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18.07.2021

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GILT FÜR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics. In Azure Data Factory können Sie die Kopieraktivität verwenden, um Daten zwischen lokalen Datenspeichern und Clouddatenspeichern zu kopieren. Nach dem Kopieren können Sie andere Aktivitäten verwenden, um die Daten weiter zu transformieren und zu analysieren. Sie können die Kopieraktivität auch zum Veröffentlichen von Transformations- und Analyseergebnissen verwenden, um sie für Business Intelligence BI und Anwendungen zu nutzen. Die Kopieraktivität wird in einer Integration Runtime ausgeführt. Sie können unterschiedliche Integration Runtime-Typen für unterschiedliche Datenkopierszenarien verwenden:. Eine Integration Runtime muss mit jedem Quell- und Senkendatenspeicher verknüpft werden. Informationen dazu, wie die zu verwendende Integration Runtime von der Kopieraktivität bestimmt wird, finden Sie unter Bestimmen der zu verwendenden IR. Um Daten aus einer Quelle in eine Senke zu kopieren, führt der Dienst, der die Kopieraktivität ausführt, folgende Schritte durch:. Wenden Sie sich an den Azure-Support , wenn Sie in Ihrer Lösung eine Abhängigkeit von Connectors verwenden möchten, die sich in der Vorschauphase befinden. Azure Data Factory unterstützt die folgenden Dateiformate. Informationen zu formatbasierten Einstellungen finden Sie in den jeweiligen Artikeln.

Sie können die Kopieraktivität verwenden, um Dateien unverändert zwischen zwei dateibasierten Datenspeichern zu kopieren. In diesem Fall werden die Daten effizient ohne Serialisierung oder Deserialisierung kopiert. Darüber hinaus können Sie Dateien eines bestimmten Formats analysieren oder generieren. Sie können beispielsweise folgende Vorgänge durchführen:. Der Dienst, der die Kopieraktivität unterstützt, ist weltweit in den Regionen und Ländern verfügbar, die unter Standorte der Azure Integration Runtime aufgeführt sind.

Die global verfügbare Topologie gewährleistet effiziente Datenverschiebungen, die regionsübergreifende Hops in der Regel vermeiden. Unter Produkte nach Region können Sie die Verfügbarkeit von Data Factory und der Datenverschiebung in einer bestimmten Region überprüfen. Sie können eines der folgenden Tools oder SDKs verwenden, um die Kopieraktivität mit einer Pipeline zu verwenden:. Wenn Sie die Kopieraktivität in Azure Data Factory verwenden möchten, müssen Sie generell folgende Schritte ausführen:. Die folgende Vorlage einer Kopieraktivität enthält eine vollständige Liste unterstützter Eigenschaften. Geben Sie diejenigen an, die zu Ihrem Szenario passen. Sie können die Ausführung der Kopieraktivität in Azure Data Factory sowohl visuell überwachen als auch programmgesteuert überwachen lassen. Einzelheiten dazu finden Sie unter Überwachen der Kopieraktivität. Data Factory unterstützt das inkrementelle Kopieren von Deltadaten von einem Quelldatenspeicher in einen Senkendatenspeicher. Weitere Informationen finden Sie unter Tutorial: Inkrementelles Kopieren von Daten. In der Benutzeroberfläche zur Überwachung der Kopieraktivität werden Ihnen die Statistiken zur Kopierleistung für jede Ihrer Aktivitätsausführungen angezeigt. Im Handbuch zur Leistung und Optimierung der Kopieraktivität werden wichtige Faktoren beschrieben, die sich auf die Leistung der Kopieraktivität beim Verschieben von Daten in Azure Data Factory auswirken.

Dies gilt für die folgenden dateibasierten Connectors: Amazon S3 , Azure Blob , Azure Data Lake Storage Gen1 , Azure Data Lake Storage Gen2 , Azure File Storage , File System , FTP , Google Cloud Storage , HDFS und SFTP. Wiederholung auf Aktivitätsebene: Sie können eine Wiederholungsanzahl für Kopieraktivitäten festlegen. Wenn die Ausführung der Kopieraktivität während der Pipelineausführung fehlschlägt, beginnt der nächste automatische Wiederholungsversuch ab dem Fehlerpunkt des letzten Versuchs. Erneute Ausführung ab fehlgeschlagener Aktivität: Nach Abschluss der Pipelineausführung können Sie eine erneute Ausführung ab der fehlgeschlagenen Aktivität auch über die Überwachungsansicht der ADF-Benutzeroberfläche oder programmgesteuert auslösen.

