Azure Data Factory 系列博客：
- ADF 第一篇：Azure Data Factory介绍
- ADF 第二篇：使用UI创建数据工厂
- ADF 第三篇：Integration runtime和 Linked Service
- ADF 第四篇：管道的执行和触发器
- ADF 第五篇：转换数据
- ADF 第六篇：Copy Data Activity详解
- ADF 第七篇：控制流概述
- ADF 第八篇：传递参数（Pipeline的Parameter和Variable，Activity的output）和应用表达式
管道在Azure Data Factory中的运行（命名为Pipeline run）定义为管道执行的一个实例（instance of pipeline execution ），每一次管道执行(pipeline run)都有一个唯一的GUID来标识。用户可以定义一个触发器，比如，制定定时计划，触发器在特定的时间点被激发，自动执行管道。当然，也可以手动执行管道，本文重点关注触发器执行。
在管道执行时，可以把argument传递给管道中定义的parameters，这样管道就可以根据parameters的值动态调整Activity的执行路径。
一，触发器执行的类型
触发器代表一个处理单元，以确定合适开始执行管道，数据工厂支持三种类型的触发器：
- 计划触发器（Schedule trigger）：按照计划来执行管道
- 翻滚窗口触发器（Tumbling window trigger）：在固定间隔下操作管道
- 基于事件的触发器（Event-based trigger）：响应事件的触发器
管道和触发器具有多对多的关系，多个触发器可以触发一个管道，一个触发器可以触发多个管道，因此，触发器可以在多个管道中共享，当修改触发器时，所有引用该触发器的Pipeline都会同步修改。
二，计划触发器
计划触发器（Schedule trigger）按照时间计划来运行管道，本文重点关注计划触发器，这可以实现在特定的时间点，按照特定的频率和特定的时间间隔来执行管道，实现数据工厂的自动化运行。
在创建计划触发器时，需要设置计划触发器的属性：
- startTime和endTime：计划触发器的开始时间和结束时间，通常只制定schedule的startTime，而不设置EndTime，这样计划触发器就永远有效。
- timeZone：时区，计划触发器计时的时区
- recurrence：重复
- frequency：频率
- interval：间隔
Step1：新建触发器
在管道中，点击Trigger，选择“New/Edit”
Step2：设置触发器的属性
打开“New trigger”界面，从Type列表中选择Schedule，创建Schedule Trigger，Start date默认值是当前的时间，表示trigger从当前时间开始有效；如果设置“Specify an End Date”，那么在End date之后，计划触发器不会再次激发Pipilne的执行。在 Activated 属性中选择“Yes”，表示计划触发器从创建开始是活跃的。
Step3：发布到数据工厂
把Trigger创建完成之后，之后把Pipeline的更新发布到数据工厂，触发器才会按照计划来执行管道。
点击“Publish all”按钮，把Pipeline的修改发布到数据工厂，在把更新发布到数据工厂之前，触发器不会启动触发器，那么管道中的Activity也不会按照计划来运行。
三，监控管道和触发
数据工厂会记录Pipeline的每一个次执行的数据，在数据工厂的UI界面中，打开“Monitor”选项卡，打开的界面如下图所示，点击“Pipeline runs”，可以查看管道的执行记录；点击“Trigger runs”，可以查看触发器执行的记录，
参考文档：