數(shù)據(jù)集成工具：Azure數(shù)據(jù)工廠：11.數(shù)據(jù)工廠中的參數(shù)化與表達(dá)式語言

數(shù)據(jù)集成工具：Azure數(shù)據(jù)工廠：11.數(shù)據(jù)工廠中的參數(shù)化與表達(dá)式語言1理解參數(shù)化與表達(dá)式語言的重要性1.1參數(shù)化的概念參數(shù)化是AzureDataFactory(ADF)中一個(gè)關(guān)鍵的概念，它允許你在管道中使用變量和參數(shù)，從而增強(qiáng)管道的靈活性和重用性。在數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目中，參數(shù)化可以讓你的管道適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)源、目標(biāo)、時(shí)間范圍或任何其他可能變化的條件，而無需修改管道的代碼。這在處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境時(shí)尤其有用，例如，當(dāng)你的數(shù)據(jù)源可能每天或每周變化，或者你需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求運(yùn)行相同的管道但使用不同的參數(shù)時(shí)。1.1.1例子：使用參數(shù)化來動(dòng)態(tài)選擇數(shù)據(jù)源假設(shè)你有一個(gè)管道，需要從不同的數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)，具體取決于運(yùn)行管道時(shí)的業(yè)務(wù)需求。你可以創(chuàng)建一個(gè)參數(shù)，比如sourceDatabase，并在管道的活動(dòng)配置中使用它。下面是一個(gè)使用Copy活動(dòng)從SQLServer數(shù)據(jù)庫復(fù)制數(shù)據(jù)到AzureBlob存儲的例子：{

"name":"CopyFromSQLToBlob",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyFromSQL",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"SQLServerSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"AzureBlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"SqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROM@dataset.sourceDatabase+'.dbo.MyTable'"

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

}

},

"parameters":{

"sourceDatabase":{

"type":"string"

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，@dataset.sourceDatabase是一個(gè)參數(shù)，它在管道運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)替換，允許你從不同的數(shù)據(jù)庫中復(fù)制數(shù)據(jù)。1.2表達(dá)式語言的作用表達(dá)式語言是ADF中用于在管道、活動(dòng)和觸發(fā)器中執(zhí)行計(jì)算和邏輯操作的工具。它支持各種內(nèi)置函數(shù)，如日期和時(shí)間函數(shù)、字符串函數(shù)、數(shù)學(xué)函數(shù)等，以及條件語句和循環(huán)結(jié)構(gòu)。表達(dá)式語言使你能夠創(chuàng)建動(dòng)態(tài)的、基于條件的管道配置，從而更有效地處理數(shù)據(jù)集成任務(wù)。1.2.1例子：使用表達(dá)式語言來動(dòng)態(tài)設(shè)置時(shí)間范圍在數(shù)據(jù)集成場景中，你可能需要根據(jù)特定的時(shí)間范圍來提取數(shù)據(jù)。ADF的表達(dá)式語言可以用來動(dòng)態(tài)設(shè)置這些時(shí)間范圍。例如，下面的代碼展示了如何使用表達(dá)式語言來設(shè)置一個(gè)活動(dòng)的開始和結(jié)束時(shí)間，以便只復(fù)制過去24小時(shí)內(nèi)的數(shù)據(jù)：{

"name":"CopyFromSQLToBlob",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyFromSQL",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"SQLServerSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"AzureBlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"SqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMMyTableWHERELastModifiedDateBETWEEN@activity('GetStartTime').outputAND@activity('GetEndTime').output"

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

}

}

},

{

"name":"GetStartTime",

"type":"SetVariable",

"typeProperties":{

"variableName":"StartTime",

"value":"@addDays(utcNow(),-1)"

}

},

{

"name":"GetEndTime",

"type":"SetVariable",

"typeProperties":{

"variableName":"EndTime",

"value":"@utcNow()"

}

}

],

"variables":[

{

"name":"StartTime",

"type":"String"

},

{

"name":"EndTime",

"type":"String"

}

]

