Azure Data Factory: Een complete gids voor beginners

Azure Data Factory instellen

Laten we nu naar het praktische deel van deze gids gaan!

1. Vereisten

1. Een actieve Azure-abonnement.

2. Een resourcegroep voor het beheren van Azure-resources.

2. Een Azure Data Factory-exemplaar maken

1. Log in op de Azure-portal.

2. Navigeer naar Een resource maken en selecteer Data Factory.

Maak een nieuwe Data Factory-resource

3. Vul de vereiste velden in, waaronder abonnement, resourcegroep en regio.

Configureer Data Factory-resource

4. Controleer en maak het exemplaar.

Azure Data Factory-exemplaar gemaakt

3. Navigeren door de ADF-interface

De ADF-interface bestaat uit de volgende hoofdsecties (toegankelijk via het navigatiemenu aan de linkerkant)

1. Author: Voor het maken en beheren van pijplijnen.

2. Monitor: Om pijplijnruns te volgen en problemen op te lossen.

3. Manage: Voor het configureren van gekoppelde services en integration runtimes.

Azure Data Factory-interface

Je eerste pijplijn bouwen in Azure Data Factory

Laten we de stappen doorlopen om een eenvoudige datapijplijn te maken.

Stap 1: Gekoppelde services maken

Een gekoppelde service maken in Azure Data Factory

1. Ga naar het tabblad Manage

• Open je Azure Data Factory-exemplaar en ga naar het tabblad Manage in de ADF-interface. Hier definieer je gekoppelde services, die je databronnen en -bestemmingen verbinden.

2. Voeg een gekoppelde service toe voor de bron

• Klik op Linked services onder het tabblad Manage.
• Selecteer + New om een nieuwe gekoppelde service te maken.
• Kies uit de lijst met beschikbare opties de databron waarmee je verbinding wilt maken, zoals Azure Blob Storage.
• Geef de vereiste verbindingsgegevens op, zoals de naam van het opslagaccount en de verificatiemethode (bijv. accountsleutel of managed identity).
• Test de verbinding om te controleren of alles correct is ingesteld en klik op Create.

3. Voeg een gekoppelde service toe voor de bestemming

• Herhaal het proces voor de databestemming, zoals Azure SQL Database.
• Selecteer het juiste bestemmingstype, configureer de verbindingsinstellingen (bijv. servernaam, databasenaam en verificatiemethode) en test de verbinding.
• Sla de gekoppelde service op zodra deze is geverifieerd.

Stap 2: Maak een dataset

Een dataset maken in Azure Data Factory

1. Ga naar het tabblad Author

• Open het tabblad Author in je Azure Data Factory-interface. Hier ontwerp en beheer je pijplijnen, datasets en andere workflowcomponenten.

2. Voeg een dataset toe voor de bron

• Klik op de +-knop en selecteer Dataset in het dropdownmenu.
• Kies het type datastore dat overeenkomt met je gekoppelde bronservice. Als je bron bijvoorbeeld Azure Blob Storage is, selecteer dan het bijbehorende datastoretype, zoals Delimited Text, Parquet, of een andere relevante optie.
• Configureer de dataset:
• Linked service: Selecteer de gekoppelde service die je eerder voor de bron hebt gemaakt.
• Bestandspad: Geef het pad of de container op waar je brondata zich bevindt.
• Schema en formaat: Definieer het dataformaat (bijv. CSV, JSON) en importeer het schema indien van toepassing. Zo kan ADF de structuur van je data begrijpen.
• Klik op OK om de dataset op te slaan.

3. Voeg een dataset toe voor de bestemming

• Herhaal het proces voor de bestemmingsdataset.
• Kies het type datastore dat overeenkomt met je gekoppelde bestemmingsservice. Als je bestemming bijvoorbeeld Azure SQL Database is, selecteer dan het juiste type, zoals Table.
• Configureer de dataset:
• Linked service: Selecteer de gekoppelde service die je voor de bestemming hebt gemaakt.
• Tabelnaam of pad: Geef de tabel of het bestemmingspad op waar de data wordt weggeschreven.
• Schema: Definieer of importeer optioneel het schema voor de bestemmingsdataset om compatibiliteit met de brondata te waarborgen.
• Sla de dataset op.

