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建立和管理資料管線

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作者 Ned Hsu 7 分鐘閱讀

建立和管理資料管線是資料整合過程中的核心工作，特別是在處理大規模數據時。資料管線是一個自動化的數據流，它可以在不同的資料源之間移動數據，進行清洗、轉換，並將其載入目標存儲系統或進行分析。Azure 提供了強大的工具來建立和管理這些資料管線，主要包括 Azure Data Factory (ADF) 和 Azure Synapse Analytics。

1. 使用 Azure Data Factory 建立和管理資料管線

概述

Azure Data Factory (ADF) 是 Azure 上的雲端資料整合服務，專門設計用來建立、排程和管理資料管線。ADF 允許用戶從不同來源抽取資料，進行轉換，並將其載入到目標系統中。

建立資料管線的步驟

  1. 建立資料工廠 (Data Factory)
    • 在 Azure Portal 中，創建一個新的 Azure Data Factory 實例。這是所有資料管線管理的核心實體。
  2. 定義資料來源與目標
    • 使用 ADF 中的 Linked Services 來定義資料來源和目標。例如，您可以連接到 Azure Blob Storage、SQL Database、Azure Data Lake、或本地 SQL Server 等。
  3. 建立資料集 (Dataset)
    • 資料集定義了資料的結構和位置，它們指向資料來源或目標中的特定資料集（如表格或檔案）。
  4. 設計資料管線
    • 資料管線由一系列活動 (Activities) 組成，每個活動代表一個具體的操作，如拷貝數據、運行 SQL 查詢、呼叫 REST API 等。
    • 在 ADF 中，使用視覺化設計工具將這些活動連接在一起，定義資料流的順序和依賴關係。
  5. 資料流 (Data Flow)
    • 資料流是 ADF 中用於進行資料轉換的元件。它提供了拖放式介面，允許用戶設計複雜的資料轉換邏輯，如資料篩選、聚合、合併等。
  6. 配置觸發器 (Triggers)
    • 觸發器用於自動化資料管線的執行。ADF 支持基於時間排程的觸發器、事件驅動的觸發器（如檔案到達）等。
  7. 監控與管理
    • ADF 提供豐富的監控工具，允許用戶查看每次資料管線運行的狀態、執行時間、錯誤日志等。這有助於及時發現並解決問題。

ADF 的優點

  • 靈活性：支持多種資料來源和目標，適應各種資料整合需求。
  • 可擴展性：可以處理大規模資料集，支持並行處理。
  • 自動化：通過觸發器和排程功能，自動執行資料管線，減少手動操作。

2. 使用 Azure Synapse Analytics 建立和管理資料管線

概述

Azure Synapse Analytics 是一個端到端的數據分析平台，整合了資料整合、數據湖、資料倉庫、即時分析等功能。Synapse 提供與 Azure Data Factory 類似的資料管線功能，但更緊密集成了即時分析能力。

建立資料管線的步驟

  1. 創建 Synapse 工作區
    • 首先，在 Azure Portal 中創建一個新的 Synapse 工作區。這是您進行資料整合和分析的基礎環境。
  2. 資料連接
    • 使用 Synapse 中的 Linked Services 來連接各種資料源和目標。Synapse 支持與 ADF 相同的資料來源類型，並且還能無縫訪問資料湖和 Synapse SQL 池。
  3. 建立資料集
    • 定義資料集，這些資料集指向您要處理的具體資料。它們可以來自資料湖、資料倉庫或其他連接的資料源。
  4. 設計資料管線
    • 使用 Synapse Studio 的視覺化設計器來創建資料管線。與 ADF 相同，資料管線中包含了一系列的活動來處理數據。
  5. 資料轉換
    • Synapse 中的資料流功能與 ADF 相似，但它與 Synapse Spark 進行了緊密集成，允許使用 Apache Spark 進行大規模資料轉換。
  6. 排程與觸發
    • 配置資料管線的觸發器，確保它們在合適的時間自動執行。這可以是定時的，也可以是基於事件的。
  7. 監控與優化
    • Synapse 提供了全面的監控工具來追蹤資料管線的運行情況，包括性能指標、資源使用情況等。這些信息可以幫助您進行性能優化和故障排除。

Synapse 的優點

  • 統一平台：結合資料整合、數據湖、資料倉庫和即時分析，提供全方位的數據處理能力。
  • 大規模資料處理：與 Spark 的集成使 Synapse 能夠高效處理大規模數據集。
  • 即時分析：允許在資料整合的同時進行即時數據分析。

總結

建立和管理資料管線是數據整合流程的關鍵任務，無論是使用 Azure Data Factory 還是 Azure Synapse Analytics，這些工具都能幫助您構建可靠、高效的資料處理流程。ADF 提供了一個靈活且可擴展的平台來處理複雜的 ETL/ELT 任務，而 Synapse 則將資料整合與大規模數據分析無縫結合，適合更高級的數據處理需求。根據業務需求選擇合適的工具，您可以有效地管理和優化資料管線，為企業提供穩定可靠的數據支援。

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本文章以 CC BY 4.0 授權