Azure Data Factory（十）Data Flow 元件詳解

一，引言

　　隨著巨量資料技術的不斷髮展，資料處理和分析變得越來越重要。為了滿足企業對資料處理的需求，微軟推出了 Azure Data Factory (ADF)，它是一個雲端的資料整合服務，用於建立、安排和管理資料工作流。在本文中，我們將重點介紹 Azure Data Factory 的資料流（Data Flow），以及它如何幫助我們進行資料處理和分析。

1，那麼 Data Flow 是什麼東東呢？

　　對映資料流是 Azure 資料工廠中以可視方式設計的資料轉換。 使用資料流，資料工程師可以開發資料轉換邏輯，無需編寫程式碼。 生成的資料流是使用橫向擴充套件的 Apache Spark 群集作為活動在 Azure 資料工廠管道內執行的。 可以通過現有的 Azure 資料工廠計劃、控制、流和監視功能，將資料流活動操作化。對映資料流提供完全直觀的體驗，無需編碼。 資料流在 ADF 託管的執行群集上執行，以進行橫向擴充套件的資料處理。 Azure 資料工廠處理資料流作業的所有程式碼轉換、路徑優化以及執行。

二，正文

1. Azure Data Factory 資料流簡介

　　Azure Data Factory（ADF）的資料流（Data Flow）是一種視覺化的資料轉換工具，它旨在簡化大規模資料處理和分析任務。資料流允許使用者以圖形化的方式構建複雜的資料轉換邏輯，同時避免了編寫複雜程式碼的需求。這使得資料工程師和資料科學家能夠更高效地處理資料，並將重點放在分析和解決業務問題上。
　　資料流基於 Apache Spark 構建，這是一個廣泛使用的巨量資料處理引擎，以其高效能、易用性和高度可延伸性而聞名。資料流利用了 Spark 的計算能力和豐富的功能，為使用者提供了一個靈活且強大的資料處理平臺。資料流支援批次處理和流處理模式，可以處理結構化和半結構化資料，並可以從多種資料儲存中讀取和寫入資料通過使用資料流，使用者可以執行各種資料處理任務，例如：

• 資料淨化：去除空值、重複記錄、異常值，以及將資料轉換為統一的格式和單位。
• 資料整合：將多個資料來源合併為一個統一的資料集，以便進行進一步的分析和處理。
• 資料變換：對資料進行計算、聚合、排序等操作，以生成新的特徵和洞察。
• 資料分割區：根據特定屬性將資料分成多個部分，以提高查詢效能和可維護性。

Azure Data Factory 資料流的主要優勢包括：

• 視覺化介面：使用拖放式介面，使用者可以輕鬆地建立和編輯資料流，無需編寫程式碼。
• 實時預覽：在設計過程中，使用者可以實時預覽資料，以便更好地瞭解資料處理過程。
• 彈性計算：資料流可以自動調整底層資源，以滿足不同的資料處理需求和負載。
• 整合式開發環境：與 Azure Data Factory 無縫整合，使使用者可以輕鬆地建立、排程和監控資料流任務。

2. 資料流構建塊

資料流由以下幾種基本構建塊組成，這些構建塊共同支援各種資料處理任務：

　　1）源(Source)：源是資料流的輸入，可以是來自不同資料儲存的資料。Azure Data Factory 支援多種資料來源，包括但不限於 Azure Blob Storage、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB 等。使用者可以通過設定聯結器（Connectors）將資料來源新增到資料流中。每個資料來源都可以有自己的資料格式、分割區策略和過濾條件。使用者可以使用資料來源的屬性面板對這些設定進行調整，以便更好地控制資料輸入。

　　2）轉換(Transformations)：轉換是資料流中的核心操作，用於處理和整理資料。資料流提供了豐富的轉換操作，以支援各種資料處理場景。以下是一些常見的轉換操作：

• 篩選（Filter）：根據條件篩選資料，例如：刪除空值或滿足特定條件的行。
• 投影（Projection）：選擇或重新命名列，以便調整資料集的結構。
• 排序（Sort）：根據指定列對資料進行排序，支援升序和降序排列。
• 連線（Join）：將兩個資料流按照指定條件進行連線，支援內連線、左連線、右連線和全連線。
• 分組（Group By）：根據指定列對資料進行分組，以便對每個分組執行聚合操作。
• 視窗函數（Window Functions）：對視窗內的資料進行計算，例如：計算捲動平均值、累積和等。

　　使用者可以通過拖拽相應的轉換元件到資料流畫布上，並使用屬性面板設定轉換引數。此外，使用者還可以將多個轉換元件連結在一起，以構建複雜的資料處理邏輯。

　　3）接收器(Sink)：接收器是資料流的輸出，用於將處理後的資料寫入目標資料儲存。Azure Data Factory 支援多種資料接收器，包括但不限於 CSV、Parquet、JSON、Delta Lake 等。使用者可以設定接收器的屬性，例如資料格式、壓縮方式、輸出分割區等，以便滿足特定的資料輸出需求。使用者還可以設定錯誤處理策略，以便在資料流中處理異常情況。例如，使用者可以選擇將錯誤行重定向到另一個接收器，或者根據預定義的條件跳過錯誤行。通過組合這些構建塊，使用者可以輕鬆地構建出複雜且高度可客製化的資料處理流程，以滿足不同的業務需求。同時，資料流的視覺化設計介面使得使用者可以直觀地瞭解資料處理邏輯，從而更容易地偵錯和優化資料流任務。