Stap 3: Voeg activiteiten toe

Een Copy data-activiteit toevoegen in Azure Data Factory

1. Open de Pipeline-editor

• Maak in het tabblad Author een nieuwe pijplijn door op + te klikken en Pipeline te selecteren.
• Dit opent de pipeline-editor, een visuele interface waarin je je dataworkflows kunt ontwerpen.

2. Voeg de Copy data-activiteit toe

• Zoek in de toolbox links de activiteit Copy data onder de categorie Move & Transform.
• Sleep de activiteit Copy data naar het canvas. Deze activiteit verplaatst data van de bron naar de bestemming.

3. Configureer de Copy data-activiteit

• Klik op de activiteit Copy data om het instellingenpaneel te openen.
• Onder het tabblad Source:
• Selecteer de bron-dataset die je eerder hebt gemaakt.
• Configureer indien nodig extra opties, zoals bestands- of mapfilters.
• Onder het tabblad Sink:
• Selecteer de bestemmingsdataset.
• Specificeer eventuele extra instellingen, zoals hoe om te gaan met bestaande data op de bestemming (bijv. overschrijven of aanvullen).
• Gebruik het tabblad Mapping om de velden of kolommen van de bron aan de bestemming uit te lijnen, zodat de data compatibel is.
• Sla je configuratie op.

Stap 4: Publiceer en voer de pijplijn uit

Pijplijnen publiceren in Azure Data Factory

1. Publiceer je pijplijn

• Klik, zodra je pijplijn is geconfigureerd, op Publish in de toolbar.
• Hiermee sla je je pijplijn op en maak je deze klaar voor uitvoering. Zonder publiceren blijven aangebrachte wijzigingen concepten en kunnen ze niet worden uitgevoerd.

2. Voer de pijplijn uit

• Om je pijplijn te testen, klik je bovenaan op Add Trigger en selecteer je Trigger Now voor een handmatige run. Zo kun je verifiëren dat de pijplijn naar verwachting werkt.
• Stel anders een geautomatiseerd schema in:
• Ga naar het tabblad Triggers en maak een nieuwe trigger.
• Definieer de triggercondities, zoals een tijdgebonden schema (bijv. elke dag om 08:00) of een gebeurtenisgebonden voorwaarde (bijv. bestandsaankomst in Azure Blob Storage).
• Koppel de trigger aan je pijplijn om automatisering in te schakelen.

Integratie- en transformatiefuncties van Azure Data Factory

Azure Data Factory biedt krachtige dataintegratie- en transformatiefuncties die complexe workflows vereenvoudigen en de productiviteit verhogen. In dit onderdeel bespreken we deze functies.

1. Dataflows

Dataflows bieden een visuele omgeving voor het definiëren van transformatielogica, waardoor het voor gebruikers eenvoudiger wordt om data te manipuleren en te verwerken zonder complexe code te schrijven. Veelvoorkomende taken met dataflows zijn:

• Aggregaties: Data samenvatten om betekenisvolle inzichten te verkrijgen, zoals het berekenen van totale verkoop of gemiddelde prestatiemetingen.
• Joins: Data uit meerdere bronnen combineren om verrijkte datasets te creëren voor vervolgstappen.
• Filters: Specifieke subsets selecteren op basis van gedefinieerde criteria, zodat je je kunt richten op relevante informatie.

Dataflows ondersteunen ook geavanceerde bewerkingen zoals kolomafleidingen, datatypconversies en conditionele transformaties, waardoor het veelzijdige tools zijn voor uiteenlopende data-eisen.