}

}在這個(gè)例子中，GetStartTime和GetEndTime活動(dòng)使用表達(dá)式語言來設(shè)置時(shí)間范圍。@addDays(utcNow(),-1)和@utcNow()分別計(jì)算24小時(shí)前和當(dāng)前時(shí)間的UTC值，然后這些值被用于SQL查詢中，以過濾出過去24小時(shí)內(nèi)的數(shù)據(jù)。1.3參數(shù)化與表達(dá)式語言的結(jié)合使用參數(shù)化和表達(dá)式語言的結(jié)合使用可以進(jìn)一步增強(qiáng)管道的動(dòng)態(tài)性和適應(yīng)性。例如，你可以創(chuàng)建一個(gè)參數(shù)來動(dòng)態(tài)設(shè)置時(shí)間范圍的長度，然后在表達(dá)式中使用這個(gè)參數(shù)來計(jì)算具體的時(shí)間點(diǎn)。1.3.1例子：使用參數(shù)化和表達(dá)式語言來動(dòng)態(tài)設(shè)置時(shí)間范圍長度假設(shè)你有一個(gè)參數(shù)timeRange，它表示你想要復(fù)制數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍長度（以天為單位）。你可以使用這個(gè)參數(shù)來動(dòng)態(tài)計(jì)算開始和結(jié)束時(shí)間：{

"name":"CopyFromSQLToBlob",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyFromSQL",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"SQLServerSource"

}

],

"outputs":[

{

"name":"AzureBlobSink"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"SqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMMyTableWHERELastModifiedDateBETWEEN@activity('GetStartTime').outputAND@activity('GetEndTime').output"

},

"sink":{

"type":"BlobSink"

}

}

},

{

"name":"GetStartTime",

"type":"SetVariable",

"typeProperties":{

"variableName":"StartTime",

"value":"@addDays(utcNow(),-parameters('timeRange'))"

}

},

{

"name":"GetEndTime",

"type":"SetVariable",

"typeProperties":{

"variableName":"EndTime",

"value":"@utcNow()"

}

}

],

"variables":[

{

"name":"StartTime",

"type":"String"

},

{

"name":"EndTime",

"type":"String"

}

],

"parameters":{

"timeRange":{

"type":"int",

"defaultValue":1

}

}

}

}在這個(gè)例子中，timeRange參數(shù)被用來動(dòng)態(tài)計(jì)算StartTime，這樣你就可以根據(jù)需要復(fù)制不同長度時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，而無需修改管道的代碼。通過參數(shù)化和表達(dá)式語言的結(jié)合使用，你可以創(chuàng)建高度靈活和可重用的管道，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)需求和業(yè)務(wù)場景。這不僅提高了效率，還減少了錯(cuò)誤和維護(hù)成本，因?yàn)槟憧梢栽谝粋€(gè)地方管理所有可能的變化，而不是在管道的多個(gè)部分進(jìn)行硬編碼。2數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：參數(shù)化與表達(dá)式語言2.1設(shè)置與使用參數(shù)2.1.1創(chuàng)建參數(shù)在AzureDataFactory中，參數(shù)化允許你創(chuàng)建動(dòng)態(tài)的、可重用的管道，這些管道可以接受外部輸入，如日期、文件路徑或任何其他變量。這極大地增強(qiáng)了管道的靈活性，使其能夠適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)源、目標(biāo)或處理邏輯，而無需為每個(gè)場景創(chuàng)建單獨(dú)的管道。步驟1：定義參數(shù)在管道的JSON定義中，你可以在parameters部分定義參數(shù)。例如，創(chuàng)建一個(gè)日期參數(shù)：{

"name":"MyPipeline",

"properties":{

"activities":[...],

"parameters":{

"StartDate":{

"type":"DateTime",

"defaultValue":"2020-01-01T00:00:00Z"

}

}

}

}步驟2：在活動(dòng)或鏈接服務(wù)中使用參數(shù)一旦定義了參數(shù)，你就可以在管道的活動(dòng)或鏈接服務(wù)中使用它。例如，在一個(gè)Copy活動(dòng)的源數(shù)據(jù)集中引用參數(shù)：{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMMyTableWHEREDate>=@StartDate"

},

"sink":{

"type":"AzureBlobSink"

}

}

}2.1.2參數(shù)類型與用途AzureDataFactory支持多種參數(shù)類型，包括：String：用于文件路徑、數(shù)據(jù)庫名稱等。Int：用于數(shù)字值，如批處理大小。DateTime：用于日期和時(shí)間值，常用于時(shí)間窗口或觸發(fā)條件。Array：用于列表或數(shù)組，如多個(gè)文件名或多個(gè)數(shù)據(jù)庫表名。Object：用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如包含多個(gè)屬性的對象。示例：使用數(shù)組參數(shù)假設(shè)你有一個(gè)管道需要從多個(gè)源表中復(fù)制數(shù)據(jù)到Blob存儲。你可以定義一個(gè)數(shù)組參數(shù)來動(dòng)態(tài)指定這些源表：{

"name":"MyPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROM@SourceTables"

