ADF Pipeline日志记录方法：使用日志活动、脚本活动和Azure Monitor日志

在ADF（Azure Data Factory）管道中，常用的日志记录方法有以下几种：\n\n1. 使用日志活动：ADF提供了一个特殊的日志活动，可以将指定的消息写入到管道运行的日志中。可以使用此方法记录关键事件、错误消息等。例如，使用"Write to log"活动在管道运行时记录一条消息。\n\n{\n "name": "LogActivity",\n "type": "ExecutePipeline",\n "linkedServiceName": {\n "referenceName": "AzureBlobStorageLinkedService",\n "type": "LinkedServiceReference"\n },\n "definition": {\n "type": "HDInsightSpark",\n "rootPath": "adftutorial/logs",\n "scriptPath": "adftutorial/scripts/LogActivity.py"\n }\n}\n\n\n2. 使用脚本活动：可以在ADF管道中使用自定义脚本活动，通过编写脚本来记录日志。例如，在HDInsightSpark活动中使用Python脚本编写日志记录逻辑，将日志写入到指定的日志文件中。\n\nimport logging\n\n# 设置日志级别和日志文件\nlogging.basicConfig(filename='log.txt', level=logging.DEBUG)\n\n# 记录日志消息\nlogging.debug('This is a debug message')\nlogging.info('This is an info message')\nlogging.warning('This is a warning message')\nlogging.error('This is an error message')\nlogging.critical('This is a critical message')\n\n\n3. 使用Azure Monitor日志：ADF可以与Azure Monitor集成，将日志事件发送到Azure Monitor日志中。可以使用Azure Monitor提供的查询语言（KQL，Kusto Query Language）来查询和分析日志数据。\n\n这些是ADF中常用的日志记录方法，可以根据具体的需求选择合适的方法来记录日志。