Wenn es sich bei der fehlerhaften Aktivität um eine Kopieraktivität handelt, wird die Pipeline nicht nur ab dieser Aktivität noch mal ausgeführt, sie wird auch ab dem Fehlerpunkt der vorherigen Ausführung fortgesetzt. Bei anderen Szenarios als beim Kopieren von Binärdateien beginnt die erneute Ausführung der Kopieraktivität von Anfang an. Beim Kopieren von Daten aus einer Quelle in eine Senke können Sie in Szenarios wie der Data Lake-Migration festlegen, dass Metadaten und Zugriffssteuerungslisten bei der Kopieraktivität mit den Daten beibehalten werden sollen. Ausführliche Informationen hierzu finden Sie unter Beibehalten von Metadaten. Informationen dazu, wie die Quelldaten von der Kopieraktivität der Senke zugeordnet werden, finden Sie unter Schema- und Datentypzuordnung. Über das Kopieren von Daten aus dem Quelldatenspeicher in die Senke hinaus können Sie auch so konfigurieren, dass zusätzliche Datenspalten zum Kopieren in die Senke hinzugefügt werden. Sie können diese zusätzlichen Spalten auch wie gewohnt in der Schemazuordnung der Kopieraktivität zuordnen, indem Sie die definierten Spaltennamen verwenden. Dieses Feature funktioniert nur beim neuesten Datasetmodell. Wenn diese Option auf der Benutzeroberfläche nicht angezeigt wird, versuchen Sie, ein neues Dataset zu erstellen.

Wenn es programmgesteuert konfiguriert werden soll, fügen Sie in Ihrer Quelle für die Kopieraktivität die Eigenschaft additionalColumns hinzu:. Nach der Datenerfassung können Sie das Schema der Senkentabelle überprüfen und Ihren Anforderungen entsprechend anpassen. Diese Funktion wird unterstützt, wenn Daten aus einer beliebigen Quelle in die folgenden Senkendatenspeicher kopiert werden. Damit der Kopiervorgang erfolgreich verläuft, können Sie die Kopieraktivität so konfigurieren, dass nicht kompatible Zeilen übersprungen und protokolliert werden und nur die kompatiblen Daten kopiert werden. Weitere Details finden Sie unter Fehlertoleranz der Kopieraktivität. Wenn Sie Daten aus dem Quell- in den Zielspeicher verschieben, bietet die Azure Data Factory-Kopieraktivität eine Option, mit der Sie eine zusätzliche Datenkonsistenzprüfung durchführen können. Damit stellen Sie sicher, dass die Daten nicht nur erfolgreich aus dem Quell- in den Zielspeicher kopiert werden, sondern auch dass überprüft wird, ob sie zwischen Quell- und Zielspeicher konsistent sind.

Wenn während der Datenverschiebung inkonsistente Dateien gefunden werden, können Sie entweder die Kopieraktivität abbrechen oder auch noch die restlichen Dateien kopieren. Hierzu aktivieren Sie die Einstellung für Fehlertoleranz, damit inkonsistente Daten übersprungen werden. Die Namen der übersprungenen Dateien können Sie durch Aktivieren der Einstellung für das Sitzungsprotokoll in der Kopieraktivität abrufen. Ausführliche Informationen finden Sie unter Datenkonsistenzprüfung in der Kopieraktivität. Sie können die kopierten Dateinamen protokollieren, um sicherzustellen, dass die Daten nicht nur erfolgreich aus dem Quell- in den Zielspeicher kopiert werden, sondern auch zwischen Quell- und Zielspeicher konsistent sind.

Dazu überprüfen Sie die Sitzungsprotokolle der Kopieraktivität. Ausführliche Informationen finden Sie unter Sitzungsprotokoll in der Kopieraktivität. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Schnellstartanleitungen, Tutorials und Beispielen:. Feedback wird an Microsoft gesendet: Wenn Sie auf die Sendeschaltfläche klicken, wird Ihr Feedback verwendet, um Microsoft-Produkte und -Dienste zu verbessern. Weiter zum Hauptinhalt. Inhalte Fokusmodus beenden. Speichern Bearbeiten Teilen Twitter LinkedIn Facebook E-Mail. Tipp Dieses Feature funktioniert nur beim neuesten Datasetmodell. Ist diese Seite hilfreich? Yes No. Haben Sie weiteres Feedback für uns? Überspringen Übermitteln. Azure Blob Storage. Azure Cognitive Search-Index. Azure Cosmos DB SQL-API. MongoDB-API von Azure Cosmos DB. Azure Data Explorer. Azure Data Lake Storage Gen1. Azure Data Lake Storage Gen2. Azure Database for MariaDB. Azure Database for MySQL. Azure-Datenbank für PostgreSQL. Azure Databricks Delta Lake. Azure File Storage. Azure SQL-Datenbank.

Verwaltete Azure SQL-Datenbank-Instanz. Azure Synapse Analytics. Azure Table Storage. Amazon Redshift. Google BigQuery. Apache Impala. Microsoft Access. SAP Business Warehouse über Open Hub. SAP Business Warehouse über MDX. SAP HANA. SQL Server. Couchbase Vorschauversion. MongoDB Atlas. Amazon S3. Amazon S3 Compatible Storage.

Google Cloud Storage. Oracle Cloud Storage. Generisches HTTP. Generisches OData. Generische ODBC.

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