},

"sink":{

"type":"AzureBlobSink",

"setSink":{

"type":"BlobSink",

"destinationFileName":"@item().name"

}

}

},

"parameters":{

"SourceTables":{

"type":"Array",

"defaultValue":["Table1","Table2","Table3"]

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，SourceTables參數(shù)是一個(gè)數(shù)組，它在sqlReaderQuery中被引用，以動(dòng)態(tài)地從多個(gè)表中讀取數(shù)據(jù)。同時(shí)，destinationFileName使用數(shù)組中的元素作為文件名，將數(shù)據(jù)寫入Blob存儲。表達(dá)式語言表達(dá)式語言允許你在管道定義中使用動(dòng)態(tài)值和邏輯。例如，你可以使用@符號引用參數(shù)，或者使用內(nèi)置函數(shù)來處理日期、字符串等。.1示例：使用表達(dá)式語言處理日期假設(shè)你有一個(gè)管道，需要根據(jù)當(dāng)前日期的前一周來復(fù)制數(shù)據(jù)。你可以使用表達(dá)式語言來計(jì)算這個(gè)日期：{

"name":"MyPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMMyTableWHEREDate>=@addDays(utcNow(),-7)"

},

"sink":{

"type":"AzureBlobSink"

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，addDays函數(shù)用于從當(dāng)前UTC時(shí)間（utcNow()）減去7天，以確定復(fù)制數(shù)據(jù)的時(shí)間窗口。通過上述步驟和示例，你可以看到在AzureDataFactory中如何創(chuàng)建和使用參數(shù)，以及如何利用表達(dá)式語言來增強(qiáng)管道的動(dòng)態(tài)性和靈活性。這不僅簡化了管道的管理，還提高了其適應(yīng)不同數(shù)據(jù)處理需求的能力。3數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory中的參數(shù)化與表達(dá)式語言3.1構(gòu)建表達(dá)式3.1.1基本表達(dá)式語法在AzureDataFactory中，表達(dá)式語言允許你創(chuàng)建動(dòng)態(tài)的、基于條件的管道和活動(dòng)。表達(dá)式可以用于設(shè)置活動(dòng)的屬性，如數(shù)據(jù)集的文件路徑、SQL查詢中的參數(shù)值等。表達(dá)式語言基于JSON，使用大括號{}來包裹表達(dá)式，并使用@符號來引用表達(dá)式。示例：使用表達(dá)式設(shè)置文件路徑假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其文件路徑需要根據(jù)當(dāng)前日期動(dòng)態(tài)生成。你可以使用以下表達(dá)式：{

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"@{formatDateTime(utcNow(),'yyyy-MM-dd')}.csv",

"folderPath":"data/raw/@{formatDateTime(utcNow(),'yyyy/MM')}"

}

}在這個(gè)例子中，utcNow()函數(shù)返回當(dāng)前的UTC時(shí)間，formatDateTime()函數(shù)則用于將這個(gè)時(shí)間格式化為特定的字符串格式。@符號用于引用表達(dá)式，確保文件名和路徑是動(dòng)態(tài)生成的。3.1.2使用內(nèi)置函數(shù)AzureDataFactory提供了豐富的內(nèi)置函數(shù)，可以幫助你構(gòu)建復(fù)雜的表達(dá)式。這些函數(shù)可以用于日期和時(shí)間操作、字符串操作、數(shù)學(xué)計(jì)算等。示例：使用內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行日期計(jì)算假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)湖存儲，其中包含每天的數(shù)據(jù)文件，文件名格式為data_{日期}.csv。你想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)管道，每天從昨天的數(shù)據(jù)文件中讀取數(shù)據(jù)。你可以使用addDays()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)：{

"type":"AzureBlobFS",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobFSLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"data_@{formatDateTime(addDays(utcNow(),-1),'yyyy-MM-dd')}.csv",

"folderPath":"data/raw"

}

}在這個(gè)例子中，addDays(utcNow(),-1)函數(shù)返回當(dāng)前日期前一天的日期，然后使用formatDateTime()函數(shù)將這個(gè)日期格式化為yyyy-MM-dd格式，以匹配文件名中的日期格式。示例：使用內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行字符串操作假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其文件名需要根據(jù)輸入?yún)?shù)動(dòng)態(tài)生成。例如，文件名可能包含產(chǎn)品名稱和版本號。你可以使用concat()函數(shù)來組合這些字符串：{

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"@{concat('product_',pipeline().ductName,'_v',pipeline().ductVersion,'.csv')}",

"folderPath":"data/raw"

