Caricare dati in Azure SQL Data Warehouse tramite Azure Data FactoryLoad data into Azure SQL Data Warehouse by using Azure Data Factory

Azure SQL Data Warehouse è un database basato su cloud con scalabilità orizzontale che può elaborare ingenti volumi di dati relazionali e non relazionali.Azure SQL Data Warehouse is a cloud-based, scale-out database that's capable of processing massive volumes of data, both relational and non-relational. Basato sull'architettura Massively Parallel Processing (MPP), SQL Data Warehouse è ottimizzato per i carichi di lavoro dei data warehouse aziendali.SQL Data Warehouse is built on the massively parallel processing (MPP) architecture that's optimized for enterprise data warehouse workloads. Offre l'elasticità del cloud con la flessibilità per ridimensionare la capacità di archiviazione e di calcolo in modo indipendente.It offers cloud elasticity with the flexibility to scale storage and compute independently.

Iniziare a usare Azure SQL Data Warehouse è oggi più semplice che mai con Azure Data Factory.Getting started with Azure SQL Data Warehouse is now easier than ever when you use Azure Data Factory. Azure Data Factory è un servizio di integrazione dei dati completamente gestito e basato sul cloud.Azure Data Factory is a fully managed cloud-based data integration service. È possibile usare il servizio per popolare SQL Data Warehouse con dati provenienti dal sistema esistente e risparmiare tempo durante la compilazione di soluzioni di analisi.You can use the service to populate a SQL Data Warehouse with data from your existing system and save time when building your analytics solutions.

Azure Data Factory offre i vantaggi seguenti per il caricamento di dati in Azure SQL Data Warehouse:Azure Data Factory offers the following benefits for loading data into Azure SQL Data Warehouse:

  • Facilità di configurazione: Una passaggio 5 procedura guidata intuitiva senza necessità di script.Easy to set up: An intuitive 5-step wizard with no scripting required.
  • Supporto di archiviare i dati dettagliati: Supporto incorporato per una vasta gamma di archivi dati basati sul cloud e locali.Rich data store support: Built-in support for a rich set of on-premises and cloud-based data stores. Per un elenco dettagliato, vedere la tabella degli archivi dati supportati.For a detailed list, see the table of Supported data stores.
  • Sicurezza e conformità: I dati vengono trasferiti tramite HTTPS o ExpressRoute.Secure and compliant: Data is transferred over HTTPS or ExpressRoute. La presenza di un servizio globale garantisce che i dati non oltrepassino mai il confine geografico.The global service presence ensures that your data never leaves the geographical boundary.
  • Prestazioni ineguagliabili tramite PolyBase: Polybase è il modo più efficiente per spostare i dati in Azure SQL Data Warehouse.Unparalleled performance by using PolyBase: Polybase is the most efficient way to move data into Azure SQL Data Warehouse. Usare la funzionalità del BLOB di staging per ottenere velocità di carico elevate da tutti i tipi di archivi dati, tra cui l'archiviazione BLOB di Azure e Data Lake Store.Use the staging blob feature to achieve high load speeds from all types of data stores, including Azure Blob storage and Data Lake Store. Polybase supporta l'archiviazione BLOB di Azure e Azure Data Lake Store per impostazione predefinita. Per informazioni, vedere Prestazioni dell'attività di copia.(Polybase supports Azure Blob storage and Azure Data Lake Store by default.) For details, see Copy activity performance.

Questo articolo mostra come usare lo strumento Copia dati di Data Factory per caricare dati dal database SQL di Azure in Azure SQL Data Warehouse.This article shows you how to use the Data Factory Copy Data tool to load data from Azure SQL Database into Azure SQL Data Warehouse. È possibile seguire una procedura simile a quella usata per copiare dati da altri tipi di archivi dati.You can follow similar steps to copy data from other types of data stores.

