Guida introduttiva: Creare una data factory e una pipeline con .NET SDKQuickstart: Create a data factory and pipeline using .NET SDK

Questa guida introduttiva descrive come usare .NET SDK per creare una data factory di Azure.This quickstart describes how to use .NET SDK to create an Azure data factory. La pipeline creata in questa data factory copia dati da una cartella a un'altra in un archivio BLOB di Azure.The pipeline you create in this data factory copies data from one folder to another folder in an Azure blob storage. Per un'esercitazione su come trasformare dati usando Azure Data Factory, vedere Esercitazione: Trasformare i dati con Spark.For a tutorial on how to transform data using Azure Data Factory, see Tutorial: Transform data using Spark.

Nota

Questo articolo non offre una presentazione dettagliata del servizio Data Factory. Per un'introduzione al servizio Azure Data Factory, vedere Introduzione ad Azure Data Factory.

Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

PrerequisitiPrerequisites

Sottoscrizione di AzureAzure subscription

Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.If you don't have an Azure subscription, create a free account before you begin.

Ruoli di AzureAzure roles

Per creare istanze di Data Factory, l'account utente usato per accedere ad Azure deve essere un membro del ruolo collaboratore o proprietario oppure un amministratore della sottoscrizione di Azure.To create Data Factory instances, the user account that you use to sign in to Azure must be a member of the contributor or owner role, or an administrator of the Azure subscription. Per visualizzare le autorizzazioni disponibili nella sottoscrizione, nel portale di Azure selezionare il nome utente nell'angolo in alto a destra e quindi selezionare Autorizzazioni.To view the permissions that you have in the subscription, in the Azure portal, select your username in the upper-right corner, and then select Permissions. Se si accede a più sottoscrizioni, selezionare quella appropriata.If you have access to multiple subscriptions, select the appropriate subscription.

Per creare e gestire le risorse figlio per Data Factory, inclusi i set di dati, i servizi collegati, le pipeline, i trigger e i runtime di integrazione, sono applicabili i requisiti seguenti:To create and manage child resources for Data Factory - including datasets, linked services, pipelines, triggers, and integration runtimes - the following requirements are applicable:

  • Per creare e gestire le risorse figlio nel portale di Azure, è necessario appartenere al ruolo Collaboratore Data Factory a livello di gruppo di risorse o superiore.To create and manage child resources in the Azure portal, you must belong to the Data Factory Contributor role at the resource group level or above.
  • Per creare e gestire le risorse figlio con PowerShell o l'SDK, è sufficiente il ruolo di collaboratore a livello di risorsa o superiore.To create and manage child resources with PowerShell or the SDK, the contributor role at the resource level or above is sufficient.

Per istruzioni di esempio su come aggiungere un utente a un ruolo, vedere l'articolo Aggiungere i ruoli.For sample instructions about how to add a user to a role, see the Add roles article.

Per altre informazioni, vedere gli articoli seguenti:For more info, see the following articles:

Account di archiviazione di AzureAzure storage account

In questa guida introduttiva si usa un account di archiviazione di Azure per utilizzo generico (specificamente, di archiviazione BLOB) come archivio dati sia di origine che di destinazione.You use a general-purpose Azure storage account (specifically Blob storage) as both source and destination data stores in this quickstart. Se non si ha un account di archiviazione di Azure per utilizzo generico, vedere Creare un account di archiviazione per informazioni su come crearne uno.If you don't have a general-purpose Azure storage account, see Create a storage account to create one.

Recuperare il nome e la chiave dell'account di archiviazioneGet the storage account name and account key

Per questa guida introduttiva è necessario avere il nome e la chiave dell'account di archiviazione di Azure.You will need the name and key of your Azure storage account for this quickstart. La procedura seguente illustra i passaggi per recuperare il nome e la chiave dell'account di archiviazione:The following procedure provides steps to get the name and key of your storage account:

  1. In un Web browser passare al portale di Azure.In a web browser, go to the Azure portal. Accedere con nome utente e password di Azure.Sign in by using your Azure username and password.

  2. Selezionare Tutti i servizi nel menu a sinistra, filtrare con la parola chiave archiviazione e selezionare Account di archiviazione.Select All services on the left menu, filter with the Storage keyword, and select Storage accounts.

