触发器用于根据特定条件或计划自动启动管

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示例答案：Azure 数据工厂通过自托管集成运行时 (IR) 实现云和本地环境之间的数据安全移动，IR 充当 ADF 和本地数据源之间的桥梁。

例如，当您将数据从本地 SQL Server 移动到 Azure Blob 存储时，自托管 IR 会安全地连接到本地系统。这允许 ADF 传输数据，同时通过传输和静态加密确保安全性。这在混合云场景中特别有用，其中数据分布在云和本地基础设施之间。

解释触发器如何在 Azure 数据工厂中工作。
描述：此问题测试您对 ADF 如何使用不同类型的触发器自动化和调度管道的理解。

示例答案：在 Azure 数据工厂中，道执行。触发器主要分为三种类型：

计划触发器在特定时间或间隔运行管道，例如每天凌晨 2 点运行管道。
基于事件的触发器触发管道以响应事件，例如将文件添加到 Azure Blob 存储时。
时间窗口触发器在一系列不重叠的时间窗口中触发管道，这对于基于时间的数据处理非常有用。
在 Azure 数据工厂中设置翻转窗口触发器

在 Azure 数据工厂中配置翻转窗口触发器。图片来源：微软.

可以在 Azure 数据工厂管道中使用哪些类型的活动？
描述：此问题测试您对 ADF 管道可以执行的不同任务的了解。

示例答案： Azure 数据工厂管道支持多种类型的活动。这些是最常见的：

活动类型

描述

数据移动

使用复制活动在支持的数据存储（例如 Azure Blob 存储、SQL 数据库）之间移动数据。

数据转换

它包括使用 Spark 进行数据转换逻辑的数据流活动、用于 ETL 越南手机数据 操作的数据流映射以及用于数据准备的数据流整理。

控制流程

使用 ForEach、If Condition、Switch、Wait 和 Until 等活动来创建条件逻辑，提供对管道执行的控制。

外部执行

运行外部应用程序或函数，包括 Azure Functions、Web 活动（调用 REST API）和 SQL 存储过程活动。

定制活动

允许使用 .NET 或 Azure Batch 服务在自定义活动中执行自定义代码，从而为高级数据处理需求提供灵活性。

其他服务

支持 HDInsight、Databricks 和 Data Lake 分析活动，这些活动与其他 Azure 分析服务集成以执行复杂的数据任务。

如何监视和调试 Azure 数据工厂管道？
描述：此问题测试您对 ADF 监控和调试工具的熟悉程度。

示例答案：Azure 数据工厂通过 Azure 门户的“监视器”选项卡提供强大的监视和调试界面。在这里我可以跟踪管道执行、查看活动状态并诊断故障。每个活动都会生成日志，可以查看日志以识别错误并解决问题。

此外，Azure Monitor 可以配置为根据管道故障或性能问题发送警报。为了进行调试，我通常首先查看失败活动的日志，检查错误的详细信息，并在解决问题后重新运行管道。