PrerequisitiPrerequisites

  • Sottoscrizione di Azure: Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.Azure subscription: If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.
  • Azure SQL Data Warehouse: Il data warehouse contiene i dati copiati dal database SQL.Azure SQL Data Warehouse: The data warehouse holds the data that's copied over from the SQL database. Se non è disponibile un'istanza di Azure SQL Data Warehouse, vedere le istruzioni fornite in Creare un'istanza di SQL Data Warehouse.If you don't have an Azure SQL Data Warehouse, see the instructions in Create a SQL Data Warehouse.
  • Database SQL di Azure: Questa esercitazione copia i dati da un database SQL di Azure con i dati di esempio Adventure Works LT.Azure SQL Database: This tutorial copies data from an Azure SQL database with Adventure Works LT sample data. È possibile creare un database SQL seguendo le istruzioni fornite in Creare un database SQL di Azure.You can create a SQL database by following the instructions in Create an Azure SQL database.
  • Account di archiviazione Azure: Archiviazione di Azure viene usato come le staging blob nell'operazione di copia bulk.Azure storage account: Azure Storage is used as the staging blob in the bulk copy operation. Se non è disponibile un account di archiviazione di Azure, vedere le istruzioni fornite in Creare un account di archiviazione.If you don't have an Azure storage account, see the instructions in Create a storage account.

Creare una data factoryCreate a data factory

  1. Nel menu a sinistra selezionare Crea una risorsa > Dati e analisi > Data factory:On the left menu, select Create a resource > Data + Analytics > Data Factory:

    Selezione di Data Factory nel riquadro "Nuovo"

  2. Nella pagina Nuova data factory specificare i valori per i campi mostrati nell'immagine seguente:In the New data factory page, provide values for the fields that are shown in the following image:

    Pagina Nuova data factory

    • Nome: immettere un nome univoco globale per la data factory di Azure.Name: Enter a globally unique name for your Azure data factory. Se viene visualizzato l'errore "Il nome "LoadSQLDWDemo" per la data factory non è disponibile", immettere un nome diverso per la data factory.If you receive the error "Data factory name "LoadSQLDWDemo" is not available," enter a different name for the data factory. Ad esempio, è possibile usare il nome nomeutente ADFTutorialDataFactory.For example, you could use the name yournameADFTutorialDataFactory. Riprovare a creare la data factory.Try creating the data factory again. Per informazioni sulle regole di denominazione per gli elementi di Data Factory, vedere Azure Data Factory - Regole di denominazione.For the naming rules for Data Factory artifacts, see Data Factory naming rules.
    • Sottoscrizione selezionare la sottoscrizione di Azure in cui creare la data factory.Subscription: Select your Azure subscription in which to create the data factory.
    • Gruppo di risorse: selezionare un gruppo di risorse esistente nell'elenco a discesa oppure selezionare l'opzione Crea nuovo e immettere il nome di un gruppo di risorse.Resource Group: Select an existing resource group from the drop-down list, or select the Create new option and enter the name of a resource group. Per informazioni sui gruppi di risorse, vedere l'articolo relativo all'uso di gruppi di risorse per la gestione delle risorse di Azure.To learn about resource groups, see Using resource groups to manage your Azure resources.
    • Versione: selezionare V2.Version: Select V2.
    • Località: Selezionare la località per la data factory.Location: Select the location for the data factory. Nell'elenco a discesa vengono mostrate solo le località supportate.Only supported locations are displayed in the drop-down list. Gli archivi dati usati dalla data factory possono trovarsi in altre località e aree.The data stores that are used by data factory can be in other locations and regions. Questi archivi dati includono Azure Data Lake Store, Archiviazione di Azure, il database SQL di Azure e così via.These data stores include Azure Data Lake Store, Azure Storage, Azure SQL Database, and so on.
  3. Selezionare Create.Select Create.

  4. Al termine della creazione, accedere alla data factory.After creation is complete, go to your data factory. Verrà visualizzata la home page Data factory, come mostrato nell'immagine seguente:You see the Data Factory home page as shown in the following image:

    Home page di Data factory

    Selezionare il riquadro Crea e monitora per avviare l'applicazione Integrazione dati in una scheda separata.Select the Author & Monitor tile to launch the Data Integration Application in a separate tab.