}

}在這個(gè)例子中，pipeline().ductName和pipeline().ductVersion引用了管道參數(shù)。concat()函數(shù)將這些參數(shù)與字符串'product_'和'.csv'組合，生成最終的文件名。示例：使用內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其文件名需要根據(jù)兩個(gè)數(shù)字參數(shù)的和來動(dòng)態(tài)生成。例如，文件名可能包含兩個(gè)數(shù)字的和。你可以使用add()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)：{

"type":"AzureBlob",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorageLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"fileName":"@{concat('sum_',pipeline().parameters.num1,'_',pipeline().parameters.num2,'_result',add(pipeline().parameters.num1,pipeline().parameters.num2),'.csv')}",

"folderPath":"data/raw"

}

}在這個(gè)例子中，pipeline().parameters.num1和pipeline().parameters.num2引用了管道參數(shù)。add()函數(shù)將這兩個(gè)參數(shù)相加，然后使用concat()函數(shù)將結(jié)果與字符串'sum_'和'_result'組合，生成最終的文件名。通過這些內(nèi)置函數(shù)，你可以創(chuàng)建非常靈活和動(dòng)態(tài)的管道，以適應(yīng)各種數(shù)據(jù)集成需求。4數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：數(shù)據(jù)工廠中的參數(shù)化與表達(dá)式語言4.1參數(shù)化管道與活動(dòng)4.1.1管道參數(shù)化管道參數(shù)化允許你在AzureDataFactory中創(chuàng)建可重用的管道，通過傳遞不同的參數(shù)值，可以針對不同的數(shù)據(jù)集或環(huán)境運(yùn)行相同的管道邏輯。這極大地提高了靈活性和效率，尤其是在處理大量相似數(shù)據(jù)集或在多個(gè)環(huán)境中部署管道時(shí)。原理管道參數(shù)可以是字符串、數(shù)字、布爾值或數(shù)組。你可以在管道的定義中聲明這些參數(shù)，并在管道的活動(dòng)或表達(dá)式中使用它們。參數(shù)值可以在觸發(fā)管道時(shí)動(dòng)態(tài)指定，或者在管道的參數(shù)設(shè)置中預(yù)定義。示例假設(shè)你有一個(gè)管道，用于從不同的數(shù)據(jù)庫表中提取數(shù)據(jù)并加載到AzureBlob存儲中。你可以將表名和Blob容器名作為參數(shù)，這樣就可以用同一個(gè)管道處理多個(gè)表。{

"name":"CopyDataPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyFromDBToBlob",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"SqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROM@pipeline().parameters.sourceTable"

},

"sink":{

"type":"BlobSink",

"setProperties":{

"folderPath":"@pipeline().parameters.blobContainer"

}

}

},

"inputs":[

{

"referenceName":"DBDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"BlobDataset",

"type":"DatasetReference"

}

]

}

],

"parameters":{

"sourceTable":{

"type":"string"

},

"blobContainer":{

"type":"string"

}

}

}

}在這個(gè)例子中，sourceTable和blobContainer是管道參數(shù)。在觸發(fā)管道時(shí)，你可以指定這些參數(shù)的具體值。4.1.2活動(dòng)參數(shù)化活動(dòng)參數(shù)化允許你在一個(gè)活動(dòng)的配置中使用參數(shù)，這樣你就可以在不修改活動(dòng)定義的情況下，改變活動(dòng)的行為。這對于創(chuàng)建動(dòng)態(tài)和靈活的數(shù)據(jù)處理流程非常有用。原理在活動(dòng)的配置中，你可以使用表達(dá)式語言來引用管道參數(shù)或變量。表達(dá)式語言使用@符號開始，后跟表達(dá)式。例如，你可以使用@pipeline().parameters.myParameter來引用一個(gè)管道參數(shù)。示例假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)清洗活動(dòng)，需要根據(jù)不同的條件過濾數(shù)據(jù)。你可以將過濾條件作為參數(shù)傳遞給活動(dòng)。{

"name":"FilterDataActivity",

"type":"Filter",

"typeProperties":{

"filterCondition":"@equals(pipeline().parameters.filterValue,'true')"

},

"inputs":[

{

"referenceName":"SourceDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"FilteredDataset",

"type":"DatasetReference"

}

]

}在這個(gè)例子中，filterValue是活動(dòng)參數(shù)。你可以根據(jù)需要在觸發(fā)管道時(shí)指定不同的filterValue，從而改變過濾條件。4.1.3表達(dá)式語言表達(dá)式語言是AzureDataFactory中用于動(dòng)態(tài)生成值的語言。它支持各種操作符和函數(shù)，可以用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、路徑生成等場景。示例假設(shè)你需要根據(jù)當(dāng)前日期動(dòng)態(tài)生成一個(gè)文件路徑。{

