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body是什么厂Azure Data Factory 管道中的分支

2026-05-06 12:30:55 分类：新闻 阅读()

适用于： Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

在本教程中，我们将创建一个数据工厂管道来展示某些控制流功能。 此管道从Azure Blob Storage中的容器复制到同一存储帐户中的另一个容器。 如果复制活动成功，该管道会在电子邮件中发送成功复制操作的详细信息。 该信息可能包括写入的数据量。 如果复制活动失败，该管道会在电子邮件中发送复制失败的详细信息（例如错误消息）。 整个教程讲解了如何传递参数。

下图概述了该方案：

本教程介绍如何执行以下任务：

本教程使用 .NET SDK。 可以使用其他机制与Azure Data Factory交互。 有关数据工厂的快速入门，请参阅 5 分钟快速入门。

如果没有Azure订阅，请在开始前创建 free 帐户。

  • Azure Storage帐户。 您使用 Blob 存储作为源数据存储。 如果没有Azure存储帐户，请参阅 创建存储帐户。
  • Azure Storage Explorer。 若要安装此工具，请参阅 Azure Storage Explorer。
  • Azure SQL Database。 将数据库用作接收器数据存储。 如果您没有 Azure SQL Database 中的数据库，请参阅 在 Azure SQL Database 中创建数据库。
  • Visual Studio。 本文使用 Visual Studio 2019。
  • Azure .NET SDK。 下载并安装 Azure .NET SDK。

有关数据工厂当前可用的Azure区域的列表，请参阅按区域提供的产品。 数据存储和计算可以位于其他区域。 存储服务包括 Azure 存储和 Azure SQL 数据库。 计算资源包括数据工厂使用的 HDInsight。

按照 创建Microsoft Entra应用程序中所述创建应用程序。 按照同一文章中的以下说明将应用程序分配到“参与者”角色。 需要获取多个值（例如“应用程序(客户端) ID”和“目录(租户) ID”），以便在本教程的后续部分中使用。

  1. 打开文本编辑器。 复制以下文本，并在本地将其保存为 input.txt。

    Ethel|Berg
Tamika|Walsh

  2. 打开Azure Storage Explorer。 扩展你的存储帐户。 右键单击“Blob 容器”，并选择“创建 Blob 容器”。

  3. 将新容器命名为 adfv2branch，然后选择“上传”将 input.txt 文件添加到该容器。

创建 C# .NET控制台应用程序：

  1. 启动Visual Studio并选择创建一个新项目。
  2. 在 创建一个新项目中，为 C# 选择 Console App （.NET Framework），然后选择 Next。
  3. 将项目命名为 ADFv2BranchTutorial。
  4. 选择 .NET 版本 4.5.2 或更高版本，然后选择 create。

  1. 选择 Tools>NuGet Package Manager>Package Manager Console。

  2. 在 Package Manager Console 中运行以下命令来安装包。 请参阅 Microsoft.Azure.Management.DataFactory nuget 包 以获取详细信息。

    Install-Package Microsoft.Azure.Management.DataFactory
Install-Package Microsoft.Azure.Management.ResourceManager -IncludePrerelease
Install-Package Microsoft.IdentityModel.Clients.ActiveDirectory

  1. 打开文件 Program.cs 并添加以下语句：

    using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.Rest;
using Microsoft.Azure.Management.ResourceManager;
using Microsoft.Azure.Management.DataFactory;
using Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models;
using Microsoft.IdentityModel.Clients.ActiveDirectory;

  2. 将这些静态变量添加到 Program 类。 将占位符替换为自己的值。

    // Set variables
static string tenantID = "<tenant ID>";
static string applicationId = "<application ID>";
static string authenticationKey = "<Authentication key for your application>";
static string subscriptionId = "<Azure subscription ID>";
static string resourceGroup = "<Azure resource group name>";

static string region = "East US";
static string dataFactoryName = "<Data factory name>";