除了上述常見的轉換操作，資料流還提供了許多其他高階轉換功能，如下所示：

• 條件分割（Conditional Split）：根據條件將資料分割成多個輸出流。這可以用於將資料分發到不同的處理邏輯中，例如根據產品類別將資料傳送到不同的接收器。
• 派生列（Derived Column）：通過對現有列應用表示式或函數來建立新列。這可以用於計算新特徵或將現有資料轉換為不同的格式。
• 查詢（Lookup）：將資料流與參考資料集進行關聯，以便根據匹配的鍵值新增或更新列。這可以用於將資料集與外部資訊進行關聯，例如將銷售記錄與產品資訊進行匹配。
• 視窗排名（Window Rank）：對視窗內的資料進行排名，以便根據指定的度量進行排序。這可以用於找到每個分組中的前 N 個記錄，例如根據銷售額找到每個區域的前 10 個產品。
• 資料融合（Union）：將多個具有相似結構的資料流合併為一個資料流。這可以用於將來自不同資料來源的資料整合到一起，以便進行統一的分析和處理。
• 資料透視（Pivot）：將資料從長格式轉換為寬格式，以便根據指定的行和列重新排列資料。這可以用於將時間序列資料轉換為面板資料，以便進行橫截面分析。
• 聚合（Aggregate）：根據指定的分組列對資料進行聚合，以便計算每個分組的統計度量。這可以用於計算每個產品類別的總銷售額、平均價格等。

　　通過靈活地組合這些構建塊，使用者可以建立出各種複雜的資料處理任務，以滿足不同的業務需求。同時，資料流的視覺化設計介面使得使用者可以直觀地瞭解資料處理邏輯，從而更容易地偵錯和優化資料流任務。在設計過程中，使用者可以使用資料預覽功能實時檢視資料的變化情況，以便更好地瞭解每個轉換操作的效果。

3. 資料流設計與偵錯

　　Azure Data Factory 提供了一個視覺化的資料流設計器，使用者可以通過拖拽和設定的方式快速設計資料流。在設計過程中，使用者還可以實時預覽資料，以便更好地瞭解資料處理過程。此外，Azure Data Factory 還提供了偵錯功能，幫助使用者快速發現和修復資料流中的問題。
在 Azure Data Factory 中，資料流設計與偵錯過程非常重要，因為它們可以幫助使用者更有效地構建、優化和維護資料流任務。以下是資料流設計與偵錯過程中的一些關鍵步驟和技巧：
　　1，設計資料流

　　　　1）規劃資料流結構：在開始設計資料流之前，需要先規劃好資料處理的整體邏輯和結構。可以通過分析資料來源和目標資料儲存，以及業務需求來確定需要執行哪些資料轉換操作。

　　　　2）新增資料來源：根據規劃的資料流結構，首先將所需的資料來源新增到資料流中。選擇合適的聯結器，並設定相關的屬性，如資料格式、分割區策略等。

　　　　3）新增轉換操作：根據資料處理需求，將相應的轉換元件拖拽到資料流畫布上，並使用屬性面板設定轉換引數。可以將多個轉換元件連結在一起，以構建複雜的資料處理邏輯。

　　　　4）設定錯誤處理策略：為資料流中的關鍵操作設定錯誤處理策略，以便在資料流中處理異常情況。例如，可以選擇將錯誤行重定向到另一個接收器，或者根據預定義的條件跳過錯誤行。

　　　　5）新增接收器：將處理後的資料寫入目標資料儲存。設定接收器的屬性，如資料格式、壓縮方式、輸出分割區等，以滿足特定的資料輸出需求。

　　2，偵錯資料流

　　　　1）實時預覽：在設計過程中，可以使用實時預覽功能檢視資料的變化情況。這有助於更好地瞭解每個轉換操作的效果，以及及時發現和修復潛在問題。

　　　　2）效能優化：對資料流進行效能優化，以減少處理時間和資源消耗。可以通過調整資料分割區、快取策略、轉換操作順序等方法來提高效能。

　　　　3）驗證資料流：在儲存資料流之前，需要驗證資料流的正確性。可以通過檢查資料流畫布上的警告和錯誤資訊，以及檢視詳細的驗證結果報告來確定是否存在問題。

　　　　4）偵錯執行：使用偵錯執行功能來測試資料流的執行情況。這有助於識別潛在的執行時問題，如資源不足、連線失敗等。可以通過檢視執行紀錄檔和監控指標來分析問題原因，並進行相應的調整。

　　　　5）版本控制：為資料流設定版本控制，以便在不同版本之間進行比較和回滾。這有助於跟蹤資料流的變更歷史，並確保資料處理的一致性和穩定性。

三，結尾

　　總之，Azure Data Factory 資料流的構建塊為使用者提供了豐富的資料處理功能，使得使用者可以輕鬆地實現各種資料探勘和分析任務。通過使用這些構建塊，使用者可以充分利用 Azure Data Factory 的強大計算能力，從而提高資料處理效率和質量。

作者：Allen 

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