Caricare i dati in Azure SQL Data WarehouseLoad data into Azure SQL Data Warehouse

  1. Nella pagina Attività iniziali selezionare il riquadro Copia dati per avviare lo strumento Copia dati:In the Get started page, select the Copy Data tile to launch the Copy Data tool:

    Riquadro dello strumento Copia dati

  2. Nella pagina Proprietà specificare CopyFromSQLToSQLDW per il campo Nome attività e quindi selezionare Avanti:In the Properties page, specify CopyFromSQLToSQLDW for the Task name field, and select Next:

    Pagina Proprietà

  3. Nella pagina Archivio dati di origine completare la procedura seguente:In the Source data store page, complete the following steps:

    a.a. fare clic su + Crea nuova connessione:click + Create new connection:

    Pagina Archivio dati di origine

    b.b. Selezionare Database SQL di Azure dalla raccolta e selezionare Continua.Select Azure SQL Database from the gallery, and select Continue. È possibile digitare "SQL" nella casella di ricerca per filtrare i connettori.You can type "SQL" in the search box to filter the connectors.

    Selezionare il database SQL di Azure

    c.c. Nel nuovo servizio collegato pagina, selezionare il nome del server e il nome del database dall'elenco a discesa e specificare il nome utente e password.In the New Linked Service page, select your server name and DB name from the dropdown list, and specify the username and password. Fare clic su Connessione di test per convalidare le impostazioni, quindi selezionare Fine.Click Test connection to validate the settings, then select Finish.

    Configurare il database SQL di Azure

    d.d. Selezionare il servizio collegato appena creato come origine, quindi fare clic su Avanti.Select the newly created linked service as source, then click Next.

    Selezionare il servizio collegato di origine

  4. Nella pagina Select tables from which to copy the data or use a custom query (Selezionare le tabelle dalle quali copiare i dati oppure usare una query personalizzata) immettere SalesLT per filtrare le tabelle.In the Select tables from which to copy the data or use a custom query page, enter SalesLT to filter the tables. Scegliere la casella (Seleziona tutto) per usare tutte le tabelle per la copia e quindi selezionare Avanti:Choose the (Select all) box to use all of the tables for the copy, and then select Next:

    Selezionare le tabelle di origine

  5. Nella pagina Archivio dati di destinazione completare la procedura seguente:In the Destination data store page, complete the following steps:

    a.a. Fare clic su + Crea nuova connessione per aggiungere una connessioneClick + Create new connection to add a connection

    Pagina archivio dati del sink

    b.b. Selezionare Azure SQL Data Warehouse dalla raccolta e selezionare Avanti.Select Azure SQL Data Warehouse from the gallery, and select Next.

    Selezionare Azure SQL DW

    c.c. Nel nuovo servizio collegato pagina, selezionare il nome del server e il nome del database dall'elenco a discesa e specificare il nome utente e password.In the New Linked Service page, select your server name and DB name from the dropdown list, and specify the username and password. Fare clic su Connessione di test per convalidare le impostazioni, quindi selezionare Fine.Click Test connection to validate the settings, then select Finish.

    Configurare Azure SQL DW

    d.d. Selezionare il servizio collegato appena creato come sink e quindi fare clic su Avanti.Select the newly created linked service as sink, then click Next.

    Selezionare il servizio collegato sink

  6. Nella pagina Mapping tabella esaminare il contenuto e selezionare Avanti.In the Table mapping page, review the content, and select Next. Viene visualizzato un mapping intelligente delle tabelle.An intelligent table mapping displays. Viene eseguito il mapping delle tabelle di origine alle tabelle di destinazione in base ai nomi di tabella.The source tables are mapped to the destination tables based on the table names. Se una tabella di origine non esiste nella destinazione, per impostazione predefinita Azure Data Factory crea una tabella di destinazione con lo stesso nome.If a source table doesn't exist in the destination, Azure Data Factory creates a destination table with the same name by default. È anche possibile eseguire il mapping di una tabella di origine a una tabella di destinazione esistente.You can also map a source table to an existing destination table.

    Nota

    La creazione automatica di tabelle per il sink SQL Data Warehouse viene applicata quando l'origine è SQL Server o il database SQL di Azure.Automatic table creation for the SQL Data Warehouse sink applies when SQL Server or Azure SQL Database is the source. Se si copiano i dati da un altro archivio dati di origine, è necessario aver creato lo schema nel sink Azure SQL Data Warehouse prima di eseguire la copia dei dati.If you copy data from another source data store, you need to pre-create the schema in the sink Azure SQL Data Warehouse before executing the data copy.