    Cercare un account di archiviazione

  3. Nell'elenco degli account di archiviazione filtrare, se necessario, e quindi selezionare il proprio account di archiviazione.In the list of storage accounts, filter for your storage account (if needed), and then select your storage account.

  4. Nella pagina Account di archiviazione selezionare Chiavi di accesso nel menu.On the Storage account page, select Access keys on the menu.

    Recuperare il nome e la chiave dell'account di archiviazione

  5. Copiare negli Appunti i valori delle caselle Nome account di archiviazione e key1.Copy the values for the Storage account name and key1 boxes to the clipboard. Incollarli in un blocco note o in qualsiasi altro editor e salvarli.Paste them into Notepad or any other editor and save it. Verranno usati più avanti in questa guida introduttiva.You use them later in this quickstart.

Creare la cartella e i file di inputCreate the input folder and files

In questa sezione viene creato un contenitore BLOB denominato adftutorial nell'archivio BLOB di Azure.In this section, you create a blob container named adftutorial in Azure Blob storage. Viene creata una cartella denominata input nel contenitore e viene caricato un file di esempio in tale cartella.You create a folder named input in the container, and then upload a sample file to the input folder.

  1. Nella pagina Account di archiviazione passare a Panoramica e quindi selezionare BLOB.On the Storage account page, switch to Overview, and then select Blobs.

    Selezionare l'opzione BLOB

  2. Nella pagina Servizio BLOB selezionare + Contenitore sulla barra degli strumenti.On the Blob service page, select + Container on the toolbar.

    Pulsante Aggiungi contenitore

  3. Nella finestra di dialogo Nuovo contenitore immettere adftutorial come nome e quindi fare clic su OK.In the New container dialog box, enter adftutorial for the name, and then select OK.

    Immettere il nome del contenitore

  4. Selezionare adftutorial nell'elenco di contenitori.Select adftutorial in the list of containers.

    Selezionare il contenitore

  5. Nella pagina Contenitore selezionare Carica sulla barra degli strumenti.On the Container page, select Upload on the toolbar.

    Pulsante Carica

  6. Nella pagina Carica BLOB selezionare Avanzate.On the Upload blob page, select Advanced.

    Selezionare il collegamento Avanzate

  7. Avviare il Blocco note e creare un file denominato emp.txt con il contenuto seguente.Start Notepad and create a file named emp.txt with the following content. Salvarlo nella cartella c:\ADFv2QuickStartPSH.Save it in the c:\ADFv2QuickStartPSH folder. Se non esiste ancora, creare la cartella ADFv2QuickStartPSH.Create the ADFv2QuickStartPSH folder if it does not already exist.

    John, Doe
    Jane, Doe
    
  8. Nella pagina Carica BLOB del portale di Azure cercare e selezionare il file emp.txt nella casella File.In the Azure portal, on the Upload blob page, browse to and select the emp.txt file for the Files box.

  9. Immettere il valore input nella casella Carica nella cartella.Enter input as a value for the Upload to folder box.

    Caricare le impostazioni BLOB

  10. Verificare che la cartella sia input e il file sia emp.txt e selezionare Carica.Confirm that the folder is input and the file is emp.txt, and select Upload.

    Verranno visualizzati il file emp.txt e lo stato del caricamento nell'elenco.You should see the emp.txt file and the status of the upload in the list.

  11. Chiudere la pagina Carica BLOB facendo clic su X nell'angolo.Close the Upload blob page by clicking X in the corner.

    Chiudere la pagina Carica BLOB

  12. Tenere aperta la pagina ContenitoreKeep the Container page open. perché verrà usata per verificare l'output alla fine di questa guida introduttiva.You use it to verify the output at the end of this quickstart.

Visual StudioVisual Studio

Nella procedura guidata illustrata in questo articolo viene usato Visual Studio 2017.The walkthrough in this article uses Visual Studio 2017. È anche possibile usare Visual Studio 2013 o 2015.You can also use Visual Studio 2013 or 2015.

Azure .NET SDKAzure .NET SDK

Scaricare e installare Azure .NET SDK nel computer.Download and install Azure .NET SDK on your machine.

