ADF databricks python活动从blob存储而不是dbfs中挑选python脚本

ADF（Azure Data Factory）是微软提供的一项云数据集成服务，可用于创建、安排和管理数据工作流。它提供了丰富的数据连接、数据转换和数据传输功能，帮助用户在不同数据存储和处理系统之间实现数据的可靠传输和转换。

Databricks是一个基于Apache Spark的分析平台，提供了一个协作的环境，用于数据工程师、数据科学家和分析师进行数据处理和机器学习任务。Databricks支持Python、Scala、R和SQL等多种编程语言，并提供了大量的库和工具，简化了数据处理和分析的流程。

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算等领域。它具有简洁的语法、丰富的第三方库和活跃的开发社区，在云计算领域也有广泛应用。

对于将Python脚本从Blob存储而不是DBFS（Databricks File System）中挑选的活动，可以通过ADF的“Copy Activity”来实现。Copy Activity可以从多种数据源中读取数据，并将其写入到目标数据存储中，支持各种数据处理操作和转换。

在ADF中配置Copy Activity时，可以选择Blob存储作为源数据，并指定Python脚本的路径和名称。然后，可以选择目标数据存储（如Azure Blob存储、Azure SQL数据库、Azure Data Lake Store等）来保存脚本的输出结果。

优势：

• 灵活性：ADF提供了丰富的数据连接和转换功能，使得Python脚本可以与多种数据源进行交互和处理。
• 可扩展性：ADF能够处理大规模的数据，支持分布式计算和并行处理，提高了处理效率和性能。
• 可靠性：ADF提供了数据复制和容错机制，确保数据传输和处理的可靠性和一致性。
• 可视化：ADF提供了可视化的用户界面和操作面板，简化了数据工作流的创建和管理过程。

应用场景：

• 数据集成：将数据从不同的源系统中提取、转换和加载到目标系统中。
• 数据转换：对数据进行清洗、转换、归并、聚合等操作，以满足分析和报表需求。
• 数据迁移：将数据从本地系统或其他云平台迁移到Azure云平台中。
• 数据处理：使用Python脚本进行数据分析、机器学习、文本处理等任务。

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