2. Integratie met Azure Synapse Analytics

ADF integreert naadloos met Azure Synapse Analytics en biedt een uniform platform voor big dataverwerking en geavanceerde analytics. Deze integratie stelt gebruikers in staat om:

• End-to-end dataworkflows te orkestreren die data-inname, -voorbereiding en analytics omvatten.
• De krachtige query-engine van Synapse te benutten om grote datasets efficiënt te verwerken.
• Datapijplijnen te maken die rechtstreeks naar Synapse Analytics voeren voor machine learning en rapporting-usecases.

Deze synergie tussen ADF en Synapse helpt workflows te stroomlijnen en vermindert de complexiteit van het beheren van afzonderlijke tools voor dataintegratie en analyse.

3. Pijplijnen plannen en monitoren

• Plannen: Zoals vermeld, bieden de planningsmogelijkheden van ADF robuuste automatiseringsfuncties. Gebruikers kunnen triggers definiëren op basis van tijdsintervallen (bijv. elk uur, dagelijks) of gebeurtenissen (bijv. de aankomst van een bestand in Azure Blob Storage). 
• Monitoren: Het tabblad Monitor in Azure Data Factory, gecombineerd met Azure Monitor, biedt realtimetracking en -diagnostiek voor pijplijnuitvoeringen. Gebruikers kunnen gedetailleerde logs bekijken, voortgang volgen en snel knelpunten of fouten identificeren. Meldingen en notificaties kunnen ook eenvoudig worden geconfigureerd. 

Usecases voor Azure Data Factory

Na een grondige review van de functies en componenten van ADF, kijken we waar we het voor kunnen gebruiken. 

1. Datamigratie

ADF is een krachtig hulpmiddel voor het migreren van data van on-premises systemen naar cloudplatforms. Het vereenvoudigt complexe migraties door dataverplaatsing te automatiseren, dataintegriteit te waarborgen en downtime te minimaliseren. 

Zo kun je met ADF data migreren van een on-premises SQL Server naar een Azure SQL Database met minimale handmatige interventie. Door gebruik te maken van ingebouwde connectors en integration runtimes zorgt ADF voor een veilig en efficiënt migratieproces, voor zowel gestructureerde als ongestructureerde data.

2. ETL voor datawarehousing

Extract, transform, and load (ETL)-processen vormen de kern van modern datawarehousing. Azure Data Factory stroomlijnt deze workflows door data uit meerdere bronnen te integreren, transformatielogica toe te passen en deze te laden in een datawarehouse. 

Zo kan ADF verkoopdata uit verschillende regio’s consolideren, omzetten naar een uniform formaat en laden in Azure Synapse Analytics. Dit gestroomlijnde proces zorgt voor actuele, hoogwaardige data voor rapportage en besluitvorming.

3. Dataintegratie voor datalakes

Datalakes fungeren als centrale opslagplaats voor diverse datasets en maken geavanceerde analytics en machine learning mogelijk. ADF faciliteert het inladen van data uit verschillende bronnen in Azure Data Lake Storage, met ondersteuning voor batch- en streamingscenario’s. 

Zo kun je met ADF logbestanden, socialmediafeeds en IoT-sensordata in één datalake verzamelen. Met transformatie- en integratietools zorgt ADF ervoor dat het datalake goed is georganiseerd en klaar is voor downstream analytics en AI-workloads.

Best practices voor het gebruik van Azure Data Factory

Tot slot is het de moeite waard om enkele best practices te bekijken voor effectief gebruik van ADF.

1. Modulaire pijplijnontwerp

Ontwerp pijplijnen met herbruikbare componenten om onderhoudbare en schaalbare workflows te creëren. Een modulair ontwerp maakt het eenvoudiger om afzonderlijke onderdelen te debuggen, testen en bijwerken. Maak bijvoorbeeld een herbruikbare pijplijn voor transformatielogica in plaats van die in elke pijplijn op te nemen. Dit vermindert redundantie en verhoogt de consistentie over projecten heen.