    Pagina Mapping tabella

  7. Nella pagina Mapping dello schema esaminare il contenuto e selezionare Avanti.In the Schema mapping page, review the content, and select Next. Il mapping intelligente delle tabelle è basato sul nome di colonna.The intelligent table mapping is based on the column name. Se si sceglie di consentire a Data Factory di creare automaticamente le tabelle, può essere applicata la conversione del tipo di dati in caso di incompatibilità tra gli archivi di origine e di destinazione.If you let Data Factory automatically create the tables, data type conversion can occur when there are incompatibilities between the source and destination stores. Se viene applicata una conversione del tipo di dati non supportata tra la colonna di origine e quella di destinazione, viene visualizzato un messaggio di errore accanto alla tabella corrispondente.If there's an unsupported data type conversion between the source and destination column, you see an error message next to the corresponding table.

    Pagina Mapping dello schema

  8. Nella pagina Impostazioni completare la procedura seguente:In the Settings page, complete the following steps:

    a.a. In Impostazioni di gestione temporanea fare clic su + Nuovo per creare una nuova risorsa di archiviazione di gestione temporanea.In Staging settings section, click + New to new a staging storage. La risorsa di archiviazione viene usata per eseguire lo staging dei dati prima di caricarli in SQL Data Warehouse tramite PolyBase.The storage is used for staging the data before it loads into SQL Data Warehouse by using PolyBase. Al termine della copia, viene eseguita la pulizia automatica dei dati provvisori in Archiviazione di Azure.After the copy is complete, the interim data in Azure Storage is automatically cleaned up.

    Configurare la gestione temporanea

    b.b. Nella pagina Nuovi servizi collegati, selezionare l'account di archiviazione e selezionare Fine.In the New Linked Service page, select your storage account, and select Finish.

    Configurare l'archiviazione di Azure

    c.c. Nella sezione Impostazioni avanzate, deselezionare l’opzione Usa tipo predefinito, quindi selezionare Avanti.In the Advanced settings section, deselect the Use type default option, then select Next.

    Configurare PolyBase

  9. Nella pagina Riepilogo esaminare le impostazioni e quindi selezionare Avanti:In the Summary page, review the settings, and select Next:

    Pagina Riepilogo

  10. Nella pagina Distribuzione selezionare Monitoraggio per monitorare la pipeline (attività):In the Deployment page, select Monitor to monitor the pipeline (task):

    Pagina Distribuzione

  11. Si noti che la scheda Monitoraggio a sinistra è selezionata automaticamente.Notice that the Monitor tab on the left is automatically selected. La colonna Azioni contiene collegamenti per visualizzare i dettagli delle esecuzioni dell'attività ed eseguire di nuovo la pipeline:The Actions column includes links to view activity run details and to rerun the pipeline:

    Monitorare le esecuzioni di pipeline

  12. Per visualizzare le esecuzioni di attività associate all'esecuzione della pipeline, selezionare il collegamento View Activity Runs (Visualizza le esecuzioni di attività) nella colonna Azioni.To view activity runs that are associated with the pipeline run, select the View Activity Runs link in the Actions column. Per tornare alla visualizzazione delle esecuzioni di pipeline, selezionare il collegamento Pipeline in alto.To switch back to the pipeline runs view, select the Pipelines link at the top. Selezionare Aggiorna per aggiornare l'elenco.Select Refresh to refresh the list.

    Monitorare le esecuzioni delle attività

  13. Per monitorare i dettagli di esecuzione per ogni attività di copia, selezionare il collegamento Dettagli in Azioni nella visualizzazione di monitoraggio delle attività.To monitor the execution details for each copy activity, select the Details link under Actions in the activity monitoring view. È possibile monitorare dettagli come il volume dei dati copiati dall'origine al sink, la velocità effettiva dei dati, i passaggi di esecuzione con la durata corrispondente e le configurazioni usate:You can monitor details like the volume of data copied from the source to the sink, data throughput, execution steps with corresponding duration, and used configurations:

    Monitorare i dettagli di esecuzione delle attività

Passaggi successiviNext steps

Leggere l'articolo seguente per altre informazioni sul supporto di Azure SQL Data Warehouse:Advance to the following article to learn about Azure SQL Data Warehouse support: