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快速入门：使用 Python 创建数据工厂和管道

项目
05/15/2024

适用于： Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

提示

试用 Microsoft Fabric 中的数据工厂，这是一种适用于企业的一站式分析解决方案。 Microsoft Fabric 涵盖从数据移动到数据科学、实时分析、商业智能和报告的所有内容。了解如何免费开始新的试用！

在本快速入门中，你将使用 Python 创建数据工厂。此数据工厂中的管道将数据从 Azure Blob 存储中的一个文件夹复制到另一个文件夹。

Azure 数据工厂是基于云的数据集成服务，用于创建数据驱动型工作流，以便协调和自动完成数据移动和数据转换。可以使用 Azure 数据工厂创建和计划数据驱动型工作流（称为管道）。

管道可以从不同的数据存储引入数据。管道使用计算服务（例如 Azure HDInsight Hadoop、Spark、Azure Data Lake Analytics 和 Azure 机器学习）处理或转换数据。管道将输出数据发布到数据存储（例如 Azure Synapse Analytics），供商业智能 (BI) 应用程序使用。

先决条件

具有活动订阅的 Azure 帐户。免费创建一个。
Python 3.6+。
Azure 存储帐户。
Azure 存储资源管理器（可选）。
Microsoft Entra ID 中的应用程序。按照此链接中的步骤，使用身份验证选项 2（应用程序机密）创建应用程序，并按照同一文章中的说明将应用程序分配到“参与者”角色。记下本文显示的以下值，以便在后续步骤中使用：应用程序（客户端）ID、客户端密码值和租户 ID。

创建并上传输入文件

启动记事本。复制以下文本并在磁盘上将其另存为 input.txt 文件。
```
John|Doe
Jane|Doe
```
使用 Azure 存储资源管理器等工具创建 adfv2tutorial 容器，并在该容器中创建 input 文件夹。然后，将 input.txt 文件上传到 input 文件夹。

安装 Python 包

使用管理员特权打开一个终端或命令提示符。
首先，安装 Azure 管理资源的 Python 包：
```
pip install azure-mgmt-resource
```
若要为数据工厂安装 Python 包，请运行以下命令：
```
pip install azure-mgmt-datafactory
```
用于数据工厂的 Python SDK 支持 Python 2.7 和 3.6+。
要为 Azure 标识身份验证安装 Python 包，请运行以下命令：
```
pip install azure-identity
```
注意

在某些常见依赖关系上，“azure-identity”包可能与“azure-cli”冲突。如果遇到任何身份验证问题，请删除“azure-cli”及其依赖关系，或使用未安装“azure-cli”包的初始状态计算机，以确保“azure-identity”包正常工作。对于主权云，必须使用适当的云特定常量。请参阅使用用于 Python 的 Azure 库连接到所有区域 - 多云 | 有关在主权云中连接 Python 的 Microsoft Docs 说明。

创建数据工厂客户端

创建一个名为 datafactory.py 的文件。添加以下语句来添加对命名空间的引用。

from azure.identity import ClientSecretCredential 
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *
from datetime import datetime, timedelta
import time

添加用于打印信息的以下函数。

def print_item(group):
    """Print an Azure object instance."""
    print("\tName: {}".format(group.name))
    print("\tId: {}".format(group.id))
    if hasattr(group, 'location'):
        print("\tLocation: {}".format(group.location))
    if hasattr(group, 'tags'):
        print("\tTags: {}".format(group.tags))
    if hasattr(group, 'properties'):
        print_properties(group.properties)

def print_properties(props):
    """Print a ResourceGroup properties instance."""
    if props and hasattr(props, 'provisioning_state') and props.provisioning_state:
        print("\tProperties:")
        print("\t\tProvisioning State: {}".format(props.provisioning_state))
    print("\n\n")

def print_activity_run_details(activity_run):
    """Print activity run details."""
    print("\n\tActivity run details\n")
    print("\tActivity run status: {}".format(activity_run.status))
    if activity_run.status == 'Succeeded':
        print("\tNumber of bytes read: {}".format(activity_run.output['dataRead']))
        print("\tNumber of bytes written: {}".format(activity_run.output['dataWritten']))
        print("\tCopy duration: {}".format(activity_run.output['copyDuration']))
    else:
        print("\tErrors: {}".format(activity_run.error['message']))