// Specify the source Azure Blob information
static string storageAccount = "<Azure Storage account name>";
static string storageKey = "<Azure Storage account key>";
// confirm that you have the input.txt file placed in th input folder of the adfv2branch container.
static string inputBlobPath = "adfv2branch/input";
static string inputBlobName = "input.txt";
static string outputBlobPath = "adfv2branch/output";
static string emailReceiver = "<specify email address of the receiver>";

static string storageLinkedServiceName = "AzureStorageLinkedService";
static string blobSourceDatasetName = "SourceStorageDataset";
static string blobSinkDatasetName = "SinkStorageDataset";
static string pipelineName = "Adfv2TutorialBranchCopy";

static string copyBlobActivity = "CopyBlobtoBlob";
static string sendFailEmailActivity = "SendFailEmailActivity";
static string sendSuccessEmailActivity = "SendSuccessEmailActivity";

  3. 将以下代码添加到 Main 方法中。 此代码将创建 DataFactoryManagementClient 类的实例。 然后，你将使用此对象来创建数据工厂、链接服务、数据集和管道。 还可使用此对象来监视管道运行详细信息。

    // Authenticate and create a data factory management client
var context = new AuthenticationContext("https://login.windows.net/" + tenantID);
ClientCredential cc = new ClientCredential(applicationId, authenticationKey);
AuthenticationResult result = context.AcquireTokenAsync("https://management.azure.com/", cc).Result;
ServiceClientCredentials cred = new TokenCredentials(result.AccessToken);
var client = new DataFactoryManagementClient(cred) { SubscriptionId = subscriptionId };

  1. 将 CreateOrUpdateDataFactory 方法添加到 Program.cs 文件中：

    static Factory CreateOrUpdateDataFactory(DataFactoryManagementClient client)
{
    Console.WriteLine("Creating data factory " + dataFactoryName + "...");
    Factory resource = new Factory
    {
        Location = region
    };
    Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(resource, client.SerializationSettings));

    Factory response;
    {
        response = client.Factories.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, resource);
    }

    while (client.Factories.Get(resourceGroup, dataFactoryName).ProvisioningState == "PendingCreation")
    {
        System.Threading.Thread.Sleep(1000);
    }
    return response;
}

  2. 在 Main 方法中添加用于创建数据工厂的以下行：

    Factory df = CreateOrUpdateDataFactory(client);

  1. 将 StorageLinkedServiceDefinition 方法添加到 Program.cs 文件中：

    static LinkedServiceResource StorageLinkedServiceDefinition(DataFactoryManagementClient client)
{
   Console.WriteLine("Creating linked service " + storageLinkedServiceName + "...");
   AzureStorageLinkedService storageLinkedService = new AzureStorageLinkedService
   {
       ConnectionString = new SecureString("DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=" + storageAccount + ";AccountKey=" + storageKey)
   };
   Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(storageLinkedService, client.SerializationSettings));
   LinkedServiceResource linkedService = new LinkedServiceResource(storageLinkedService, name:storageLinkedServiceName);
   return linkedService;
}

  2. 将以下行添加到创建Azure Storage链接服务的 Main 方法：

    client.LinkedServices.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, storageLinkedServiceName, StorageLinkedServiceDefinition(client));

有关支持的属性和详细信息，请参阅链接服务属性。

在这一部分，您将创建两个数据集：一个用于源，一个用于汇。

添加创建 Azure blob 数据集的方法。 有关支持的属性和详细信息的详细信息，请参阅 Azure Blob 数据集属性。

将 SourceBlobDatasetDefinition 方法添加到 Program.cs 文件中：

static DatasetResource SourceBlobDatasetDefinition(DataFactoryManagementClient client)
,
        FileName = inputBlobName,
        LinkedServiceName = new LinkedServiceReference
        {
            ReferenceName = storageLinkedServiceName
        }
    };
    Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(blobDataset, client.SerializationSettings));
    DatasetResource dataset = new DatasetResource(blobDataset, name:blobSourceDatasetName);
    return dataset;
}

你定义一个数据集，该数据集表示Azure Blob中的源数据。 该 Blob 数据集指的是在上一步中支持的 Azure Storage 链接的服务。 Blob 数据集描述要从中复制 Blob 的位置：FolderPath 和 FileName。

请注意 FolderPath 的参数用法。
sourceBlobContainer 是参数的名称，表达式已替换为在管道运行中传递的值。 用于定义参数的语法为 @pipeline().parameters.<parameterName>

  1. 将 SourceBlobDatasetDefinition 方法添加到 Program.cs 文件中：

    static DatasetResource SinkBlobDatasetDefinition(DataFactoryManagementClient client)
,
        LinkedServiceName = new LinkedServiceReference
        {
            ReferenceName = storageLinkedServiceName
        }
    };
    Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(blobDataset, client.SerializationSettings));
    DatasetResource dataset = new DatasetResource(blobDataset, name: blobSinkDatasetName);
    return dataset;
}

  2. 将以下代码添加到 Main 方法，该方法同时创建Azure Blob 源和接收器数据集。

    client.Datasets.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, blobSourceDatasetName, SourceBlobDatasetDefinition(client));

client.Datasets.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, blobSinkDatasetName, SinkBlobDatasetDefinition(client));

在 C# 项目中，创建名为 EmailRequest 的类。 此类定义在发送电子邮件时，管道要在正文请求中发送哪些属性。 在本教程中，管道会将四个属性从管道发送到电子邮件：

  • 消息。 电子邮件的正文。 如果复制成功，此属性将包含写入的数据量。 如果复制失败，此属性将包含错误详细信息。
  • 数据工厂名称。 数据工厂的名称。
  • 管道名称。 管道的名称。
  • 接收器 传递的参数。 此属性指定电子邮件的收件人。
    class EmailRequest
    {
        [Newtonsoft.Json.JsonProperty(PropertyName = "message")]
        public string message;

        [Newtonsoft.Json.JsonProperty(PropertyName = "dataFactoryName")]
        public string dataFactoryName;

        [Newtonsoft.Json.JsonProperty(PropertyName = "pipelineName")]
        public string pipelineName;

        [Newtonsoft.Json.JsonProperty(PropertyName = "receiver")]
        public string receiver;

        public EmailRequest(string input, string df, string pipeline, string receiverName)
        {
            message = input;
            dataFactoryName = df;
            pipelineName = pipeline;
            receiver = receiverName;
        }
    }

若要触发发送电子邮件，请使用 Azure Logic Apps 定义工作流。 有关详细信息，请参阅创建示例消耗逻辑应用工作流。

在 Azure 门户中创建名为 CopySuccessEmail 的逻辑应用工作流。 添加名为“收到 HTTP 请求时”的“请求”触发器。 在“请求”触发器中，将以下 JSON 输入到请求正文 JSON 模式框中：

{
    "properties": {
        "dataFactoryName": {
            "type": "string"
        },
        "message": {
            "type": "string"
        },
        "pipelineName": {
            "type": "string"
        },
        "receiver": {
            "type": "string"
        }
    },
    "type": "object"
}

工作流类似于以下示例：

此 JSON 内容与前一部分中创建的 EmailRequest 类相符。

添加名为 send an email 的 Office 365 Outlook 操作。 对于此操作，请使用传入请求正文 JSON 架构的属性来自定义如何设置电子邮件的格式。 下面是一个示例：

保存工作流后，复制并保存触发器中的“HTTP POST URL”值。

将逻辑应用工作流 CopySuccessEmail 克隆到名为“CopyFailEmail”的新工作流。 在请求触发器中，请求正文 JSON 架构是相同的。 更改电子邮件的格式（例如 Subject），以针对故障邮件进行调整。 以下是示例：

保存工作流后，复制并保存触发器中的“HTTP POST URL”值。

现在，应有两个工作流 URL，如以下示例所示：

//Success Request Url
https://prodxxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/000000/triggers/manual/paths/invoke?api-version=2016-10-01&sp=%2Ftriggers%2Fmanual%2Frun&sv=1.0&sig=000000

//Fail Request Url
https://prodxxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/000000/triggers/manual/paths/invoke?api-version=2016-10-01&sp=%2Ftriggers%2Fmanual%2Frun&sv=1.0&sig=000000

