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适用于 Java 的 Azure 资源管理器 DataFactory 客户端库 - 版本 1.0.0-beta.23

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适用于 Java 的 Azure 资源管理器 DataFactory 客户端库。

此包包含 Microsoft Azure SDK for DataFactory Management SDK。 Azure 数据工厂 V2 管理 API 提供一组与 Azure 数据工厂 V2 服务交互的 RESTful Web 服务。 包标记 package-2018-06。 有关如何使用此包的文档，请参阅 适用于 Java 的 Azure 管理库。

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先决条件

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<dependency>
    <groupId>com.azure.resourcemanager</groupId>
    <artifactId>azure-resourcemanager-datafactory</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.23</version>
</dependency>

Azure 管理库需要 TokenCredential 用于身份验证的实现和 HttpClient HTTP 客户端的实现。

Azure 标识 和 Azure Core Netty HTTP 包提供默认实现。

身份验证

默认情况下，Azure Active Directory 令牌身份验证取决于以下环境变量的正确配置。

  • AZURE_CLIENT_ID 用于 Azure 客户端 ID。
  • AZURE_TENANT_ID 用于 Azure 租户 ID。
  • AZURE_CLIENT_SECRET 或 AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PATH ，用于客户端密码或客户端证书。

此外，可以通过环境变量配置 AZURE_SUBSCRIPTION_ID Azure 订阅 ID。

使用上述配置， azure 可以使用以下代码对客户端进行身份验证：

AzureProfile profile = new AzureProfile(AzureEnvironment.AZURE);
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
    .authorityHost(profile.getEnvironment().getActiveDirectoryEndpoint())
    .build();
DataFactoryManager manager = DataFactoryManager
    .authenticate(credential, profile);

示例代码假定全局 Azure。 否则，请更改 AzureEnvironment.AZURE 变量。

有关更多选项，请参阅 身份验证 。

关键概念

有关 Azure 管理库的设计和关键概念的一般介绍，请参阅 API 设计。

示例

// storage account
StorageAccount storageAccount = storageManager.storageAccounts().define(STORAGE_ACCOUNT)
    .withRegion(REGION)
    .withExistingResourceGroup(resourceGroup)
    .create();
final String storageAccountKey = storageAccount.getKeys().iterator().next().value();
final String connectionString = getStorageConnectionString(STORAGE_ACCOUNT, storageAccountKey, storageManager.environment());

// container
final String containerName = "adf";
storageManager.blobContainers().defineContainer(containerName)
    .withExistingStorageAccount(resourceGroup, STORAGE_ACCOUNT)
    .withPublicAccess(PublicAccess.NONE)
    .create();

// blob as input
BlobClient blobClient = new BlobClientBuilder()
    .connectionString(connectionString)
    .containerName(containerName)
    .blobName("input/data.txt")
    .buildClient();
blobClient.upload(BinaryData.fromString("data"));

// data factory
Factory dataFactory = manager.factories().define(DATA_FACTORY)
    .withRegion(REGION)
    .withExistingResourceGroup(resourceGroup)
    .create();

// linked service
final Map<String, String> connectionStringProperty = new HashMap<>();
connectionStringProperty.put("type", "SecureString");
connectionStringProperty.put("value", connectionString);

final String linkedServiceName = "LinkedService";
manager.linkedServices().define(linkedServiceName)
    .withExistingFactory(resourceGroup, DATA_FACTORY)
    .withProperties(new AzureStorageLinkedService()
        .withConnectionString(connectionStringProperty))
    .create();

// input dataset
final String inputDatasetName = "InputDataset";
manager.datasets().define(inputDatasetName)
    .withExistingFactory(resourceGroup, DATA_FACTORY)
    .withProperties(new AzureBlobDataset()
        .withLinkedServiceName(new LinkedServiceReference().withReferenceName(linkedServiceName))
        .withFolderPath(containerName)
        .withFileName("input/data.txt")
        .withFormat(new TextFormat()))
    .create();

// output dataset
final String outputDatasetName = "OutputDataset";
manager.datasets().define(outputDatasetName)
    .withExistingFactory(resourceGroup, DATA_FACTORY)
    .withProperties(new AzureBlobDataset()
        .withLinkedServiceName(new LinkedServiceReference().withReferenceName(linkedServiceName))
        .withFolderPath(containerName)
        .withFileName("output/data.txt")
        .withFormat(new TextFormat()))
    .create();

// pipeline
PipelineResource pipeline = manager.pipelines().define("CopyBlobPipeline")
    .withExistingFactory(resourceGroup, DATA_FACTORY)
    .withActivities(Collections.singletonList(new CopyActivity()
        .withName("CopyBlob")
        .withSource(new BlobSource())
        .withSink(new BlobSink())
        .withInputs(Collections.singletonList(new DatasetReference().withReferenceName(inputDatasetName)))
        .withOutputs(Collections.singletonList(new DatasetReference().withReferenceName(outputDatasetName)))))
    .create();

// run pipeline
CreateRunResponse createRun = pipeline.createRun();

// wait for completion
PipelineRun pipelineRun = manager.pipelineRuns().get(resourceGroup, DATA_FACTORY, createRun.runId());
String runStatus = pipelineRun.status();
while ("InProgress".equals(runStatus)) {
    sleepIfRunningAgainstService(10 * 1000);    // wait 10 seconds
    pipelineRun = manager.pipelineRuns().get(resourceGroup, DATA_FACTORY, createRun.runId());
    runStatus = pipelineRun.status();
}

代码片段和示例

故障排除

后续步骤

贡献

有关参与此存储库的详细信息，请参阅 参与指南。

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