"name":"DynamicPathActivity",

"type":"Copy",

"typeProperties":{

"source":{

"type":"SqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMmyTable"

},

"sink":{

"type":"BlobSink",

"setProperties":{

"folderPath":"@concat('myfolder/',formatDateTime(utcNow(),'yyyy/MM/dd'))"

}

}

},

"inputs":[

{

"referenceName":"DBDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"BlobDataset",

"type":"DatasetReference"

}

]

}在這個(gè)例子中，formatDateTime函數(shù)用于格式化當(dāng)前UTC時(shí)間，utcNow()函數(shù)返回當(dāng)前UTC時(shí)間，concat函數(shù)用于連接字符串。這樣，每次管道運(yùn)行時(shí)，都會根據(jù)當(dāng)前日期生成不同的文件路徑。通過這些示例，你可以看到參數(shù)化和表達(dá)式語言如何增強(qiáng)AzureDataFactory管道的靈活性和動(dòng)態(tài)性。在實(shí)際應(yīng)用中，合理使用這些功能可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率和可維護(hù)性。5表達(dá)式語言在管道中的應(yīng)用5.1動(dòng)態(tài)設(shè)置活動(dòng)參數(shù)在AzureDataFactory中，表達(dá)式語言允許你動(dòng)態(tài)地設(shè)置管道和活動(dòng)的參數(shù)。這在處理依賴于運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)或外部條件的流程時(shí)非常有用。例如，你可能需要根據(jù)當(dāng)前日期或數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量來動(dòng)態(tài)選擇要處理的數(shù)據(jù)集。5.1.1示例：使用表達(dá)式設(shè)置活動(dòng)參數(shù)假設(shè)你有一個(gè)管道，需要根據(jù)當(dāng)前日期加載數(shù)據(jù)到不同的數(shù)據(jù)表中。你可以使用表達(dá)式@formatDateTime(utcNow(),'yyyy-MM-dd')來動(dòng)態(tài)生成日期參數(shù)。{

"name":"CopyDataToDailyTable",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"SourceDataset"

}

],

"outputs":[

{

"name":"DestinationDataset",

"parameters":{

"TableName":"@formatDateTime(utcNow(),'yyyy-MM-dd')"

}

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMSourceTable"

},

"sink":{

"type":"AzureSqlSink",

"sqlWriterTableType":"DestinationTableType",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertIntoTable"

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，@formatDateTime(utcNow(),'yyyy-MM-dd')表達(dá)式將返回當(dāng)前的UTC日期，格式化為yyyy-MM-dd。這將作為DestinationDataset的參數(shù)TableName的值，確保數(shù)據(jù)被加載到與當(dāng)前日期匹配的表中。5.1.2解釋utcNow()函數(shù)返回當(dāng)前的UTC時(shí)間。formatDateTime()函數(shù)用于將日期時(shí)間值格式化為指定的格式。@符號表示這是一個(gè)表達(dá)式語言的函數(shù)調(diào)用。通過這種方式，你可以確保管道的靈活性和適應(yīng)性，使其能夠根據(jù)不同的條件執(zhí)行不同的操作。5.2使用表達(dá)式進(jìn)行條件判斷AzureDataFactory的表達(dá)式語言也支持條件判斷，這允許你根據(jù)不同的條件執(zhí)行不同的活動(dòng)或設(shè)置不同的參數(shù)值。例如，你可以根據(jù)源數(shù)據(jù)集中的記錄數(shù)來決定是否執(zhí)行數(shù)據(jù)復(fù)制活動(dòng)。5.2.1示例：基于源數(shù)據(jù)集記錄數(shù)的條件判斷假設(shè)你有一個(gè)管道，需要根據(jù)源數(shù)據(jù)集中的記錄數(shù)來決定是否執(zhí)行數(shù)據(jù)復(fù)制活動(dòng)。你可以使用if()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這一邏輯。{

"name":"ConditionalCopyData",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"LookupActivity",

"type":"Lookup",

"inputs":[

{

"name":"SourceDataset"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECTCOUNT(*)ASRecordCountFROMSourceTable"

}

}

},

{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"name":"SourceDataset"

}

],

"outputs":[

{

"name":"DestinationDataset"

}

],

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMSourceTable"

},

"sink":{

"type":"AzureSqlSink",

"sqlWriterStoredProcedureName":"usp_InsertIntoTable"

