在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時(shí)代，高效、可靠地處理和移動數(shù)據(jù)是企業(yè)解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。微軟 Azure 云平臺提供了一整套強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和存儲服務(wù)，其中 Azure 數(shù)據(jù)工廠 (Azure Data Factory, ADF) 和 Azure Synapse Analytics（特別是其 Synapse Pipelines 組件）是構(gòu)建和管理企業(yè)級數(shù)據(jù)管道的核心服務(wù)。它們特別擅長從 Azure Blob 存儲等各類源中復(fù)制數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜的轉(zhuǎn)換，最終將處理后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫或分析服務(wù)中，形成一個(gè)端到端的解決方案。

核心服務(wù)概述

1. Azure Blob 存儲：作為起點(diǎn)，它是 Azure 上可大規(guī)模擴(kuò)展的對象存儲服務(wù)，常用于存儲日志文件、圖片、視頻、備份以及用于分析的結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件（如 CSV、JSON、Parquet）。

1. Azure 數(shù)據(jù)工廠 (ADF)：一項(xiàng)完全托管的、無服務(wù)器的數(shù)據(jù)集成服務(wù)。它本質(zhì)上是一個(gè)“編排”引擎，允許用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作流（稱為管道），以協(xié)調(diào)跨不同數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算服務(wù)的移動和轉(zhuǎn)換。ADF 的核心能力是“復(fù)制活動”，它能高效地在 90 多個(gè)內(nèi)置連接器（包括 Blob 存儲）之間遷移數(shù)據(jù)。

1. Azure Synapse Analytics：這是一個(gè)集成的分析服務(wù)，將企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)集成統(tǒng)一到一個(gè)平臺。其 Synapse Pipelines 功能基于與 ADF 相同的代碼基礎(chǔ)構(gòu)建，提供了與 ADF 幾乎相同的數(shù)據(jù)集成和編排能力，但更緊密地與 Synapse 的 SQL 池、Spark 池和無服務(wù)器 SQL 池等計(jì)算引擎結(jié)合，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的開發(fā)和管理體驗(yàn)。

典型工作流程：從復(fù)制到轉(zhuǎn)換

利用 ADF 或 Synapse Pipelines 處理 Blob 存儲中的數(shù)據(jù)通常遵循 ELT（提取、加載、轉(zhuǎn)換） 或 ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載） 模式。

第一步：復(fù)制（提取與加載）
- 配置鏈接服務(wù)：首先在管道中創(chuàng)建指向源和目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲的連接（鏈接服務(wù)）。例如，連接到源 Azure Blob 容器和目標(biāo)如 Azure SQL 數(shù)據(jù)庫、Synapse 專用 SQL 池或另一個(gè) Blob 容器。
- 定義數(shù)據(jù)集：指定要復(fù)制的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、格式（如文本、Parquet）和位置（如特定文件夾路徑）。
- 使用復(fù)制活動：在管道中拖放“復(fù)制活動”，配置源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)集。ADF/Synapse 會自動處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行傳輸、檢查點(diǎn)重啟和錯(cuò)誤處理。

第二步：轉(zhuǎn)換
復(fù)制活動主要處理數(shù)據(jù)移動。對于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，ADF 和 Synapse Pipelines 提供了多種強(qiáng)大的選項(xiàng)：

• 數(shù)據(jù)流：這是 ADF 和 Synapse 中基于 Spark 的、無代碼/低代碼的圖形化轉(zhuǎn)換工具。您可以創(chuàng)建映射數(shù)據(jù)流，直觀地設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換邏輯（如聚合、聯(lián)接、條件拆分、數(shù)據(jù)清洗），然后在后臺由托管的 Spark 集群執(zhí)行。它非常適合處理 Blob 中的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 外部計(jì)算活動：管道可以調(diào)用外部服務(wù)來執(zhí)行轉(zhuǎn)換。例如：
• 執(zhí)行存儲過程活動：在 Azure SQL 數(shù)據(jù)庫或 Synapse SQL 池中運(yùn)行 T-SQL 進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

