그는 Data Lake Storage 또는 Azure Blob Storage에 저장할 수 있습니다.

Azure Portal은 검색 로그 파일을 포함하는 기본 Data Lake Store 계정에 샘플 데이터 파일을 복사하는 사용자 인터페이스를 제공합니다. 기본 데이터 레이크 저장소 계정에 데이터를 업로드하려면 원본 데이터 준비 를 참조하세요.

Azure CLI를 사용하여 파일을 업로드하려면 다음 명령을 사용합니다.

az dls fs upload --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "<Source File Path>" --destination-path "<Destination File Path>"
az dls fs list --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "<Path>"

데이터 레이크 분석은 Azure Blob Storage에 액세스할 수도 있습니다. Azure Blob Storage에 데이터를 업로드하려면 Azure Storage와 Azure CLI 사용을 참조하세요.

데이터 레이크 분석 작업 제출

데이터 레이크 분석 작업은 U-SQL 언어로 작성됩니다. U-SQL에 대한 자세한 내용은 U-SQL 언어 시작 및 U-SQL 언어 참조를 참조하세요.

데이터 레이크 분석 작업 스크립트를 만들려면

다음 U-SQL 스크립트를 사용하여 텍스트 파일을 만들고 사용자의 워크스테이션에 텍스트 파일을 저장합니다.

@a  =
    SELECT * FROM
        (VALUES
            ("Contoso", 1500.0),
            ("Woodgrove", 2700.0)
        ) AS
              D( customer, amount );
OUTPUT @a
    TO "/data.csv"
    USING Outputters.Csv();

이 U-SQL 스크립트는 Extractors.Tsv()를 사용하여 원본 데이터 파일을 읽은 다음 Outputters.Csv()를 사용하여 csv 파일을 만듭니다.

원본 파일을 다른 위치에 복사하지 않는 한 두 경로를 수정하지 마세요. 출력 폴더가 없는 경우 Data Lake Analytics에서 해당 폴더를 만듭니다.

기본 Data Lake Store 계정에 저장된 파일의 상대 경로를 사용하는 것이 더 쉽습니다. 절대 경로를 사용할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

adl://<Data LakeStorageAccountName>.azuredatalakestore.net:443/Samples/Data/SearchLog.tsv

연결된 Storage 계정의 파일에 액세스하려면 절대 경로를 사용해야 합니다. 연결된 Azure Storage 계정에 저장된 파일에 대한 구문은 다음과 같습니다.

wasb://<BlobContainerName>@<StorageAccountName>.blob.core.windows.net/Samples/Data/SearchLog.tsv

참고

공용 Blob이 있는 Azure Blob 컨테이너는 지원되지 않습니다. 공용 컨테이너가 있는 Azure Blob 컨테이너는 지원되지 않습니다.

작업을 제출하려면

다음 구문을 사용하여 작업을 제출합니다.

az dla job submit --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-name "<Job Name>" --script "<Script Path and Name>"

예를 들면 다음과 같습니다.

az dla job submit --account "myadlaaccount" --job-name "myadlajob" --script @"C:\DLA\myscript.txt"

작업을 나열하고 작업 정보를 표시하려면

az dla job list --account "<Data Lake Analytics Account Name>"
az dla job show --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-identity "<Job Id>"

작업을 취소하려면

az dla job cancel --account "<Data Lake Analytics Account Name>" --job-identity "<Job Id>"

작업 결과 검색

작업이 완료된 후 다음 명령을 사용하여 출력 파일을 나열하고 파일을 다운로드할 수 있습니다.

az dls fs list --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "/Output" --destination-path "<Destination>"
az dls fs preview --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv"
az dls fs preview --account "<Data Lake Store Account Name>" --path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --length 128 --offset 0
az dls fs download --account "<Data Lake Store Account Name>" --source-path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --destination-path "<Destination Path and File Name>"

예를 들면 다음과 같습니다.

az dls fs download --account "myadlsaccount" --source-path "/Output/SearchLog-from-Data-Lake.csv" --destination-path "C:\DLA\myfile.csv"

다음 단계