作为一款致力于成为数字化企业「最强大脑」的服务，Azure Synapse Analysis高效高弹性的架构设计、简单易用的操作、强大的功能和澎湃的数据处理和分析能力，能够帮助我们解决与数据准备、数据管理、数据仓库、大数据和AI等方面有关的很多挑战。
我们将通过《数据“科学家”必读》系列文章带领大家全面体验Azure Synapse Analysis。本系列共分为六期内容，本篇是其中的第五期：
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第一次亲密接触：开箱初体验，概括了解Azure Synapse Analysis的功能与价值；
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围绕Cosmos DB自行DIY的Azure Synapse Analysis解决方案；
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Azure Synapse Analysis与Azure Function服务的配合使用；
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通过增量数据CDC对Azure Synapse Analysis中的数据进行更新；
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借助Azure Data Factory工具实现数据处理水线的自动化操作；
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借助Synapse Link的一键同步省略ETL过程，实现最新数据的直接访问。
在上一期内容中，我们已经介绍了如何在Azure Data Warehouse中拉入增量数据CDC（Change Data Capture），并对Azure Data Warehouse现有数据进行更新。本期，我们将介绍如何通过Data Factory工具将整个数据水线自动化。
我们将通过Data Factory工具将该数据处理水线实现自动化，大体思路是将前面的Data Warehouse ETL和Update通过存储过程在DW中函数化，然后通过在Data Factory中创建数据水线来调起存储过程，整个水线的触发可以通过Data Lake中新的CDC数据产生作为事件触发条件。
首先，回顾一下整个架构：
接下来开始介绍具体操作：
1. 创建存储过程，将上期获得的ELT和Update T-SQL脚本通过存储过程进行实现。
2. 创建Data Factory Pipeline。先通过Copy Activity将Data Lake中的CDC数据拷贝至Data Warehouse中的Staging Table，再通过调用存储过程实现对DW中生产表格的Update操作。此步骤可将下面的Data Factory Pipeline Json描述文件导入到Data Factory中并按照自己环境中的SQL Pool和Data Lake连接参数进行修改。
3. 创建Data Factory Pipeline触发条件，定义Data Lake CDC文件创建作为触发条件，其中blobPathBeginWith参数和scope参数替换为相应Data Lake存储参数值。
4. 通过在Cosmos中仿真数据变更操作，查看整个Pipeline工作日志。
通过上述配置，我们实现了通过Data Factory数据水线工具自动化完成CDC由数据湖导入Data Warehouse并更新Data Warehouse数据表格的工作。
目前Azure Synapse Analysis处于预览阶段，所以在内置的Data Factory中还不支持通过Managed Identity连接SQL Pool，且不支持Blob Event Trigger Pipleline。Managed Identity 问题可使用ServicePrinciple来解决，Blob Event Trigger则会在七月底得到支持，目前大家可通过手动触发的方式或者使用非Synapse Analysis内置Data Factory来实现相同逻辑。
到此为止，整个Cosmos DB ChangeFeed数据完整的处理流程已经完毕。作为本系列的最后一篇，下期将介绍直通模式Synapse Link实现Cosmos DB一跳对接Data Warehouse的方案。
