Hantera Azure Data Lake Analytics med hjälp av Azure-portalen

Den här artikeln beskriver hur du hanterar Azure Data Lake Analytics-konton, datakällor, användare och jobb med hjälp av Azure-portalen.

Hantera Data Lake Analytics-konton

Skapa ett konto

1. Logga in på Azure-portalen.
2. Välj Skapa en resurs och sök efter Data Lake Analytics.
3. Välj värden för följande objekt:
   1. Namn: Namnet på Data Lake Analytics-kontot.
   2. Prenumeration: Den Azure-prenumeration som används för kontot.
   3. Resursgrupp: Den Azure-resursgrupp där kontot ska skapas.
   4. Plats: Azure-datacentret för Data Lake Analytics-kontot.
   5. Data Lake Store: Standardlagringen som ska användas för Data Lake Analytics-kontot. Azure Data Lake Store-kontot och Data Lake Analytics-kontot måste finnas på samma plats.
4. Välj Skapa.

Ta bort ett Data Lake Analytics-konto

Innan du tar bort ett Data Lake Analytics-konto tar du bort dess standardkonto för Data Lake Store.

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.
2. Välj Ta bort.
3. Ange kontonamnet.
4. Välj Ta bort.

Hantera datakällor

Data Lake Analytics stöder följande datakällor:

• Data Lake Store
• Azure Storage

Du kan använda DataUtforskaren för att bläddra bland datakällor och utföra grundläggande filhanteringsåtgärder.

Lägga till en datakälla

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.

2. Välj Datautforskaren.

3. Välj Lägg till datakälla.

   • För att lägga till ett Data Lake Store-konto behöver du kontonamnet och tillgång till kontot för att kunna göra förfrågningar.
   • Om du vill lägga till Azure Blob Storage behöver du lagringskontot och kontonyckeln. Du hittar dem genom att gå till lagringskontot i portalen och välja Åtkomstnycklar.

Konfigurera brandväggsregler

Du kan använda Data Lake Analytics för att ytterligare låsa åtkomsten till ditt Data Lake Analytics-konto på nätverksnivå. Du kan aktivera en brandvägg, ange en IP-adress eller definiera ett IP-adressintervall för dina betrodda klienter. När du har aktiverat dessa mått kan endast klienter som har IP-adresserna inom det definierade intervallet ansluta till butiken.

Om andra Azure-tjänster, till exempel Azure Data Factory eller virtuella datorer, ansluter till Data Lake Analytics-kontot kontrollerar du att Tillåt Azure-tjänster är aktiverat.

Konfigurera en brandväggsregel

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.
2. Välj Brandvägg på menyn till vänster.

Lägga till en ny användare

Du kan använda guiden Lägg till användare för att enkelt skapa nya Data Lake-användare.

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.
2. Till vänster under Komma igång väljer du Guiden Lägg till användare.
3. Välj en användare och välj sedan Välj.
4. Välj en roll och välj sedan Välj. Om du vill konfigurera en ny utvecklare att använda Azure Data Lake väljer du rollen Data Lake Analytics-utvecklare .
5. Välj åtkomstkontrollistorna (ACL:er) för U-SQL-databaserna. När du är nöjd med dina val väljer du Välj.
6. Välj ACL:er för filer. För den förvalda lagringen ändra inte ACL:er för rotmappen "/" och för /system-mappen. välj Välj.
7. Granska alla markerade ändringar och välj sedan Kör.
8. När guiden är klar väljer du Avsluta.

Hantera rollbaserad åtkomstkontroll i Azure

Precis som andra Azure-tjänster kan du använda rollbaserad åtkomstkontroll i Azure (Azure RBAC) för att styra hur användarna interagerar med tjänsten.

Azure-standardrollerna har följande funktioner:

• Ägare: Kan skicka jobb, övervaka jobb, avbryta jobb från valfri användare och konfigurera kontot.
• Deltagare: Kan skicka jobb, övervaka jobb, avbryta jobb från valfri användare och konfigurera kontot.
• Läsare: Kan övervaka jobb.