Creare un'applicazione in Azure Active DirectoryCreate an application in Azure Active Directory

Seguendo le istruzioni delle sezioni in questo articolo eseguire queste attività:Following instructions from the sections in this article to do the following tasks:

  1. Creare un'applicazione di Azure Active Directory.Create an Azure Active Directory application. In Azure Active Directory creare un'applicazione che rappresenti l'applicazione .NET che si crea in questa esercitazione.Create an application in Azure Active Directory that represents the .NET application you are creating in this tutorial. Come URL di accesso è possibile specificare un URL fittizio, come illustrato nell'articolo (https://contoso.org/exampleapp).For the sign-on URL, you can provide a dummy URL as shown in the article (https://contoso.org/exampleapp).
  2. Ottenere l'ID applicazione e la chiave di autenticazione e prendere nota di questi valori che verranno usati più avanti in questa esercitazione.Get the application ID and authentication key, and note down these values that you use later in this tutorial.
  3. Ottenere l'ID tenant e prendere nota di questo valore che verrà usato più avanti in questa esercitazione.Get the tenant ID and note down this value that you use later in this tutorial.
  4. Assegnare l'applicazione al ruolo Collaboratore a livello di sottoscrizione in modo che l'applicazione possa creare le data factory nella sottoscrizione.Assign the application to the Contributor role at the subscription level so that the application can create data factories in the subscription.

Creare un progetto di Visual StudioCreate a Visual Studio project

Usando Visual Studio 2013/2015/2017, creare un'applicazione console .NET per C#.Using Visual Studio 2013/2015/2017, create a C# .NET console application.

  1. Avviare Visual Studio.Launch Visual Studio.
  2. Fare clic su File, scegliere Nuovo e quindi fare clic su Progetto.Click File, point to New, and click Project.
  3. Selezionare Visual C# -> App console (.NET Framework) nell'elenco dei tipi di progetto a destra.Select Visual C# -> Console App (.NET Framework) from the list of project types on the right. È necessario .NET versione 4.5.2 o successiva..NET version 4.5.2 or above is required.
  4. Immettere ADFv2QuickStart per il nome.Enter ADFv2QuickStart for the Name.
  5. Fare clic su OK per creare il progetto.Click OK to create the project.

Installare i pacchetti NuGetInstall NuGet packages

  1. Fare clic su Strumenti -> Gestione pacchetti NuGet -> Console di Gestione pacchetti.Click Tools -> NuGet Package Manager -> Package Manager Console.

  2. In Console di Gestione pacchetti eseguire questi comandi per installare i pacchetti.In the Package Manager Console, run the following commands to install packages. Per i dettagli, vedere il pacchetto NuGet Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Refer to Microsoft.Azure.Management.DataFactory nuget package with details.

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

Creare un client di data factoryCreate a data factory client

  1. Aprire Program.cs e includere le istruzioni seguenti per aggiungere riferimenti agli spazi dei nomi.Open Program.cs, include the following statements to add references to namespaces.

    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. Aggiungere il codice seguente al metodo Main per impostare le variabili.Add the following code to the Main method that sets the variables. Sostituire i segnaposto con i propri valori.Replace the place-holders with your own values. Per un elenco di aree di Azure in cui Data Factory è attualmente disponibile, selezionare le aree di interesse nella pagina seguente, quindi espandere Analytics per individuare Data Factory: Prodotti disponibili in base all'area.For a list of Azure regions in which Data Factory is currently available, select the regions that interest you on the following page, and then expand Analytics to locate Data Factory: Products available by region. Gli archivi dati (Archiviazione di Azure, database SQL di Azure e così via) e le risorse di calcolo (HDInsight e così via) usati dalla data factory possono trovarsi in altre aree.The data stores (Azure Storage, Azure SQL Database, etc.) and computes (HDInsight, etc.) used by data factory can be in other regions.

    // Set variables
    string tenantID = "<your tenant ID>";
    string applicationId = "<your application ID>";
    string authenticationKey = "<your authentication key for the application>";
    string subscriptionId = "<your subscription ID where the data factory resides>";
    string resourceGroup = "<your resource group where the data factory resides>";
    string region = "East US 2";
    string dataFactoryName = "<specify the name of data factory to create. It must be globally unique.>";
    string storageAccount = "<your storage account name to copy data>";
    string storageKey = "<your storage account key>";
    // specify the container and input folder from which all files need to be copied to the output folder. 
    string inputBlobPath = "<the path to existing blob(s) to copy data from, e.g. containername/foldername>";
    //specify the contains and output folder where the files are copied
    string outputBlobPath = "<the blob path to copy data to, e.g. containername/foldername>";
    
    string storageLinkedServiceName = "AzureStorageLinkedService";  // name of the Azure Storage linked service
    string blobDatasetName = "BlobDataset";             // name of the blob dataset
    string pipelineName = "Adfv2QuickStartPipeline";    // name of the pipeline
    