回到你在Visual Studio中的项目。 现在，我们添加代码来创建包含复制活动和 DependsOn 属性的管道。 在本教程中，该管道包含一个活动：这是一个复制活动，它使用 Blob 数据集作为源，使用另一个 Blob 数据集作为接收器。 复制活动成功或失败时，它会调用不同的电子邮件任务。

在此管道中使用以下功能：

  • 参数
  • 网络活动
  • 活动依赖项
  • 使用一个活动的输出作为另一活动的输入

  1. 将此方法添加到项目。 以下部分提供了更多详细信息。

    static PipelineResource PipelineDefinition(DataFactoryManagementClient client)
         },
                     },
                     }

                },
                Activities = new List<Activity>

                        },
                        Outputs = new List<DatasetReference>

                        },
                        Source = new BlobSource { },
                        Sink = new BlobSink { }
                    },
                    new WebActivity
                    {
                        Name = sendSuccessEmailActivity,
                        Method = WebActivityMethod.POST,
                        Url = "https://prodxxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/00000000000000000000000000000000000/triggers/manual/paths/invoke?api-version=2016-10-01&sp=%2Ftriggers%2Fmanual%2Frun&sv=1.0&sig=0000000000000000000000000000000000000000000000",
                        Body = new EmailRequest("@{activity('CopyBlobtoBlob').output.dataWritten}", "@{pipeline().DataFactory}", "@{pipeline().Pipeline}", "@pipeline().parameters.receiver"),
                        DependsOn = new List<ActivityDependency>
                        {
                            new ActivityDependency
                            {
                                Activity = copyBlobActivity,
                                DependencyConditions = new List<String> { "Succeeded" }
                            }
                        }
                    },
                    new WebActivity
                    {
                        Name = sendFailEmailActivity,
                        Method =WebActivityMethod.POST,
                        Url = "https://prodxxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/000000000000000000000000000000000/triggers/manual/paths/invoke?api-version=2016-10-01&sp=%2Ftriggers%2Fmanual%2Frun&sv=1.0&sig=0000000000000000000000000000000000000000000",
                        Body = new EmailRequest("@{activity('CopyBlobtoBlob').error.message}", "@{pipeline().DataFactory}", "@{pipeline().Pipeline}", "@pipeline().parameters.receiver"),
                        DependsOn = new List<ActivityDependency>
                        {
                            new ActivityDependency
                            {
                                Activity = copyBlobActivity,
                                DependencyConditions = new List<String> { "Failed" }
                            }
                        }
                    }
                }
            };
            Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(resource, client.SerializationSettings));
            return resource;
        }

  2. 在 Main 方法中添加用于创建管道的以下行：

    client.Pipelines.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, pipelineName, PipelineDefinition(client));

管道代码的第一个部分定义参数。

  • sourceBlobContainer。 源 Blob 数据集在数据管道中使用这个参数。
  • sinkBlobContainer。 接收器 Blob 数据集在管道中使用此参数。
  • receiver。 管道中的两个 Web 活动使用此参数向收件人发送成功或失败电子邮件。
Parameters = new Dictionary<string, ParameterSpecification>
     },
         },
         }
    },

Web 活动允许调用任何 REST 终结点。 有关该活动的详细信息，请参阅 Azure Data Factory 中的 Web 活动。 此管道使用 Web 活动调用逻辑应用电子邮件工作流。 创建两个 Web 活动：一个调用 CopySuccessEmail 工作流，另一个调用 CopyFailWorkFlow。

        new WebActivity
        {
            Name = sendCopyEmailActivity,
            Method = WebActivityMethod.POST,
            Url = "https://prodxxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/12345",
            Body = new EmailRequest("@{activity('CopyBlobtoBlob').output.dataWritten}", "@{pipeline().DataFactory}", "@{pipeline().Pipeline}", "@pipeline().parameters.receiver"),
            DependsOn = new List<ActivityDependency>
            {
                new ActivityDependency
                {
                    Activity = copyBlobActivity,
                    DependencyConditions = new List<String> { "Succeeded" }
                }
            }
        }

