《Windows Azure Platform 系列文章目录》
之前在别的项目中遇到了类似的问题，SQL Server虚拟机中的订单数据，每天产生的数据约千万级别，数据库已经达到了5TB级别。之前需要人工对于SQL Server Table进行归档，费时费力。
我们可以利用Azure Data Factory，把SQL Server虚拟机的表，导入到Azure Storage中。
主要概念：
(1)ADF是云端的ETL工具
(2)Apache Parquet，列存储，高压缩比，数据保存在Azure Storage中
(3)Parquet Viewer，Windows下查看Parquet数据的工具：https://github.com/mukunku/ParquetViewer
主要步骤：
1.准备Azure虚拟机，安装SQL Server 2016，把数据插入到SQL Server表中，我们这里的sample data有411万行
2.设置虚拟机的1433端口号，设置Source Service Tag为AzureCloud。允许Azure Cloud服务访问。
3.创建Azure Data Factory。步骤略。
3.设置ADF的源数据，如下图：
4.选择类型为SQL Server
5.设置链接到SQL VM的链接字符串信息。如下图：
6.选择SQL Server Table表，或者执行T-SQL语句
7.然后我们设置目标数据
8.创建1个Azure Storage。再创建blob container，步骤略。
9.设置目标数据类型，为Azure Blob Storage
10.选择数据格式，为Parquet。如下图：
11.选择到Azure Storage Account的Container Name，并设置新创建的Parquet文件名为ADF执行成功的时间。
@formatDateTime(addhours(utcnow(),8),'yyyy-MM-ddTHH:mm:ss')
请注意：ADF执行的时间为UTC时区，我们需要把UTC时区转化为UTC+8北京时区
12.配置完毕后，我们可以通过debug进行调试
13.执行完毕后，我们可以在Azure Storage中，查看到执行成功后的Parquet文件，文件夹以yyyy-MM-ddTHH:mm:ss格式进行命名
14.如果调试成功，我们可以设置触发器，设置每天执行。
15.设置每天执行一次
16.最后，我们可以点击上图的Publish All，把这个ADF发布
最后执行结果：
1.411万行数据，总计花费56分钟，数据可以复制到Azure Storage
2.Parquet格式的文件，总大小为4.25 GB
3.SQL Server虚拟机磁盘在ADF执行过程中，Disk Read 1分钟内峰值2GB。Network Out峰值为2GB
4.执行完毕后，可以通过ParquetViewer，查看存储在Azure Storage的文件。