  3. Aggiungere il codice seguente al metodo Main per creare un'istanza della classe DataFactoryManagementClient.Add the following code to the Main method that creates an instance of DataFactoryManagementClient class. Usare questo oggetto per creare una data factory, il servizio collegato, i set di dati e la pipeline.You use this object to create a data factory, a linked service, datasets, and a pipeline. È possibile usare questo oggetto anche per monitorare i dettagli sull'esecuzione della pipeline.You also use this object to monitor the pipeline run details.

    // 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 };
    

Creare una data factoryCreate a data factory

Aggiungere il codice seguente al metodo Main per creare una data factory.Add the following code to the Main method that creates a data factory.

// Create a data factory
Console.WriteLine("Creating data factory " + dataFactoryName + "...");
Factory dataFactory = new Factory
{
    Location = region,
    Identity = new FactoryIdentity()
};
client.Factories.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, dataFactory);
Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(dataFactory, client.SerializationSettings));

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

Creare un servizio collegatoCreate a linked service

Aggiungere il codice seguente al metodo Main per creare un servizio collegato di Archiviazione di Azure.Add the following code to the Main method that creates an Azure Storage linked service.

Si creano servizi collegati in una data factory per collegare gli archivi dati e i servizi di calcolo alla data factory.You create linked services in a data factory to link your data stores and compute services to the data factory. In questa guida introduttiva è necessario creare solo un servizio collegato Archiviazione di Azure come archivio sink e di origine della copia, denominato "AzureStorageLinkedService" nell'esempio.In this Quickstart, you only need to create one Azure Storage linked service for both the copy source and sink store, named "AzureStorageLinkedService" in the sample.

// Create an Azure Storage linked service
Console.WriteLine("Creating linked service " + storageLinkedServiceName + "...");

LinkedServiceResource storageLinkedService = new LinkedServiceResource(
    new AzureStorageLinkedService
    {
        ConnectionString = new SecureString("DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=" + storageAccount + ";AccountKey=" + storageKey)
    }
);
client.LinkedServices.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, storageLinkedServiceName, storageLinkedService);
Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(storageLinkedService, client.SerializationSettings));

Creare un set di datiCreate a dataset

Aggiungere il codice seguente al metodo Main per creare un set di dati del BLOB di Azure.Add the following code to the Main method that creates an Azure blob dataset.

È necessario definire un set di dati che rappresenta i dati da copiare da un'origine a un sink.You define a dataset that represents the data to copy from a source to a sink. In questo esempio il set di dati del BLOB fa riferimento al servizio collegato Archiviazione di Azure creato nel passaggio precedente.In this example, this Blob dataset references to the Azure Storage linked service you created in the previous step. Il set di dati accetta un parametro il cui valore è impostato in un'attività che utilizza il set di dati.The dataset takes a parameter whose value is set in an activity that consumes the dataset. Il parametro viene usato per costruire la proprietà "folderPath" che punta al percorso in cui si trovano e sono archiviati i dati.The parameter is used to construct the "folderPath" pointing to where the data resides/stored.

// Create an Azure Blob dataset
Console.WriteLine("Creating dataset " + blobDatasetName + "...");
DatasetResource blobDataset = new DatasetResource(
    new AzureBlobDataset
    {
        LinkedServiceName = new LinkedServiceReference
        {
            ReferenceName = storageLinkedServiceName
        },
        FolderPath = new Expression { Value = "@{dataset().path}" },
        Parameters = new Dictionary<string, ParameterSpecification>
        {
            { "path", new ParameterSpecification { Type = ParameterType.String } }

        }
    }
);
client.Datasets.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, blobDatasetName, blobDataset);
Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(blobDataset, client.SerializationSettings));

Creare una pipelineCreate a pipeline

Aggiungere il codice seguente al metodo Main per creare una pipeline con un'attività di copia.Add the following code to the Main method that creates a pipeline with a copy activity.

