如何在ADF中无需Databricks获取ADLS内CSV文件的行数？

方法1：Get Metadata活动+自定义表达式估算 #

• 先用Get Metadata活动获取CSV文件的contentLength（总字节数）
• 再用Get Metadata活动读取文件首行，算出首行的字节长度（注意编码，比如UTF-8要考虑BOM的影响）
• 用Lookup活动读取10行左右样本，算出平均每行的字节数（也可以直接用首行长度估算，样本法更准确）
• 最后用表达式计算总行数：div(sub(activity('Get Metadata1').output.contentLength, activity('Get Metadata2').output.firstRowLength), 平均行字节数) + 1（加1是把首行算进去）
• 适合不需要绝对精确行数的场景，步骤少，不用跑数据流。

方法2：简化你的数据流方案 #

你原来的数据流可以砍掉DerivedColumn环节：

• 直接用Source读取CSV文件
• 接Aggregate活动，聚合规则选count(1)（直接统计所有行，不用额外生成rowcount列）
• 最后用Sink把结果缓存或者输出到小文件，后续通过Lookup读取这个统计值
• 比你原来的步骤少一步，更简洁高效。

方法3：Web活动调用ADLS API（小文件适用） #

如果你的文件不大，且ADF有ADLS的访问权限：

• 用Web活动调用ADLS Gen2的文件内容获取API，拿到文件文本内容
• 用表达式length(split(activity('Web1').output, '\n'))统计换行符数量，得到行数
• 注意大文件别用这个，容易内存溢出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tharun