Azure Data Factory Pipeline设计文档：Master Pipeline与Worker Pipeline交互

///'ADF（Azure Data Factory） pipeline的设计文档通常包括以下几个部分：//n//n1. 简介：对整个设计文档进行概述，包括目的、背景和概要等。//n//n2. 架构图：展示ADF pipeline的整体架构图，包括Master Pipeline和Worker Pipeline之间的关系。//n//n3. 控制表结构：描述Control Table的结构，包括表名、字段名和数据类型等。例如，可以定义一个名为ControlTable的表，包含字段ID、Value等。//n//n4. Master Pipeline设计：//n - 源数据：指定Control Table作为源数据，通过Lookup活动从表中读取一条数据。//n - 参数传递：将从Control Table中读取到的值作为参数传递给Worker Pipeline。可以使用Set Variable活动将值存储在变量中，并将变量作为参数传递给Worker Pipeline的调用活动。//n - Worker Pipeline调用：使用Web活动或Execute Pipeline活动调用Worker Pipeline，将参数传递给Worker Pipeline的输入参数。//n//n5. Worker Pipeline设计：//n - 数据复制：使用Copy活动从源数据源（如数据库、文件存储等）复制数据到目标数据源。可以根据具体的需求和数据源类型选择合适的复制活动，如Copy Data活动、Copy Blob活动等。//n - 输入参数使用：在Worker Pipeline中，可以使用参数化的方式来使用Master Pipeline传递的参数。例如，在Copy活动中，可以使用@pipeline().parameters.ParameterName的方式引用参数值。//n//n6. 错误处理：考虑在Master Pipeline和Worker Pipeline中添加适当的错误处理机制，如重试策略、错误日志记录等。//n//n7. 调度和监控：描述如何在ADF中调度Master Pipeline，并如何监控Pipeline的运行状态和性能。//n//n8. 部署和维护：描述如何将整个Pipeline部署到目标环境，并提供必要的维护和运维指南。//n//n以上是ADF pipeline设计文档的一般结构和内容，具体的设计文档可能会根据实际需求和数据流程的复杂性而有所不同。///