我有多个 Azure 存储 blob 容器，每个容器都有超过 100 万个 JSON 文件，包括根。无法使用（不令人震惊），因此尝试使用数据工厂将它们移动到多个文件夹，使用文件中的时间戳创建 YYYY-MM-DD/HH 文件夹设置作为分区系统。但是我尝试过的每种方法都因超时/项目限制过多而失败。需要打开每个文件，获取时间戳，并使用时间戳数据将文件移动到动态路径。想法？
更新：我能够解决这个问题，但我不会将其称为“答案”，所以我将更新问题。为了创建更小的集合，我将管道参数化为接受文件名通配符。然后，我创建了另一个管道，它使用 0-9、a-z 的数组将其用作数据集的参数。蛮力解决方法...假设必须有更好的解决方案，但目前可行。
【问题讨论】：
标签： azure azure-data-factory-2 azure-blob-storage
阅读文档：Move data to and from Azure Blob storage
以下文章介绍了如何使用不同的技术将数据移入和移出 Azure Blob 存储。
在你的情况下，我建议你使用支持.NET, Java, Node.js, Python, Go, PHP, Ruby.的SDK
相信我，如果你想从 AzureBlob 迁移你的数据，DataFactory 不是一个好方法，它会使问题变得更加复杂。
（这是我从 AzureBlob 迁移超过 1 亿个 JSON 文件（超过 2TB）后的建议）
【讨论】：
如果你有时间......我会做以下事情：
创建一个 Azure 函数来读取文件并获取您的时间戳并执行您的移动操作。范围函数只是为了使用单个文件。然后使用存储帐户中的事件 (EventGrid) 来触发创建 blob 的功能。然后您知道对于任何新文件，它会将文件移动到正确的位置。 （请记住，您需要在消费模型中达到 100 万次执行才能开始计费功能，所以这是一个低成本的选择）。
对于当前文件，创建另一个函数（或者，如果您想要更多控制，请使用逻辑应用程序，但您的成本会更高一些）并将函数或逻辑应用程序的并行度设置为较低的量（到密切关注你的处决）。为每个运行一个简单的函数，并限制运行你的第一个函数。这将慢慢地将您的文件移出该容器，最终使您进入一个合理的项目数，以便使用 ADF 之类的东西。从长远来看，这可能只会解决您的问题，因为任何新文件都会相应地进行分类，并且您的积压工作会根据需要慢慢移动。如果您需要使用指向文件所在位置的指针更新数据库，您可以将该段代码也放入您的函数或逻辑应用程序中。只是我的两分钱:)
【讨论】：
不清楚你是否使用Azure Data Lake Storage Gen2提供的hierarchical folder structure，第一代模拟了文件夹结构但不是最优的。
ADLSV2 有几个优点可以帮助您解决主要与移动操作相关的情况。
要从 ADLS Gen 1 迁移到 ADLS Gen 2，请查看 here。
此外，您可以通过以下论文here 探索针对您的特定情况的优化。
【讨论】：