Använd rollen Data Lake Analytics Developer för att göra det möjligt för U-SQL-utvecklare att använda Data Lake Analytics-tjänsten. Du kan använda rollen Data Lake Analytics-utvecklare för att:

• Skicka jobb.
• Övervaka jobbstatus och förloppet för jobb som skickas av alla användare.
• Se U-SQL-skripten från jobb som skickas av alla användare.
• Avbryt endast dina egna jobb.

Lägga till användare eller säkerhetsgrupper i ett Data Lake Analytics-konto

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.

2. Välj Åtkomstkontroll (IAM) .

3. Välj Lägg till>Lägg till rolltilldelning för att öppna sidan Lägg till rolltilldelning.

4. Tilldela en roll till en användare. För detaljerade steg, se Tilldela Azure-roller med hjälp av Azure-portalen.

   

Hantera jobb

Skicka ett jobb

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.

2. Välj Nytt jobb. För varje jobb konfigurerar du:

   1. Jobbnamn: Namnet på jobbet.
   2. Prioritet: Detta är under Fler alternativ. Lägre tal har högre prioritet. Om två jobb placeras i kö körs jobbet med lägre prioritetsvärde först.
   3. AUs: Det maximala antalet analysenheter eller beräkningsprocesser som ska reserveras för det här jobbet.
   4. Körtid: Även under Fler alternativ. Välj standarddrift om du inte har fått en anpassad drift.

3. Lägg till skriptet.

4. Välj Skicka jobb.

Övervaka jobb

1. Gå till ditt Data Lake Analytics-konto i Azure-portalen.
2. Välj Visa alla jobb överst på sidan. En lista över alla aktiva och nyligen slutförda jobb i kontot visas.
3. Du kan också välja Filter för att hjälpa dig att hitta jobben efter tidsintervall, status, jobbnamn, jobb-ID, pipelinenamn eller pipeline-ID, upprepningsnamn eller upprepnings-ID och författare.

Övervaka pipeline-jobben

Jobb som ingår i en pipeline fungerar tillsammans, vanligtvis sekventiellt, för att utföra ett specifikt scenario. Du kan till exempel ha en pipeline som rensar, extraherar, transformerar och aggregerar användningsdata för kundinsikter. Pipelinejobb identifieras med egenskapen "Pipeline" när jobbet skickades. Jobb som schemalagts med hjälp av ADF V2 kommer automatiskt att ha den här egenskapen ifylld.

Så här visar du en lista över U-SQL-jobb som ingår i pipelines:

1. Gå till dina Data Lake Analytics-konton i Azure-portalen.
2. Välj Jobbinsikter. Fliken Alla jobb visas som standard och visar en lista över jobb som körs, köas och avslutas.
3. Välj fliken Pipelinejobb . En lista över pipelinejobb visas tillsammans med aggregerad statistik för varje pipeline.

Övervaka återkommande jobb

Ett återkommande jobb är ett jobb som har samma affärslogik men som använder olika indata varje gång det körs. Helst bör återkommande jobb alltid lyckas och ha en relativt stabil körtid. Övervakning av dessa beteenden hjälper till att säkerställa att jobbet fungerar som det ska. Återkommande jobb identifieras med egenskapen "Återkommande". Jobb som schemalagts med hjälp av ADF V2 kommer automatiskt att ha den här egenskapen ifylld.

Så här visar du en lista över U-SQL-jobb som är återkommande:

1. Gå till dina Data Lake Analytics-konton i Azure-portalen.
2. Välj Jobbinsikter. Fliken Alla jobb visas som standard och visar en lista över jobb som körs, köas och avslutas.
3. Välj fliken Återkommande jobb . En lista över återkommande jobb visas tillsammans med aggregerad statistik för varje återkommande jobb.

Nästa steg

• översikt över Azure Data Lake Analytics
• Hantera Azure Data Lake Analytics med hjälp av Azure PowerShell
• Hantera Azure Data Lake Analytics med hjälp av principer