在 Url 属性中，粘贴来自逻辑应用工作流的HTTP POST URL终结点。 在 Body 属性中，传递 EmailRequest 类的实例。 电子邮件请求包含以下属性：

  • 消息。 传递 @{activity('CopyBlobtoBlob').output.dataWritten 值。 访问前一复制活动的属性，并传递 dataWritten 值。 失败时，传递错误输出而不是 @{activity('CopyBlobtoBlob').error.message。
  • 数据工厂名称。 传递 @{pipeline().DataFactory} 值。这是一个系统变量，用于访问相应的数据工厂名称。 有关系统变量的列表，请参阅系统变量。
  • 管道名称。 传递 @{pipeline().Pipeline} 值。 此系统变量用于访问相应的管道名称。
  • 接收器 传递 "@pipeline().parameters.receiver" 值。 访问管道参数。

此代码创建了一个新的活动依赖，该活动依赖于之前的复制活动。

在 Main 方法中添加用于触发管道运行的以下代码。

// Create a pipeline run
Console.WriteLine("Creating pipeline run...");
Dictionary<string, object> arguments = new Dictionary<string, object>
{
    { "sourceBlobContainer", inputBlobPath },
    { "sinkBlobContainer", outputBlobPath },
    { "receiver", emailReceiver }
};

CreateRunResponse runResponse = client.Pipelines.CreateRunWithHttpMessagesAsync(resourceGroup, dataFactoryName, pipelineName, arguments).Result.Body;
Console.WriteLine("Pipeline run ID: " + runResponse.RunId);

最终的 Main 方法应如下所示。

// Authenticate and create a data factory management client
var context = new AuthenticationContext("https://login.windows.net/" + tenantID);
ClientCredential cc = new ClientCredential(applicationId, authenticationKey);
AuthenticationResult result = context.AcquireTokenAsync("https://management.azure.com/", cc).Result;
ServiceClientCredentials cred = new TokenCredentials(result.AccessToken);
var client = new DataFactoryManagementClient(cred) { SubscriptionId = subscriptionId };

Factory df = CreateOrUpdateDataFactory(client);

client.LinkedServices.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, storageLinkedServiceName, StorageLinkedServiceDefinition(client));
client.Datasets.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, blobSourceDatasetName, SourceBlobDatasetDefinition(client));
client.Datasets.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, blobSinkDatasetName, SinkBlobDatasetDefinition(client));

client.Pipelines.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, pipelineName, PipelineDefinition(client));

Console.WriteLine("Creating pipeline run...");
Dictionary<string, object> arguments = new Dictionary<string, object>
{
    { "sourceBlobContainer", inputBlobPath },
    { "sinkBlobContainer", outputBlobPath },
    { "receiver", emailReceiver }
};

CreateRunResponse runResponse = client.Pipelines.CreateRunWithHttpMessagesAsync(resourceGroup, dataFactoryName, pipelineName, arguments).Result.Body;
Console.WriteLine("Pipeline run ID: " + runResponse.RunId);

构建并运行你的程序以触发流水线运行！

  1. 将以下代码添加到 Main 方法中：

    // Monitor the pipeline run
Console.WriteLine("Checking pipeline run status...");
PipelineRun pipelineRun;
while (true)

    此代码持续检查运行状态，直到运行完成数据复制。

  2. 在 Main 方法中添加以下代码用于检索复制活动运行详细信息，例如，读取/写入的数据大小。

    // Check the copy activity run details
Console.WriteLine("Checking copy activity run details...");

List<ActivityRun> activityRuns = client.ActivityRuns.ListByPipelineRun(
resourceGroup, dataFactoryName, runResponse.RunId, DateTime.UtcNow.AddMinutes(-10), DateTime.UtcNow.AddMinutes(10)).ToList();

if (pipelineRun.Status == "Succeeded")
{
    Console.WriteLine(activityRuns.First().Output);
    //SaveToJson(SafeJsonConvert.SerializeObject(activityRuns.First().Output, client.SerializationSettings), "ActivityRunResult.json", folderForJsons);
}
else
    Console.WriteLine(activityRuns.First().Error);

