使用针对 Visual Studio 的 Data Lake 工具开发 U-SQL 脚本

项目
12/20/2023

重要

除非订阅已启用，否则无法再创建新的 Azure Data Lake Analytics 帐户。如果需要启用订阅，请联系支持人员并提供业务方案。

如果已在使用 Azure Data Lake Analytics，则需要在 2024 年 2 月 29 日前为组织创建迁移到 Azure Synapse Analytics 的计划。

Azure Data Lake 和流分析工具包括与两项 Azure 服务相关的功能：Azure Data Lake Analytics 和 Azure 流分析。有关 Azure 流分析方案的详细信息，请参阅适用于 Visual Studio 的 Azure 流分析工具。

本文介绍如何使用 Visual Studio 创建 Azure Data Lake Analytics 帐户。可以使用 U-SQL 定义作业，并将作业提交到 Data Lake Analytics 服务。有关 Data Lake Analytics 的详细信息，请参阅 Azure Data Lake Analytics 概述。

重要

我们建议升级到针对 Visual Studio 的 Azure Data Lake 工具 2.3.3000.4 或更高版本。以前的版本不再可以下载，现已弃用。

检查是否使用的是针对 Visual Studio 的 Azure Data Lake 工具早于 2.3.3000.4 的版本。
如果版本是早于 2.3.3000.4 的版本，请通过访问下载中心更新针对 Visual Studio 的 Azure Data Lake 工具：
- 对于 Visual Studio 2017 和 Visual Studio 2019
- 对于 Visual Studio 2013 和 Visual Studio 2015

先决条件

Visual Studio：支持除 Express 以外的所有版本。
- Visual Studio 2019
- Visual Studio 2017
- Visual Studio 2015
- Visual Studio 2013
Microsoft Azure SDK for .NET 2.7.1 版或更高版本。使用 Web 平台安装程序进行安装。
Data Lake Analytics 帐户。若要创建帐户，请参阅通过 Azure 门户开始使用 Azure Data Lake Analytics。

安装针对 Visual Studio 的 Azure Data Lake 工具

本教程需要安装针对 Visual Studio 的 Data Lake 工具。有关详细信息，请参阅安装针对 Visual Studio 的 Data Lake 工具。

连接到 Azure Data Lake Analytics 帐户

打开 Visual Studio。
通过选择“查看”>“Data Lake Analytics 资源管理器”打开“Data Lake Analytics 资源管理器”。
右键单击“Azure”，然后选择“连接到 Microsoft Azure 订阅”。在“登录你的帐户”中，按照说明操作。
在“服务器资源管理器”中，选择“Azure”>“Data Lake Analytics”。将看到 Data Lake Analytics 帐户列表。

编写第一个 U-SQL 脚本

以下文本是一个简单的 U-SQL 脚本。它定义一个小型数据集，并将该数据集作为名为 /data.csv 的文件写入默认 Data Lake Store 中。

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

提交 Data Lake Analytics 作业

在 Visual Studio 中，选择“文件”>“新建”>“项目”。
选择“U-SQL 项目”类型，然后选择“下一步”。在“配置新项目”中，选择“创建”。

Visual Studio 将创建一个包含 Script.usql 文件的解决方案。
将编写第一个 U-SQL 脚本中的脚本粘贴到 Script.usql 窗口中。
在“解决方案资源管理器”中，右键单击“Script.usql”，并选择“提交脚本”。
在“提交作业”中，选择 Data Lake Analytics 帐户并选择“提交”。

作业提交后，将打开“作业视图”选项卡以显示作业进度。

“作业摘要”显示作业的摘要。
“作业图”直观显示作业的进度。
“元数据操作”显示对 U-SQL 目录已执行的所有操作。
“数据”显示所有输入和输出。
状态历史记录显示时间线和状态详细信息。
“AU 分析”显示了作业中使用的 AU（分析单位）数并探索了不同 AU 分配策略的模拟。
“诊断”提供有助于作业执行和性能优化的高级分析。

U-SQL Visual Studio Data Lake Analytics 作业性能图表

若要查看最新作业状态和刷新屏幕，请选择“刷新”。

检查作业状态

在 Data Lake Analytics 资源管理器中，选择“Data Lake Analytics”。
展开 Data Lake Analytics 帐户名。
双击“作业”。
选择之前提交的作业。

查看作业输出

在 Data Lake Analytics 资源管理器中，浏览到提交的作业。
在作业中选择“数据”选项卡。
在“作业输出”选项卡中，选择 "/data.csv" 文件。

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