Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Задача копирования данных ADLS завершится неудачно, если данные не существуют

Я пытаюсь скопировать данные из ADLS с помощью конвейера фабрики данных Azure. Конвейер будет работать ежедневно, и каждый день он будет копировать данные за один и тот же день.

В конвейере указано время начала и окончания, чтобы получить данные только за текущие дни, как показано ниже. введите описание изображения здесь

Проблема в том, что даже при отсутствии данных в источнике задание копирования данных выполняется успешно, показывая состояние успешного конвейера. введите описание изображения здесь

Есть ли способ завершить задачу копирования данных, если в исходном ADL нет данных?


Ответы:


1

Я не думаю, что вы можете заставить операцию копирования завершиться неудачей, если источник существует. Что бы я сделал, так это поместил бы действие GetMetadata, которое фиксирует Exists, перед копией. Если его нет, откажитесь от конвейера.

29.03.2021
  • Да! Для проверки файлов в папке этой цели будет служить действие getMetadata. 12.04.2021
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..