}

},

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureSqlLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"dependsOn":[

{

"activity":"LookupActivity",

"dependencyConditions":[

"Succeeded"

]

}

],

"userProperties":[],

"type":"Copy",

"expressionLanguage":{

"enabled":true,

"expressions":{

"sinkTableName":{

"value":"@if(activity('LookupActivity').output.firstRow.RecordCount>0,'DestinationTable','EmptyTable')",

"type":"Expression"

}

}

}

}

]

}

}在這個(gè)例子中，if()函數(shù)用于檢查LookupActivity的輸出，即源數(shù)據(jù)集中的記錄數(shù)。如果記錄數(shù)大于0，那么CopyActivity將數(shù)據(jù)復(fù)制到DestinationTable；否則，數(shù)據(jù)將被復(fù)制到EmptyTable。5.2.2解釋activity('LookupActivity').output.firstRow.RecordCount獲取LookupActivity的輸出結(jié)果中的記錄數(shù)。if()函數(shù)用于基于條件執(zhí)行不同的邏輯。@符號表示這是一個(gè)表達(dá)式語言的函數(shù)調(diào)用。通過使用條件判斷，你可以創(chuàng)建更智能、更自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理流程，減少手動(dòng)干預(yù)的需要。5.3結(jié)論AzureDataFactory中的表達(dá)式語言提供了強(qiáng)大的工具，用于動(dòng)態(tài)設(shè)置參數(shù)和進(jìn)行條件判斷。這不僅增加了管道的靈活性，還允許你根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和外部條件自動(dòng)調(diào)整數(shù)據(jù)處理流程。通過上述示例，你可以看到如何利用表達(dá)式語言來優(yōu)化和自動(dòng)化你的數(shù)據(jù)集成任務(wù)。6高級參數(shù)化技巧6.1參數(shù)化數(shù)據(jù)集在AzureDataFactory中，參數(shù)化數(shù)據(jù)集允許你創(chuàng)建動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以基于運(yùn)行時(shí)的參數(shù)值來改變其行為。這在處理不同環(huán)境（如開發(fā)、測試和生產(chǎn)）或需要根據(jù)不同的輸入值來調(diào)整數(shù)據(jù)源的情況下非常有用。6.1.1實(shí)現(xiàn)步驟創(chuàng)建參數(shù)：在DataFactory中，首先需要定義參數(shù)。參數(shù)可以是字符串、整數(shù)、數(shù)組或?qū)ο箢愋汀Ｔ跀?shù)據(jù)集定義中使用參數(shù)：在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)，可以將參數(shù)用于數(shù)據(jù)集的任何屬性，如文件路徑、表名或數(shù)據(jù)庫名。在管道中傳遞參數(shù)值：在管道的活動(dòng)設(shè)置中，可以指定參數(shù)的值，這些值將在管道運(yùn)行時(shí)被解析。6.1.2示例代碼假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，需要從不同的文件夾讀取數(shù)據(jù)，具體文件夾由運(yùn)行時(shí)參數(shù)決定。{

"name":"ParameterizedDataset",

"properties":{

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"parameters":{

"FolderPath":{

"type":"string"

}

},

"type":"AzureBlob",

"typeProperties":{

"fileName":"data.csv",

"folderPath":"@dataset().FolderPath",

"format":{

"type":"DelimitedTextFormat",

"columnDelimiter":","

}

}

}

}在管道中，我們可以這樣設(shè)置參數(shù)值：{

"name":"CopyDataPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"CopyActivity",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"referenceName":"ParameterizedDataset",

"type":"DatasetReference",

"parameters":{

"FolderPath":"development/data"

}

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"OutputDataset",

"type":"DatasetReference"

}

]

}

]

}

}6.1.3解釋在上述示例中，ParameterizedDataset的數(shù)據(jù)集定義中包含了一個(gè)名為FolderPath的參數(shù)。在管道的CopyActivity中，我們通過parameters屬性為FolderPath指定了一個(gè)值development/data。這意味著，當(dāng)管道運(yùn)行時(shí)，數(shù)據(jù)集將從development/data文件夾中讀取data.csv文件。6.2參數(shù)化鏈接服務(wù)鏈接服務(wù)在AzureDataFactory中用于定義數(shù)據(jù)源和接收器的連接信息。參數(shù)化鏈接服務(wù)允許你創(chuàng)建一個(gè)鏈接服務(wù)，其連接屬性（如服務(wù)器名、數(shù)據(jù)庫名或端口號）可以在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)更改。6.2.1實(shí)現(xiàn)步驟定義參數(shù)：在DataFactory中定義參數(shù)，這些參數(shù)將用于鏈接服務(wù)的屬性。在鏈接服務(wù)中使用參數(shù)：在創(chuàng)建鏈接服務(wù)時(shí)，使用參數(shù)來動(dòng)態(tài)設(shè)置連接屬性。在管道中傳遞參數(shù)值：在管道的活動(dòng)設(shè)置中，指定參數(shù)的值，這些值將在管道運(yùn)行時(shí)被解析并用于鏈接服務(wù)。6.2.2示例代碼假設(shè)我們有一個(gè)鏈接服務(wù)，需要連接到不同的數(shù)據(jù)庫，具體數(shù)據(jù)庫由運(yùn)行時(shí)參數(shù)決定。{

