Azure数据工厂-“按需”和“传输与复制”方法可从Data Lake访问示例数据

Question

一旦样本数据已存储在我们的Data Lake中，将有两种访问这些样本数据的方法： “按需”方法，可以根据输入参数随时检索样本数据信息（即可以“查询”数据湖中的整个样本数据池，这很像关系数据库）。

“转换和复制”方法，其中，作为数据湖存储过程的一部分，一旦存储了样本，便对其进行数据转换并“进一步”复制到另一种类型的数据存储中（例如一旦样本已存储在数据湖中，就对其进行ETL处理，然后将其存储在数据仓库中。 Azure数据工厂（ADF）方法满足这两种访问类型（如果有的话）的性能如何？

使用Azure Data Factory时我有几个问题： “按需”方法：

• 是否可以根据以下条件“查询”数据湖中的样本数据： 日期，来源，客户ID等？
• ADF提供什么样的性能？
• 这种方法会产生什么样的定价？
• 这是否适合各种应用（例如其他本地应用 应用; PowerBI）？

“转换和复制”方法：

• 可以使用ADF转换存储在数据湖中的样本吗？怎么样 可以实现吗？
• 使用ADF的效果如何？ （我们可以期望样本多快 一旦存储在“下游”数据存储中 数据湖？）
• 这种方法会产生什么样的定价？

Azure数据工厂的新增功能。需要了解这些方法以获得答案。