Console.WriteLine("
Press any key to exit...");
Console.ReadKey();

生成并启动应用程序，然后验证管道执行。

应用程序将显示数据工厂、链接服务、数据集、管道和管道运行的创建进度。 然后，检查管道运行状态。 请等到出现包含数据读取/写入大小的复制活动运行详细信息。 然后，使用 Azure 存储资源管理器等工具检查 Blob 是否已根据变量中指定的 inputBlobPath 复制到 outputBlobPath。

输出应类似于以下示例：

Creating data factory DFTutorialTest...
{
  "location": "East US"
}
Creating linked service AzureStorageLinkedService...
{
  "type": "AzureStorage",
  "typeProperties": {
    "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=***;AccountKey=***"
  }
}
Creating dataset SourceStorageDataset...
{
  "type": "AzureBlob",
  "typeProperties": {
    "folderPath": {
      "type": "Expression",
      "value": "@pipeline().parameters.sourceBlobContainer"
    },
    "fileName": "input.txt"
  },
  "linkedServiceName": {
    "type": "LinkedServiceReference",
    "referenceName": "AzureStorageLinkedService"
  }
}
Creating dataset SinkStorageDataset...
{
  "type": "AzureBlob",
  "typeProperties": {
    "folderPath": {
      "type": "Expression",
      "value": "@pipeline().parameters.sinkBlobContainer"
    }
  },
  "linkedServiceName": {
    "type": "LinkedServiceReference",
    "referenceName": "AzureStorageLinkedService"
  }
}
Creating pipeline Adfv2TutorialBranchCopy...
{
  "properties": {
    "activities": [
      {
        "type": "Copy",
        "typeProperties": {
          "source": {
            "type": "BlobSource"
          },
          "sink": {
            "type": "BlobSink"
          }
        },
        "inputs": [

        ],
        "outputs": [

        ],
        "name": "CopyBlobtoBlob"
      },
      {
        "type": "WebActivity",
        "typeProperties": {
          "method": "POST",
          "url": "https://xxxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/... ",
          "body": {
            "message": "@{activity('CopyBlobtoBlob').output.dataWritten}",
            "dataFactoryName": "@{pipeline().DataFactory}",
            "pipelineName": "@{pipeline().Pipeline}",
            "receiver": "@pipeline().parameters.receiver"
          }
        },
        "name": "SendSuccessEmailActivity",
        "dependsOn": [
          {
            "activity": "CopyBlobtoBlob",
            "dependencyConditions": [
              "Succeeded"
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "type": "WebActivity",
        "typeProperties": {
          "method": "POST",
          "url": "https://xxx.eastus.logic.azure.com:443/workflows/... ",
          "body": {
            "message": "@{activity('CopyBlobtoBlob').error.message}",
            "dataFactoryName": "@{pipeline().DataFactory}",
            "pipelineName": "@{pipeline().Pipeline}",
            "receiver": "@pipeline().parameters.receiver"
          }
        },
        "name": "SendFailEmailActivity",
        "dependsOn": [
          {
            "activity": "CopyBlobtoBlob",
            "dependencyConditions": [
              "Failed"
            ]
          }
        ]
      }
    ],
    "parameters": {
      "sourceBlobContainer": {
        "type": "String"
      },
      "sinkBlobContainer": {
        "type": "String"
      },
      "receiver": {
        "type": "String"
      }
    }
  }
}
Creating pipeline run...
Pipeline run ID: 00000000-0000-0000-0000-0000000000000
Checking pipeline run status...
Status: InProgress
Status: InProgress
Status: Succeeded
Checking copy activity run details...
{
  "dataRead": 20,
  "dataWritten": 20,
  "copyDuration": 4,
  "throughput": 0.01,
  "errors": [],
  "effectiveIntegrationRuntime": "DefaultIntegrationRuntime (East US)"
}
{}

Press any key to exit...

在本教程中，你已执行以下任务：

现在可以继续阅读“概念”部分，了解有关Azure Data Factory的详细信息。

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