【Azure Data Platform】ETL工具(11)——ADF 数据流

本文属于【Azure Data Platform】系列。
接上文：【【Azure Data Platform】ETL工具(10)——ADF 集成运行时（Integration Runtimes，IR）
本文介绍ADF 的数据流

前言

跟【Azure Data Platform】ETL工具(5)——使用Azure Data Factory数据流转换数据不同，前面说的是快速搭建一个Data Flow并做一些简单的操作，本文尝试进行一些深入的介绍。

Azure 提供了一个叫Databricks的服务，是一个对数据进行统一和分析的平台。但是Databricks需要一定程度的编码。与之相比，ADF 的Data flow是一个code-free的可视化工具。同时底层使用着Databricks集群，这比直接使用Databricks更加友好和高效（在某些方面）。

可以把Dataflow作为一个常规的pipeline活动来运行。上一文介绍过的IR就可以用来运行这些Data flow。 可以使用默认的“AutoResolveIntegrationRuntime”，也可以自己创建一个新的IR。

选择创建新的IR，一方面可以保障数据合规性，另外一方面可以自定义一些配置，比如集群大小（最小8个核心）， 生存时间（用来指定data flow运行完毕只有，最长保留多久，时间越久费用越高）。

演示<