向 Main 方法中添加用于创建 DataFactoryManagementClient 类的实例的以下代码。将使用此对象来创建数据工厂、链接服务、数据集和管道。还将使用此对象来监视管道运行详细信息。将 subscription_id 变量设置为 Azure 订阅的 ID。若要查看目前提供数据工厂的 Azure 区域的列表，请在以下页面上选择感兴趣的区域，然后展开“分析”以找到“数据工厂”：可用产品(按区域)。数据工厂使用的数据存储（Azure 存储、Azure SQL 数据库，等等）和计算资源（HDInsight 等）可以位于其他区域中。

def main():

    # Azure subscription ID
    subscription_id = '<subscription ID>'

    # This program creates this resource group. If it's an existing resource group, comment out the code that creates the resource group
    rg_name = '<resource group>'

    # The data factory name. It must be globally unique.
    df_name = '<factory name>'

    # Specify your Active Directory client ID, client secret, and tenant ID
    credentials = ClientSecretCredential(client_id='<Application (client) ID>', client_secret='<client secret value>', tenant_id='<tenant ID>') 

    # Specify following for Soverign Clouds, import right cloud constant and then use it to connect.
    # from msrestazure.azure_cloud import AZURE_PUBLIC_CLOUD as CLOUD
    # credentials = DefaultAzureCredential(authority=CLOUD.endpoints.active_directory, tenant_id=tenant_id)

    resource_client = ResourceManagementClient(credentials, subscription_id)
    adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

    rg_params = {'location':'westus'}
    df_params = {'location':'westus'}

创建数据工厂

向 Main 方法中添加用于创建数据工厂的以下代码。如果资源组已存在，请注释掉第一个 create_or_update 语句。

    # create the resource group
    # comment out if the resource group already exits
    resource_client.resource_groups.create_or_update(rg_name, rg_params)

    #Create a data factory
    df_resource = Factory(location='westus')
    df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
    print_item(df)
    while df.provisioning_state != 'Succeeded':
        df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
        time.sleep(1)

创建链接服务

在 Main 方法中添加用于创建 Azure 存储链接服务的以下代码。

可在数据工厂中创建链接服务，将数据存储和计算服务链接到数据工厂。在此快速入门中，只需创建一个同时作为复制源和接收器存储的 Azure 存储链接服务，在示例中名为“AzureStorageLinkedService”。将 <storageaccountname> 和 <storageaccountkey> 替换为 Azure 存储帐户的名称和密钥。

    # Create an Azure Storage linked service
    ls_name = 'storageLinkedService001'

    # IMPORTANT: specify the name and key of your Azure Storage account.
    storage_string = SecureString(value='DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<account name>;AccountKey=<account key>;EndpointSuffix=<suffix>')

    ls_azure_storage = LinkedServiceResource(properties=AzureStorageLinkedService(connection_string=storage_string)) 
    ls = adf_client.linked_services.create_or_update(rg_name, df_name, ls_name, ls_azure_storage)
    print_item(ls)

创建数据集

在本部分中创建两个数据集：一个用于源，另一个用于接收器。

为源 Azure Blob 创建数据集

向 Main 方法中添加用于创建 Azure blob 数据集的以下代码。有关 Azure Blob 数据集的属性的信息，请参阅 Azure Blob 连接器一文。

在 Azure Blob 中定义表示源数据的数据集。此 Blob 数据集引用在上一步中创建的 Azure 存储链接服务。

    # Create an Azure blob dataset (input)
    ds_name = 'ds_in'
    ds_ls = LinkedServiceReference(type="LinkedServiceReference",reference_name=ls_name)
    blob_path = '<container>/<folder path>'
    blob_filename = '<file name>'
    ds_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(
        linked_service_name=ds_ls, folder_path=blob_path, file_name=blob_filename)) 
    ds = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, ds_name, ds_azure_blob)
    print_item(ds)

为接收器 Azure Blob 创建数据集

向 Main 方法中添加用于创建 Azure blob 数据集的以下代码。有关 Azure Blob 数据集的属性的信息，请参阅 Azure Blob 连接器一文。