In questo esempio la pipeline contiene un'attività e accetta due parametri, il percorso del BLOB di input e il percorso del BLOB di output.In this example, this pipeline contains one activity and takes two parameters - input blob path and output blob path. I valori per questi parametri vengono impostati all'esecuzione/attivazione della pipeline.The values for these parameters are set when the pipeline is triggered/run. L'attività di copia fa riferimento allo stesso set di dati del BLOB creato nel passaggio precedente come input e output.The copy activity refers to the same blob dataset created in the previous step as input and output. Quando il set di dati viene usato come set di dati di input, viene specificato il percorso di input.When the dataset is used as an input dataset, input path is specified. Quando il set di dati viene usato come set di dati di output, viene specificato il percorso di output.And, when the dataset is used as an output dataset, the output path is specified.

// Create a pipeline with a copy activity
Console.WriteLine("Creating pipeline " + pipelineName + "...");
PipelineResource pipeline = new PipelineResource
{
    Parameters = new Dictionary<string, ParameterSpecification>
    {
        { "inputPath", new ParameterSpecification { Type = ParameterType.String } },
        { "outputPath", new ParameterSpecification { Type = ParameterType.String } }
    },
    Activities = new List<Activity>
    {
        new CopyActivity
        {
            Name = "CopyFromBlobToBlob",
            Inputs = new List<DatasetReference>
            {
                new DatasetReference()
                {
                    ReferenceName = blobDatasetName,
                    Parameters = new Dictionary<string, object>
                    {
                        { "path", "@pipeline().parameters.inputPath" }
                    }
                }
            },
            Outputs = new List<DatasetReference>
            {
                new DatasetReference
                {
                    ReferenceName = blobDatasetName,
                    Parameters = new Dictionary<string, object>
                    {
                        { "path", "@pipeline().parameters.outputPath" }
                    }
                }
            },
            Source = new BlobSource { },
            Sink = new BlobSink { }
        }
    }
};
client.Pipelines.CreateOrUpdate(resourceGroup, dataFactoryName, pipelineName, pipeline);
Console.WriteLine(SafeJsonConvert.SerializeObject(pipeline, client.SerializationSettings));

Creare un'esecuzione della pipelineCreate a pipeline run

Aggiungere il codice seguente al metodo Main per attivare un'esecuzione della pipeline.Add the following code to the Main method that triggers a pipeline run.

Questo codice imposta anche i valori dei parametri inputPath e outputPath specificati nella pipeline con gli effettivi valori dei percorsi dei BLOB di origine e sink.This code also sets values of inputPath and outputPath parameters specified in pipeline with the actual values of source and sink blob paths.

// Create a pipeline run
Console.WriteLine("Creating pipeline run...");
Dictionary<string, object> parameters = new Dictionary<string, object>
{
    { "inputPath", inputBlobPath },
    { "outputPath", outputBlobPath }
};
CreateRunResponse runResponse = client.Pipelines.CreateRunWithHttpMessagesAsync(resourceGroup, dataFactoryName, pipelineName, parameters: parameters).Result.Body;
Console.WriteLine("Pipeline run ID: " + runResponse.RunId);

Monitorare un'esecuzione della pipelineMonitor a pipeline run

  1. Aggiungere il codice seguente al metodo Main per controllare continuamente lo stato fino al termine della copia dei dati.Add the following code to the Main method to continuously check the status until it finishes copying the data.

    // Monitor the pipeline run
    Console.WriteLine("Checking pipeline run status...");
    PipelineRun pipelineRun;
    while (true)
    {
        pipelineRun = client.PipelineRuns.Get(resourceGroup, dataFactoryName, runResponse.RunId);
        Console.WriteLine("Status: " + pipelineRun.Status);
        if (pipelineRun.Status == "InProgress")
            System.Threading.Thread.Sleep(15000);
        else
            break;
    }
    
  2. Aggiungere il codice seguente al metodo Main per recuperare i dettagli dell'esecuzione dell'attività di copia, ad esempio le dimensioni dei dati letti/scritti.Add the following code to the Main method that retrieves copy activity run details, for example, size of the data read/written.

    // 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);
    else
        Console.WriteLine(activityRuns.First().Error);
    Console.WriteLine("\nPress any key to exit...");
    Console.ReadKey();
    

Eseguire il codiceRun the code

Compilare e avviare l'applicazione, quindi verificare l'esecuzione della pipeline.Build and start the application, then verify the pipeline execution.

