Azure Data Factory Pipeline设计：主管道和工作管道

"ADF pipeline的设计，一个master pipeline从control table读一条数据，将读到的值当做参数传给worker pipeline，worker pipeline主要工作是copy data，copydata的原数据集和目标数据集都在参数中，帮我写master和worker的设计内容：Master Pipeline设计：\n\n1. 从control table读取一条数据，并将读取到的值作为参数传递给Worker Pipeline。\n\n2. 调用Worker Pipeline，并将参数传递给Worker Pipeline。\n\n3. 等待Worker Pipeline完成并返回结果。\n\n4. 根据Worker Pipeline的结果，更新control table中的状态或执行其他逻辑。\n\nWorker Pipeline设计：\n\n1. 接收参数，包括原数据集和目标数据集。\n\n2. 使用Copy Data活动，将原数据集中的数据复制到目标数据集中。\n\n3. 返回复制结果给Master Pipeline。\n\n注意事项：\n- Master Pipeline和Worker Pipeline可以分别使用不同的Azure Data Factory (ADF) Pipeline来实现。\n- 控制表可以是一个Azure SQL数据库表，用于存储需要处理的数据和状态信息。\n- 在Master Pipeline中，可以使用Lookup活动来从控制表中读取数据。\n- Master Pipeline可以使用ForEach活动，以便可以处理控制表中的多个数据行。\n- Worker Pipeline可以使用Copy Data活动来复制数据，可以使用参数化数据集来指定原数据集和目标数据集。\n- Worker Pipeline可以返回结果给Master Pipeline，可以使用Set Variable活动来设置结果变量，并在Master Pipeline中读取该变量。\n- 根据Worker Pipeline的结果，可以在Master Pipeline中使用If条件活动来执行不同的逻辑，例如更新控制表中的状态信息或执行其他操作。\n"