• 筆記本活動（Synapse 特有）：在 Synapse 的 Apache Spark 池中運(yùn)行 Python/Scala 筆記本進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。

• 自定義活動：在 Azure Batch 上運(yùn)行自定義的 .NET 代碼。

• SQL 腳本：直接將數(shù)據(jù)復(fù)制到 Synapse SQL 池后，可以使用“SQL 腳本活動”執(zhí)行復(fù)雜的 T-SQL 轉(zhuǎn)換。

場景示例

假設(shè)一個(gè)公司有每日銷售日志文件（CSV 格式）上傳到 Azure Blob 存儲。分析團(tuán)隊(duì)需要一份每日匯總報(bào)告。

1. 創(chuàng)建管道：在 Azure 數(shù)據(jù)工廠工作區(qū)或 Synapse Studio 中新建一個(gè)管道。
2. 觸發(fā)機(jī)制：設(shè)置計(jì)劃觸發(fā)器（如每天凌晨1點(diǎn)），或基于 Blob 事件觸發(fā)器（當(dāng)新文件到達(dá)時(shí)自動觸發(fā)）。
3. 復(fù)制原始數(shù)據(jù)：在管道中添加“復(fù)制活動”，將當(dāng)天的新 CSV 文件從 Blob 容器復(fù)制到 Synapse 專用 SQL 池的臨時(shí)表中。
4. 執(zhí)行轉(zhuǎn)換：

• 選項(xiàng) A（使用數(shù)據(jù)流）：添加“映射數(shù)據(jù)流”活動。在數(shù)據(jù)流中，將源指向 Blob 中的 CSV，然后依次進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（去除空值）、按產(chǎn)品類別和地區(qū)進(jìn)行聚合（計(jì)算銷售額總和），最后將結(jié)果輸出到另一個(gè) Blob 容器（作為報(bào)表文件）或直接寫入 Synapse 的最終報(bào)告表。

• 選項(xiàng) B（使用 SQL）：在復(fù)制活動后，添加“SQL 腳本活動”，在 Synapse SQL 池中執(zhí)行 T-SQL，從臨時(shí)表讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚合和轉(zhuǎn)換，并插入到最終的事實(shí)表和維度表中。

1. 監(jiān)控與運(yùn)維：管道運(yùn)行后，可以通過集成的監(jiān)控界面查看每個(gè)活動的詳細(xì)執(zhí)行狀態(tài)、持續(xù)時(shí)間、數(shù)據(jù)吞吐量以及任何錯(cuò)誤信息，確保數(shù)據(jù)處理流程的可靠性和性能。

與選擇建議

Azure 數(shù)據(jù)工廠和 Azure Synapse Analytics（Pipelines）為 Azure Blob 存儲及其他數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)復(fù)制和轉(zhuǎn)換提供了強(qiáng)大、靈活且可擴(kuò)展的平臺。

• 選擇 Azure 數(shù)據(jù)工廠：如果您的核心需求是獨(dú)立、通用的數(shù)據(jù)集成、編排和 ETL/ELT，不強(qiáng)制要求與 Synapse 數(shù)據(jù)倉庫或 Spark 分析深度整合。
• 選擇 Azure Synapse Analytics Pipelines：如果您已經(jīng)或計(jì)劃使用 Synapse 作為統(tǒng)一的分析平臺，希望在一個(gè)服務(wù)內(nèi)無縫集成數(shù)據(jù)管道、數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)分析（SQL 和 Spark），實(shí)現(xiàn)端到端的工作流。

無論選擇哪個(gè)工具，它們都能幫助您自動化從原始數(shù)據(jù)到可操作見解的流程，構(gòu)建穩(wěn)健的數(shù)據(jù)管道，從而支持更智能的決策和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。