【Azure Data Platform】ETL工具(2)——Azure Data Factory “复制数据”工具（云中复制）

本文属于【Azure Data Platform】系列。
接上文：【Azure Data Platform】ETL工具(1)——Azure Data Factory简介
本文演示如何使用ADF 从Azure Blob Storage中复制数据到Azure SQL DB。

在上一文中，我们创建好了ADF服务， 下面演示一下最简单的ADF 操作，除了ADF 服务之外，本文将创建一个Azure Blob Storage和Azure SQL Database 作为数据传输的演示。

在ADF中，有一个“复制数据”工具，借助这个工具，可以把在不同地方（本地或云）的不同数据源中实现数据的传输。基本上支持你能想到的所有常规数据源，具体列表以这里为准：Supported data stores and formats。

这里引入一个概念：Integration Runtime (IR)，集成运行时。

ADF当前支持3类IR：

1. Azure Integration Runtime：主要涉及公网访问。
2. Self-Hosted Integration Runtime: 用于源或目表存在本地数据源的访问。
3. Azure SSIS Integration Runtime: 用于运行SSIS包。

ADF使用IR在不同的网络环境下安全地运行复制活动。并且选择最接近的可用区域作为数据源。可以理解为IR搭起了复制活动（copy activity)和链接服务(Linked services)的桥梁。

环境准备

接下来演示一个很常见的需求，从Azure Blob复制数据到SQL DB。这是基于云环境（Azure）内部的数据复制操作。为此，我们快速创建一个Azure Blob Storage和SQL DB，能用默认的就用默认。

创建Blob Storage

本系列假设你已经会基本的创建Azure服务，并且由于预算有限，会尽可能选择低配的服务。 创建Blob Storage如下图所示：

创建SQL DB

同样这里选择了最便宜的配置：


注意“网络”选项页中，默认是“不能访问”， 为了让Blob Storage能够访问DB，这里选择“公共终结点”然后在“防火墙规则”中对“允许Azure服务和资源访问此服务器”选择“是”

等资源创建好之后，我们就可以开始进行操作。

操作演示

首先我们连上DB 并创建一个测试表“ADFLab”， 如下图所示：

检查表中是否有数据：

然后准备一个测试文件并上传到Blob Storage上。这是一个txt文件，并且以逗号“，”作为分隔符，在后面会看到，之所以用逗号，是因为复制数据这个工具默认就是以逗号为分隔符，如果使用其他作为分隔符，需要额外配置，文件内容如下：

上传到Blob Storage的container（adflab）中：

做好准备之后，就开始ADF的开发工作了。

ADF 开发

要使用复制数据工具，首先创建Pipeline(管道)，用于将blob container中的文件复制到Azure SQL DB中。

步骤1： 打开数据工厂的工作室：

步骤2：点击【新建】并选择【管道】：

步骤3：点击新建的管道（pipeline1)， 把下图中的【复制数据】拖动到右边空白处，注意这里由于时间关系，没有对每一步做很好的命名，在正式环境中，必须要以有意义的标识作为各个组件的命名。

步骤4：配置源，按下图顺序点击，选择Blob Storage做为【源】：

步骤5：选择数据的格式类型，因为这次使用的是txt文件，所以选择DelimitedText，然后点击下方的【继续】：

步骤6：选择或新建链接的服务（linked service)，由于是新环境，所以这里新建一个：

步骤7：新建链接服务并测试连接：

测试通过后，可以点击下图红框部分以图形化的形式查看容器内部的文件：

我们可以看到里面有问题，同时也意味着这个连接是成功的，选择这个文件作为数据源：

配置好源之后，点击【预览数据】，查看数据的内容，也可以作为验证过程：

步骤8：配置【接收器】，也就是目标，按下图所示，选择新建然后选择Azure SQL 数据库：

步骤9：跟配置源类似，填写必要的信息然后点击测试连接：

下图是配置后的样子：

步骤10：配置映射，映射是指如何解析源中文件（或其他格式）结构，本例中，就是让ADF解析Blob上文件结构并配置数据库表的过程：

步骤11：配置【设置】，这里暂时保留默认设置即可：

步骤12：配置【用户属性】，用户属性处点击【自动生成】可以加载一些属性信息，同时还可以自己添加必要信息。

步骤13：然后我们验证并调试一下：

在调试过程中报错了，查看信息可以发现数据类型没对应好：

错误信息如下：

那么回过头看配置：下图原本是没有勾选的，这次勾选掉：

点击【架构】，然后点击【导入架构】，刷新数据源分析结果，可以看到【列名】已经读出来了：

接下来回到【映射】中，再次【导入架构】，刷新结构，可以看到源也更新了：

接下来再次调试，结果成功了。

最后一步就是发布程序：

然后回到数据库中查询结果，可以看到已经成功导入数据库：

到目前为止，已经把一个Blob Storage上的简单文件加载进SQL DB中，这个过程很简单，很理想化，但在企业使用中各种环境要求会带来很多额外配置， 比如身份验证，网络连通等等。

不过作为入门的第一篇实操，这种程度我觉得应该够了。 从本次实操中，作为ETL入门者，很多细节部分还需要多研究，多实践，但是不应该因为第一次碰到各种问题就气馁。

下一章会尝试从本地环境复制数据到云上。 【Azure Data Platform】ETL工具(3)——Azure Data Factory 从本地数据源复制到Azure