2. Optimaliseer dataverplaatsing

• Gebruik compressie: Om datatransfertijden te minimaliseren en netwerkbandbreedte te verminderen, comprimeer je grote datasets voordat je ze verplaatst. Het gebruik van bijvoorbeeld gzip kan het verplaatsen van grote bestanden aanzienlijk versnellen.
• Kies de juiste integration runtime: De keuze voor een integration runtime (Azure IR, Self-hosted IR of SSIS IR) is cruciaal voor het optimaliseren van prestaties. Zo kan self-hosted IR worden gebruikt voor on-premises dataverplaatsing om veilige en efficiënte overdrachten te garanderen, terwijl Azure IR ideaal is voor cloud-native operaties.

3. Implementeer robuuste foutafhandeling

• Retrybeleid: Configureer retrybeleid voor vluchtige fouten, zoals tijdelijke netwerkonderbrekingen of server-time-outs. Zo kunnen pijplijnen herstellen en succesvol afronden zonder handmatige tussenkomst.
• Stel meldingen in: Implementeer meldingen en notificaties om je team proactief te informeren bij pijplinfouten of prestatieproblemen. Gebruik tools zoals Azure Monitor om aangepaste alerts te configureren op basis van specifieke fouttypen of uitvoervertragingen, zodat je snel kunt ingrijpen en downtime tot een minimum beperkt.

Hoe verschilt Azure Data Factory dan van Databricks? Als je nieuwsgierig bent en de verschillen tussen Azure Data Factory en Databricks wilt ontdekken, bekijk dan de blog Azure Data Factory vs Databricks: A Detailed Comparison.

Azure Data Factory vs. Microsoft Fabric

Terwijl je Azure Data Factory onder de knie krijgt, is het cruciaal om de evolutie ervan te begrijpen: Microsoft Fabric.

Hoewel Azure Data Factory (ADF) een robuuste, zelfstandige Platform-as-a-Service (PaaS)-oplossing blijft die breed wordt gebruikt in enterprises, heeft Microsoft Fabric geïntroduceerd als de toekomst van zijn data-ecosysteem. Fabric is een alles-in-één SaaS-platform dat Data Factory, Synapse Analytics en Power BI samenbrengt in één omgeving.

Moet je ADF of Fabric gebruiken?

• Blijf bij ADF als: Je een volwassen, sterk aanpasbare PaaS-oplossing nodig hebt met diepe integratie in legacy on-premises systemen, of als je granulaire controle over infrastructuur nodig hebt (zoals dedicated Integration Runtimes).
• Kijk naar Fabric als: Je een modern dataplatform vanaf nul bouwt en een uniforme ervaring wilt waarin data engineering, datawarehousing en Power BI-visualisatie in één workspace plaatsvinden zonder data te verplaatsen (dankzij OneLake).

Let op: ADF-pijplijnen en Fabric Data Factory-pijplijnen lijken sterk op elkaar, dus de skills die je vandaag in ADF leert, zijn direct overdraagbaar naar Fabric. Je kunt onze Introduction to Microsoft Fabric-cursus volgen om meer te leren. 

Conclusie

Azure Data Factory vereenvoudigt het bouwen, beheren en opschalen van datapijplijnen in de cloud. Het biedt een intuïtief platform voor zowel technische als niet-technische gebruikers, waarmee ze data uit verschillende bronnen efficiënt kunnen integreren en transformeren. 

Door gebruik te maken van functies zoals codevrije pipeline-authoring, integratiemogelijkheden en monitoringtools, kunnen gebruikers eenvoudig schaalbare en betrouwbare workflows creëren.

Wil je meer leren over Azure Data Factory? Bekijk dan de Top 27 Azure Data Factory Interview Questions and Answers.

Als je de ruggengraat van Azure wilt verkennen, inclusief onderwerpen als containers, virtuele machines en meer, raad ik deze geweldige gratis cursus aan: Understanding Microsoft Azure Architecture and Services.