在ADF Dataflow中,可以采用以下最佳实践来实现并行处理:
使用分区模式可以将数据分成较小的块,使其更容易处理。可以通过以下代码来实现:
partition($$MaxConcurrency=2,PartitionByCol="PartitionColumn")
该代码将数据划分为2个分区,并按“PartitionColumn”列进行分区。
优化数据流架构可以减少数据传输和处理时间,并使整个数据流更可靠。例如,可以将一系列转换操作合并为一个数据流,以减少数据复制和移动。以下代码可以将两个数据流合并为一个数据流:
union(DataFlow1,DataFlow2)
使用缓存可以在处理数据之前存储数据,并在数据处理之前进行预处理。这可以大大减少处理时间。以下代码可以将数据缓存:
cache()
使用并行运行的数据流可以加速数据处理并提高数据流的性能。可以通过以下代码来实现:
setproperty(name="EnableConcurrentExecution",value=true)
该代码将启用并行执行模式。
规划节点的位置可以使数据在传输过程中减少数据复制和移动。例如,可以在数据源节点附近放置数据缓存节点,以减少数据传输时间。以下代码可以添加一个数据缓存节点:
addcache()
通过以上最佳实践的实现,ADF Dataflow可以更有效地处理数据,提高数据处理性能和效率。