使用者可以通過UI來建立ADF，在UI中建立ADF時，使用者不需要下載單獨的IDE，而僅僅通過 Microsoft Edge 或者 Google Chrome瀏覽器。使用者登入Azure Portal，選擇 “Data factories” 服務，通過 Data factories 服務中建立ADF。

一，建立Data Factory例項

開啟 Data factories之後，點選“+ Add”，建立自己的資料工廠例項：

step1，填寫Basics資訊

在 “Create Data Factory” 面板中開始建立資料工廠例項，首先填寫“Basics”資訊：Subscription（訂閱）、資源組（Resource group）、區域（Region）、名稱（Name）和版本（Version），版本選擇V2。

step2：配置git

在V2版本中，使用者在建立資料工廠時，還可以配置“Git configuration”，用於版本控制，可以勾選“Configure Git later”，在建立資料工廠例項之後，擇機配置git。

step3：檢查和建立

檢查（Review+Create）無誤後，點選“Create” 按鈕建立Data factory 例項。等例項建立完成，點選Next Step “Go to resource” 導航到資料工廠頁面。

二，作者和監視器

在Data factory的overview頁面上，點選"Authoer & Monitor"按鈕，這會導航到 Azure Data Factory的使用者介面（UI）頁面中。

ADF的UI介面如下圖所示，介面中顯示了常用的幾個功能：Create Pipeline、Create Data Flow等。

由於我們是第一次建立Data Factory，在建立Pipeline之前，我們還需要建立連線（connection）和資料集（dataset）。

三，建立連線服務

點選UI介面左側的“Manage”選項卡，首先建立連線，連線有兩種型別：Linked services 和 Integration runtimes，本文建立Liked Services，由於Linked Services 依賴於Integration runtimes，因此，我們首先建立Integration runtimes。

1，建立Integration runtimes（IR）

如何建立Integration runtimes，請閱讀：《ADF 第三篇：Integration runtime和 Linked Service》

2，建立Linked Services

在Connections中選中“Linked Services”，點選“+New”，建立一個新的Linked Services：

不同的資料來源，有不同的Linked Service，要根據實際的資料來源，選擇合適的資料來源的型別，下圖建立的Linked Service的型別是SQL Server，輸入 Name、Connect via integration runtime、Server name、Database name、Authentication type 、 User name和 Password。

注意，Connect via integration runtime 就是上一節建立的Integration runtimes。

Azure Key Vault是一個儲存空間，使用者把密碼儲存到Azure Key Vault中，輸入Key Vault的名稱和密碼就能提取它儲存的資訊。

四，建立Dataset

dataset 代表資料儲存的結構（schema），它既可以代表資料來源，從資料來源中讀取資料；也可以代表資料目標，把資料儲存到該資料目標中。

建立一個dataset例項，只是儲存了資料儲存的結構等元資料資訊，而不會真正儲存實際的資料。資料真正儲存在dataset指向的底層儲存物件中，舉個例子，dataset執行SQL Server例項中的一個表，那麼資料實際儲存在這個表中，而dataset儲存的資料是表的結構和導航到表的Linked Service。同一個dataset，既可以作為獲取資料的資料來源，也可以作為儲存資料的資料目標。

點選“鉛筆”對應的“Author”選項卡，進入到Fact Resources介面，點選“+”，選擇 Dataset，進入到建立Dataset的介面

設定Dataset的屬性，設定Dataset的Name，通過Linked service來獲取源資料的連線，通過Table name來指定表，建議把Import schema設定為From conneciton/store。

五，建立Pipeline

建立管道，管道相當於一個容器，可以把一個或多個Activity拖放到管道中。

如果向管道中放置Activity？使用者不需要編寫任何程式碼，只需要從“Activities”列表中選擇需要的Activity，拖放到Pipeline中，常用的Activity 通常位於“General”子目錄中。

本文演示Copy data Activity的用法，從“Move & transform”子目錄，選擇Copy data：

Copy Activity的作用是把資料從一個dataset轉移到另一個dataset中。

1，設定Copy Activity的Source屬性

Source 屬性表示資料來源，Copy Activity 從Source dataset中獲取資料：

2，Copy Activity的Sink屬性

Sink屬性用於設定資料目標，Sink dataset用於儲存資料：

3，Copy Activity的其他屬性

Mapping屬性選項卡用於設定Source dataset和Sink dataset之間的列對映，並可以設定列型別的轉換。

4，除錯Pipeline

點選“Debug”對當前Pipeline進行除錯

到此，一個簡單的ADF就建立完成。

參考文件：

Quickstart: Create a data factory by using the Azure Data Factor