在 Azure Blob 中定义表示源数据的数据集。此 Blob 数据集引用在上一步中创建的 Azure 存储链接服务。

    # Create an Azure blob dataset (output)
    dsOut_name = 'ds_out'
    output_blobpath = '<container>/<folder path>'
    dsOut_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(linked_service_name=ds_ls, folder_path=output_blobpath))
    dsOut = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, dsOut_name, dsOut_azure_blob)
    print_item(dsOut)

创建管道

向 Main 方法中添加用于创建包含复制活动的管道的以下代码。

    # Create a copy activity
    act_name = 'copyBlobtoBlob'
    blob_source = BlobSource()
    blob_sink = BlobSink()
    dsin_ref = DatasetReference(reference_name=ds_name)
    dsOut_ref = DatasetReference(reference_name=dsOut_name)
    copy_activity = CopyActivity(name=act_name,inputs=[dsin_ref], outputs=[dsOut_ref], source=blob_source, sink=blob_sink)

    #Create a pipeline with the copy activity
    
    #Note1: To pass parameters to the pipeline, add them to the json string params_for_pipeline shown below in the format { “ParameterName1” : “ParameterValue1” } for each of the parameters needed in the pipeline.
    #Note2: To pass parameters to a dataflow, create a pipeline parameter to hold the parameter name/value, and then consume the pipeline parameter in the dataflow parameter in the format @pipeline().parameters.parametername.
    
    p_name = 'copyPipeline'
    params_for_pipeline = {}

    p_name = 'copyPipeline'
    params_for_pipeline = {}
    p_obj = PipelineResource(activities=[copy_activity], parameters=params_for_pipeline)
    p = adf_client.pipelines.create_or_update(rg_name, df_name, p_name, p_obj)
    print_item(p)

创建管道运行

在 Main 方法中添加用于触发管道运行的以下代码。

    # Create a pipeline run
    run_response = adf_client.pipelines.create_run(rg_name, df_name, p_name, parameters={})

监视管道运行

若要监视管道运行，请在 Main 方法中添加以下代码：

    # 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])

现在添加以下语句，以便在运行程序时调用 main 方法：

# Start the main method
main()

完整脚本

下面是完整的 Python 代码：

from azure.identity import ClientSecretCredential 
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *
from datetime import datetime, timedelta
import time

def print_item(group):
    """Print an Azure object instance."""
    print("\tName: {}".format(group.name))
    print("\tId: {}".format(group.id))
    if hasattr(group, 'location'):
        print("\tLocation: {}".format(group.location))
    if hasattr(group, 'tags'):
        print("\tTags: {}".format(group.tags))
    if hasattr(group, 'properties'):
        print_properties(group.properties)

def print_properties(props):
    """Print a ResourceGroup properties instance."""
    if props and hasattr(props, 'provisioning_state') and props.provisioning_state:
        print("\tProperties:")
        print("\t\tProvisioning State: {}".format(props.provisioning_state))
    print("\n\n")

def print_activity_run_details(activity_run):
    """Print activity run details."""
    print("\n\tActivity run details\n")
    print("\tActivity run status: {}".format(activity_run.status))
    if activity_run.status == 'Succeeded':
        print("\tNumber of bytes read: {}".format(activity_run.output['dataRead']))
        print("\tNumber of bytes written: {}".format(activity_run.output['dataWritten']))
        print("\tCopy duration: {}".format(activity_run.output['copyDuration']))
    else:
        print("\tErrors: {}".format(activity_run.error['message']))


def main():

    # Azure subscription ID
    subscription_id = '<subscription ID>'

    # This program creates this resource group. If it's an existing resource group, comment out the code that creates the resource group
    rg_name = '<resource group>'

    # The data factory name. It must be globally unique.
    df_name = '<factory name>'

    # Specify your Active Directory client ID, client secret, and tenant ID
    credentials = ClientSecretCredential(client_id='<service principal ID>', client_secret='<service principal key>', tenant_id='<tenant ID>') 
    resource_client = ResourceManagementClient(credentials, subscription_id)
    adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

    rg_params = {'location':'westus'}
    df_params = {'location':'westus'}
 
    # create the resource group
    # comment out if the resource group already exits
    resource_client.resource_groups.create_or_update(rg_name, rg_params)

