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快速入门：使用 Azure CLI 创建 Azure 数据工厂

2025-10-08

本快速入门介绍如何使用 Azure CLI 创建 Azure 数据工厂。在此数据工厂中创建的管道将数据从一个文件夹复制到 Azure Blob 存储中的另一个文件夹。有关如何使用 Azure 数据工厂转换数据的信息，请参阅 Azure 数据工厂中的数据转换。

有关 Azure 数据工厂服务的简介，请参阅 Azure 数据工厂简介。

如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个免费帐户。

先决条件

在 Azure Cloud Shell 中使用 Bash 环境。有关详细信息，请参阅 Azure Cloud Shell 入门。
如需在本地运行 CLI 参考命令，请安装 Azure CLI。如果在 Windows 或 macOS 上运行，请考虑在 Docker 容器中运行 Azure CLI。有关详细信息，请参阅如何在 Docker 容器中运行 Azure CLI。
- 如果使用的是本地安装，请使用 az login 命令登录到 Azure CLI。若要完成身份验证过程，请遵循终端中显示的步骤。有关其他登录选项，请参阅使用 Azure CLI 向 Azure 进行身份验证。
- 出现提示时，请在首次使用时安装 Azure CLI 扩展。有关扩展的详细信息，请参阅使用和管理 Azure CLI 中的扩展。
- 运行az version命令，以查看已安装的版本和依赖库。若要升级到最新版本，请运行az upgrade。

注释

若要创建数据工厂实例，用于登录到 Azure 的用户帐户必须是参与者或所有者角色的成员，或者是 Azure 订阅的管理员。有关详细信息，请参阅 Azure 角色。

准备容器和测试文件

本快速入门使用 Azure 存储帐户，其中包含包含文件的容器。

若要创建名为ADFQuickStartRG 的资源组，请使用az group create 命令：
```
az group create --name ADFQuickStartRG --location eastus
```

使用 az storage account create 命令创建存储帐户：

az storage account create --resource-group ADFQuickStartRG \
    --name adfquickstartstorage --location eastus

使用 adftutorial 命令创建命名的容器：

az storage container create --resource-group ADFQuickStartRG --name adftutorial \
    --account-name adfquickstartstorage --auth-mode key

在本地目录中，创建一个名为 emp.txt 上传的文件。如果在 Azure Cloud Shell 中工作，可以使用 Bash 命令找到当前工作目录 echo $PWD 。可以使用标准 Bash 命令（例如 cat）创建文件：
```
cat > emp.txt
This is text.
```
使用 Ctrl+D 保存新文件。

若要将新文件上传到 Azure 存储容器，请使用 az storage blob upload 命令：

az storage blob upload --account-name adfquickstartstorage --name input/emp.txt \
    --container-name adftutorial --file emp.txt --auth-mode key

此命令将上传到名为 input 的新文件夹。

创建数据工厂

若要创建 Azure 数据工厂，请运行 az datafactory create 命令：

az datafactory create --resource-group ADFQuickStartRG \
    --factory-name ADFTutorialFactory

重要

将 ADFTutorialFactory 替换为全局唯一的数据工厂名称，例如 ADFTutorialFactorySP1127。

可以使用 az datafactory show 命令查看创建的数据工厂：

az datafactory show --resource-group ADFQuickStartRG \
    --factory-name ADFTutorialFactory

创建链接服务和数据集

接下来，创建一个链接服务和两个数据集。

使用 az storage account show-connection-string 命令获取存储帐户的连接字符串：

az storage account show-connection-string --resource-group ADFQuickStartRG \
    --name adfquickstartstorage --key primary

在工作目录中，创建包含此内容的 JSON 文件，其中包含上一步中的自己的连接字符串。将文件 AzureStorageLinkedService.json命名为：

{
    "type": "AzureBlobStorage",
    "typeProperties": {
        "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;AccountKey=<accountKey>;EndpointSuffix=core.windows.net"
    }
}