La console stampa lo stato di creazione della data factory, del servizio collegato, dei set di dati, della pipeline e dell'esecuzione della pipeline.The console prints the progress of creating data factory, linked service, datasets, pipeline, and pipeline run. Controlla quindi lo stato di esecuzione della pipeline.It then checks the pipeline run status. Attendere fino a quando non vengono visualizzati i dettagli sull'esecuzione dell'attività di copia con le dimensioni dei dati letti/scritti.Wait until you see the copy activity run details with data read/written size. Usare quindi strumenti come Azure Storage Explorer per verificare che i BLOB siano stati copiati da "inputBlobPath" a "outputBlobPath", come specificato nelle variabili.Then, use tools such as Azure Storage explorer to check the blob(s) is copied to "outputBlobPath" from "inputBlobPath" as you specified in variables.

Output di esempioSample output

Creating data factory SPv2Factory0907...
{
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "location": "East US"
}
Creating linked service AzureStorageLinkedService...
{
  "properties": {
    "type": "AzureStorage",
    "typeProperties": {
      "connectionString": {
        "value": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<storageAccountName>;AccountKey=<storageAccountKey>",
        "type": "SecureString"
      }
    }
  }
}
Creating dataset BlobDataset...
{
  "properties": {
    "type": "AzureBlob",
    "typeProperties": {
      "folderPath": {
        "value": "@{dataset().path}",
        "type": "Expression"
      }
    },
    "linkedServiceName": {
      "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
      "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "parameters": {
      "path": {
        "type": "String"
      }
    }
  }
}
Creating pipeline Adfv2QuickStartPipeline...
{
  "properties": {
    "activities": [
      {
        "type": "Copy",
        "typeProperties": {
          "source": {
            "type": "BlobSource"
          },
          "sink": {
            "type": "BlobSink"
          }
        },
        "inputs": [
          {
            "referenceName": "BlobDataset",
            "parameters": {
              "path": "@pipeline().parameters.inputPath"
            },
            "type": "DatasetReference"
          }
        ],
        "outputs": [
          {
            "referenceName": "BlobDataset",
            "parameters": {
              "path": "@pipeline().parameters.outputPath"
            },
            "type": "DatasetReference"
          }
        ],
        "name": "CopyFromBlobToBlob"
      }
    ],
    "parameters": {
      "inputPath": {
        "type": "String"
      },
      "outputPath": {
        "type": "String"
      }
    }
  }
}
Creating pipeline run...
Pipeline run ID: 308d222d-3858-48b1-9e66-acd921feaa09
Checking pipeline run status...
Status: InProgress
Status: InProgress
Checking copy activity run details...
{
    "dataRead": 331452208,
    "dataWritten": 331452208,
    "copyDuration": 23,
    "throughput": 14073.209,
    "errors": [],
    "effectiveIntegrationRuntime": "DefaultIntegrationRuntime (West US)",
    "usedDataIntegrationUnits": 2,
    "billedDuration": 23
}

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Verificare l'outputVerify the output

La pipeline crea automaticamente la cartella di output nel contenitore BLOB adftutorial,The pipeline automatically creates the output folder in the adftutorial blob container. quindi copia il file emp.txt dalla cartella di input a quella di output.Then, it copies the emp.txt file from the input folder to the output folder.

  1. Nella pagina del contenitore adftutorial del portale di Azure fare clic su Aggiorna per visualizzare la cartella di output.In the Azure portal, on the adftutorial container page, click Refresh to see the output folder.

    Aggiorna

  2. Fare clic su output nell'elenco di cartelle.Click output in the folder list.

  3. Verificare che emp.txt venga copiato nella cartella di output.Confirm that the emp.txt is copied to the output folder.

    Aggiorna

Pulire le risorseClean up resources

Per eliminare una data factory a livello di codice, aggiungere al programma le righe di codice seguenti:To programmatically, delete the data factory, add the following lines of code to the program:

            Console.WriteLine("Deleting the data factory");
            client.Factories.Delete(resourceGroup, dataFactoryName);

Passaggi successiviNext steps

La pipeline in questo esempio copia i dati da una posizione a un'altra in un archivio BLOB di Azure.The pipeline in this sample copies data from one location to another location in an Azure blob storage. Per informazioni sull'uso di Data Factory in più scenari, fare riferimento alle esercitazioni.Go through the tutorials to learn about using Data Factory in more scenarios.