"name":"ParameterizedLinkedService",

"properties":{

"type":"AzureSqlDatabase",

"typeProperties":{

"connectionString":"Server=tcp:@dataset().ServerN,1433;Database=@dataset().DatabaseName;UserID=@dataset().UserName;Password=@dataset().Password;Encrypt=True;TrustServerCertificate=False;ConnectionTimeout=30;"

},

"parameters":{

"ServerName":{

"type":"string"

},

"DatabaseName":{

"type":"string"

},

"UserName":{

"type":"string"

},

"Password":{

"type":"string"

}

}

}

}在管道中，我們可以這樣設(shè)置參數(shù)值：{

"name":"QueryDataPipeline",

"properties":{

"activities":[

{

"name":"LookupActivity",

"type":"Lookup",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"ParameterizedLinkedService",

"type":"LinkedServiceReference",

"parameters":{

"ServerName":"devdbserver",

"DatabaseName":"devdb",

"UserName":"devuser",

"Password":"devpass"

}

},

"typeProperties":{

"source":{

"type":"AzureSqlSource",

"sqlReaderQuery":"SELECT*FROMCustomers"

},

"dataset":{

"referenceName":"InputDataset",

"type":"DatasetReference"

}

}

}

]

}

}6.2.3解釋在上述示例中，ParameterizedLinkedService鏈接服務(wù)定義中包含多個(gè)參數(shù)，如ServerName、DatabaseName、UserName和Password。在管道的LookupActivity中，我們通過parameters屬性為這些參數(shù)指定了具體的值。這意味著，當(dāng)管道運(yùn)行時(shí)，LookupActivity將使用devdbserver服務(wù)器上的devdb數(shù)據(jù)庫，并使用devuser和devpass進(jìn)行身份驗(yàn)證。通過參數(shù)化數(shù)據(jù)集和鏈接服務(wù)，AzureDataFactory提供了強(qiáng)大的靈活性，使你能夠根據(jù)不同的需求和環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)工廠的配置，從而更高效地管理數(shù)據(jù)集成任務(wù)。7優(yōu)化與調(diào)試表達(dá)式7.1測試表達(dá)式在AzureDataFactory中，測試表達(dá)式是確保數(shù)據(jù)管道邏輯正確性的關(guān)鍵步驟。通過使用表達(dá)式語言，數(shù)據(jù)工程師可以構(gòu)建復(fù)雜的邏輯來處理數(shù)據(jù)流中的各種情況。然而，錯(cuò)誤的表達(dá)式或邏輯可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理失敗或產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果。因此，測試表達(dá)式的步驟至關(guān)重要。7.1.1如何測試表達(dá)式AzureDataFactory提供了一個(gè)表達(dá)式構(gòu)建器工具，允許用戶在不運(yùn)行整個(gè)管道的情況下測試表達(dá)式的輸出。這可以通過以下步驟完成：打開表達(dá)式構(gòu)建器：在創(chuàng)建或編輯活動(dòng)時(shí)，選擇需要表達(dá)式的字段，然后點(diǎn)擊表達(dá)式圖標(biāo)。構(gòu)建表達(dá)式：使用表達(dá)式構(gòu)建器的界面，選擇函數(shù)、變量和常量來構(gòu)建表達(dá)式。輸入測試數(shù)據(jù)：在構(gòu)建器的底部，可以輸入測試數(shù)據(jù)，以查看表達(dá)式在特定輸入下的行為。測試表達(dá)式：點(diǎn)擊“測試”按鈕，查看表達(dá)式的輸出結(jié)果。如果結(jié)果不符合預(yù)期，可以調(diào)整表達(dá)式并重新測試。7.1.2示例：測試日期時(shí)間函數(shù)假設(shè)我們有一個(gè)活動(dòng)，需要在特定日期之后運(yùn)行。我們可以使用utcnow()和addDays()函數(shù)來構(gòu)建一個(gè)表達(dá)式，以確?；顒?dòng)在當(dāng)前日期之后的兩天運(yùn)行。{