使用 az datafactory linked-service create 命令创建一个名为 AzureStorageLinkedService 的链接服务。

az datafactory linked-service create --resource-group ADFQuickStartRG \
    --factory-name ADFTutorialFactory --linked-service-name AzureStorageLinkedService \
    --properties AzureStorageLinkedService.json

在工作目录中，创建包含以下内容的 JSON 文件，名为 InputDataset.json：

{
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "annotations": [],
    "type": "Binary",
    "typeProperties": {
        "location": {
            "type": "AzureBlobStorageLocation",
            "fileName": "emp.txt",
            "folderPath": "input",
            "container": "adftutorial"
        }
    }
}

使用 InputDataset 命令创建名为的输入数据集：

az datafactory dataset create --resource-group ADFQuickStartRG \
    --dataset-name InputDataset --factory-name ADFTutorialFactory \
    --properties InputDataset.json

在工作目录中，创建包含以下内容的 JSON 文件，名为 OutputDataset.json：

{
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "annotations": [],
    "type": "Binary",
    "typeProperties": {
        "location": {
            "type": "AzureBlobStorageLocation",
            "folderPath": "output",
            "container": "adftutorial"
        }
    }
}

使用 OutputDataset 命令创建名为的输出数据集：

az datafactory dataset create --resource-group ADFQuickStartRG \
    --dataset-name OutputDataset --factory-name ADFTutorialFactory \
    --properties OutputDataset.json

创建并运行管道

最后，创建并运行管道。

在工作目录中，创建包含以下内容的 Adfv2QuickStartPipeline.jsonJSON 文件：

{
    "name": "Adfv2QuickStartPipeline",
    "properties": {
        "activities": [
            {
                "name": "CopyFromBlobToBlob",
                "type": "Copy",
                "dependsOn": [],
                "policy": {
                    "timeout": "7.00:00:00",
                    "retry": 0,
                    "retryIntervalInSeconds": 30,
                    "secureOutput": false,
                    "secureInput": false
                },
                "userProperties": [],
                "typeProperties": {
                    "source": {
                        "type": "BinarySource",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                            "recursive": true
                        }
                    },
                    "sink": {
                        "type": "BinarySink",
                        "storeSettings": {
                            "type": "AzureBlobStorageWriteSettings"
                        }
                    },
                    "enableStaging": false
                },
                "inputs": [
                    {
                        "referenceName": "InputDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    }
                ],
                "outputs": [
                    {
                        "referenceName": "OutputDataset",
                        "type": "DatasetReference"
                    }
                ]
            }
        ],
        "annotations": []
    }
}

使用 Adfv2QuickStartPipeline 命令创建命名的管道：

az datafactory pipeline create --resource-group ADFQuickStartRG \
    --factory-name ADFTutorialFactory --name Adfv2QuickStartPipeline \
    --pipeline Adfv2QuickStartPipeline.json

使用 az datafactory pipeline create-run 命令运行管道：

az datafactory pipeline create-run --resource-group ADFQuickStartRG \
    --name Adfv2QuickStartPipeline --factory-name ADFTutorialFactory

此命令返回运行 ID。复制它以便在下一个命令中使用。

使用 az datafactory pipeline-run show 命令验证管道运行是否成功：

az datafactory pipeline-run show --resource-group ADFQuickStartRG \
    --factory-name ADFTutorialFactory --run-id 00000000-0000-0000-0000-000000000000

还可以使用 Azure 门户验证管道是否按预期运行。有关详细信息，请参阅查看已部署的资源。

清理资源

本快速入门中的所有资源都是同一资源组的一部分。若要将其全部删除，请使用 az group delete 命令：

az group delete --name ADFQuickStartRG

如果你有将此资源组用于其他用途的计划，请改为删除单个资源。例如，若要删除链接服务，请使用 az datafactory linked-service delete 命令。

在本快速入门中，你创建了以下 JSON 文件：

AzureStorageLinkedService.json
InputDataset.json
OutputDataset.json
Adfv2QuickStartPipeline.json

使用标准 Bash 命令删除它们。

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