    # Create a data factory
    df_resource = Factory(location='westus')
    df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
    print_item(df)
    while df.provisioning_state != 'Succeeded':
        df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
        time.sleep(1)

    # Create an Azure Storage linked service
    ls_name = 'storageLinkedService001'

    # IMPORTANT: specify the name and key of your Azure Storage account.
    storage_string = SecureString(value='DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<account name>;AccountKey=<account key>;EndpointSuffix=<suffix>')

    ls_azure_storage = LinkedServiceResource(properties=AzureStorageLinkedService(connection_string=storage_string)) 
    ls = adf_client.linked_services.create_or_update(rg_name, df_name, ls_name, ls_azure_storage)
    print_item(ls)

    # Create an Azure blob dataset (input)
    ds_name = 'ds_in'
    ds_ls = LinkedServiceReference(type="LinkedServiceReference",reference_name=ls_name)
    blob_path = '<container>/<folder path>'
    blob_filename = '<file name>'
    ds_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(
        linked_service_name=ds_ls, folder_path=blob_path, file_name=blob_filename))
    ds = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, ds_name, ds_azure_blob)
    print_item(ds)

    # Create an Azure blob dataset (output)
    dsOut_name = 'ds_out'
    output_blobpath = '<container>/<folder path>'
    dsOut_azure_blob = DatasetResource(properties=AzureBlobDataset(linked_service_name=ds_ls, folder_path=output_blobpath))
    dsOut = adf_client.datasets.create_or_update(
        rg_name, df_name, dsOut_name, dsOut_azure_blob)
    print_item(dsOut)

    # Create a copy activity
    act_name = 'copyBlobtoBlob'
    blob_source = BlobSource()
    blob_sink = BlobSink()
    dsin_ref = DatasetReference(reference_name=ds_name)
    dsOut_ref = DatasetReference(reference_name=dsOut_name)
    copy_activity = CopyActivity(name=act_name, inputs=[dsin_ref], outputs=[
                                 dsOut_ref], source=blob_source, sink=blob_sink)

    # Create a pipeline with the copy activity
    p_name = 'copyPipeline'
    params_for_pipeline = {}
    p_obj = PipelineResource(
        activities=[copy_activity], parameters=params_for_pipeline)
    p = adf_client.pipelines.create_or_update(rg_name, df_name, p_name, p_obj)
    print_item(p)

    # Create a pipeline run
    run_response = adf_client.pipelines.create_run(rg_name, df_name, p_name, parameters={})

    # 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])


# Start the main method
main()

运行代码

生成并启动应用程序，然后验证管道执行。

控制台会输出数据工厂、链接服务、数据集、管道和管道运行的创建进度。请等到出现包含数据读取/写入大小的复制活动运行详细信息。然后，使用 Azure 存储资源管理器等工具检查 blob 是否已根据变量中的指定从“inputBlobPath”复制到“outputBlobPath”。

下面是示例输出：

Name: <data factory name>
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>
Location: eastus
Tags: {}

Name: storageLinkedService
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/linkedservices/storageLinkedService

Name: ds_in
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/datasets/ds_in

Name: ds_out
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/datasets/ds_out

Name: copyPipeline
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/Microsoft.DataFactory/factories/<data factory name>/pipelines/copyPipeline

Pipeline run status: Succeeded
Datetime with no tzinfo will be considered UTC.
Datetime with no tzinfo will be considered UTC.

Activity run details

Activity run status: Succeeded
Number of bytes read: 18
Number of bytes written: 18
Copy duration: 4

清理资源

若要删除数据工厂，请向程序中添加以下代码：

adf_client.factories.delete(rg_name, df_name)

此示例中的管道将数据从 Azure Blob 存储中的一个位置复制到另一个位置。完成相关教程来了解如何在更多方案中使用数据工厂。

通过

快速入门：使用 Python 创建数据工厂和管道

先决条件

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创建数据工厂

创建链接服务

创建数据集

为源 Azure Blob 创建数据集

为接收器 Azure Blob 创建数据集

创建管道

创建管道运行

监视管道运行

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