"name":"CheckDate",

"properties":{

"type":"IfCondition",

"linkedServiceName":{

"referenceName":"AzureBlobStorage",

"type":"LinkedServiceReference"

},

"typeProperties":{

"ifCondition":{

"value":"@gt(addDays(utcnow(),2),pipeline().parameters.runDate)",

"type":"Expression"

},

"ifTrueActivities":[

{

"name":"CopyData",

"type":"Copy",

"inputs":[

{

"referenceName":"SourceDataset",

"type":"DatasetReference"

}

],

"outputs":[

{

"referenceName":"DestinationDataset",

"type":"DatasetReference"

}

]

}

]

}

}

}在這個(gè)例子中，runDate是一個(gè)參數(shù)，我們希望確保它小于當(dāng)前日期兩天后的日期。utcnow()函數(shù)返回當(dāng)前的UTC時(shí)間，addDays()函數(shù)則用于添加天數(shù)。通過測試不同的runDate值，我們可以驗(yàn)證活動(dòng)是否會在預(yù)期的日期之后運(yùn)行。7.2優(yōu)化表達(dá)式性能在AzureDataFactory中，表達(dá)式的性能直接影響到數(shù)據(jù)管道的執(zhí)行效率。優(yōu)化表達(dá)式不僅能夠減少執(zhí)行時(shí)間，還能降低資源消耗，確保數(shù)據(jù)處理的高效性。7.2.1表達(dá)式性能的常見問題復(fù)雜性：過于復(fù)雜的表達(dá)式可能導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間過長。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：不必要的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換會增加額外的處理時(shí)間。函數(shù)調(diào)用：頻繁或不必要的函數(shù)調(diào)用會降低性能。7.2.2優(yōu)化策略簡化表達(dá)式：盡可能使用簡單的邏輯和最少的函數(shù)調(diào)用來構(gòu)建表達(dá)式。避免不必要的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：確保所有操作數(shù)在執(zhí)行操作前已經(jīng)轉(zhuǎn)換為正確的數(shù)據(jù)類型。使用緩存：對于重復(fù)使用的表達(dá)式結(jié)果，考慮使用緩存機(jī)制來避免重復(fù)計(jì)算。7.2.3示例：優(yōu)化字符串拼接表達(dá)式假設(shè)我們需要在數(shù)據(jù)流中拼接多個(gè)字符串字段。直接使用concat()函數(shù)可能會導(dǎo)致性能問題，特別是當(dāng)字段數(shù)量很大時(shí)。一個(gè)優(yōu)化的方法是使用concat()函數(shù)的替代方案，如concatString()，或者在可能的情況下，直接使用字符串操作符&。{

"name":"ConcatenateStrings",

"properties":{

"type":"SetVariable",

"typeProperties":{

"variableName":"ConcatenatedString",

"value":"@pipeline().parameters.Field1&pipeline().parameters.Field2&pipeline().parameters.Field3"

}

}

}在這個(gè)例子中，我們直接使用&操作符來拼接三個(gè)字段，而不是調(diào)用concat()函數(shù)。這種方法在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)更加高效，因?yàn)樗苊饬撕瘮?shù)調(diào)用的開銷。7.2.4總結(jié)通過測試表達(dá)式，我們可以確保數(shù)據(jù)管道的邏輯正確無誤。而優(yōu)化表達(dá)式性能，則是提高數(shù)據(jù)處理效率的關(guān)鍵。遵循上述策略，可以構(gòu)建既準(zhǔn)確又高效的表達(dá)式，從而提升AzureDataFactory數(shù)據(jù)管道的整體性能。8案例研究：參數(shù)化與表達(dá)式語言的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用8.1數(shù)據(jù)加載的動(dòng)態(tài)路徑在AzureDataFactory中，參數(shù)化和表達(dá)式語言是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管道靈活性和動(dòng)態(tài)性的關(guān)鍵工具。當(dāng)處理大量數(shù)據(jù)或需要根據(jù)運(yùn)行時(shí)變量調(diào)整數(shù)據(jù)加載路徑時(shí)，動(dòng)態(tài)路徑的概念變得尤為重要。下面，我們將通過一個(gè)具體的案例來探討如何在數(shù)據(jù)加載過程中使用參數(shù)化和表達(dá)式語言。8.1.1場景描述假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)湖，其中存儲了