實時計算：Azure Stream Analytics：數(shù)據(jù)源與事件源的集成

實時計算：AzureStreamAnalytics：數(shù)據(jù)源與事件源的集成1實時計算：AzureStreamAnalytics：數(shù)據(jù)源與事件源的集成1.1簡介1.1.1實時計算的重要性實時計算在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理中扮演著至關(guān)重要的角色，尤其是在需要即時響應(yīng)和決策的場景中。例如，金融交易、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，實時計算能夠幫助系統(tǒng)快速檢測異常、預(yù)測趨勢并即時做出反應(yīng)，從而提高效率和安全性。AzureStreamAnalytics作為微軟Azure平臺上的實時流處理服務(wù)，提供了強(qiáng)大的工具來處理和分析流式數(shù)據(jù)，使得開發(fā)者能夠構(gòu)建實時數(shù)據(jù)處理和分析的解決方案。1.1.2AzureStreamAnalytics概述AzureStreamAnalytics是一種完全托管的實時流處理服務(wù)，它允許用戶使用SQL-like查詢語言來分析來自多個數(shù)據(jù)源的流數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源可以是AzureEventHubs、IoTHub、BlobStorage、HDInsightHDFS等。通過AzureStreamAnalytics，用戶可以輕松地從流數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，進(jìn)行實時分析，并將結(jié)果發(fā)送到目標(biāo)輸出，如PowerBI、AzureTableStorage、EventHubs等，以供進(jìn)一步處理或可視化。1.2數(shù)據(jù)源與事件源的集成1.2.1數(shù)據(jù)源的配置AzureStreamAnalytics支持多種數(shù)據(jù)源，其中AzureEventHubs和IoTHub是處理實時事件流的常見選擇。下面以AzureEventHubs為例，介紹如何在AzureStreamAnalytics中配置數(shù)據(jù)源。示例：配置AzureEventHubs作為數(shù)據(jù)源1.在Azure門戶中創(chuàng)建一個StreamAnalytics作業(yè)。

2.在作業(yè)中添加數(shù)據(jù)輸入，選擇“EventHub”作為數(shù)據(jù)源類型。

3.輸入EventHub的詳細(xì)信息，包括命名空間、事件中心名稱、策略名稱和策略密鑰。

4.選擇事件序列化格式，如JSON或AVRO。

5.保存配置。1.2.2事件源的數(shù)據(jù)處理一旦配置了數(shù)據(jù)源，AzureStreamAnalytics就可以開始處理流式數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、聚合、過濾和關(guān)聯(lián)等操作。下面通過一個示例來說明如何使用SQL-like查詢語言處理來自EventHubs的數(shù)據(jù)。示例：處理來自EventHubs的數(shù)據(jù)假設(shè)EventHubs接收的是設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式如下：{

"deviceId":"Device1",

"temperature":22.5,

"humidity":60,

"timestamp":"2023-01-01T12:00:00Z"

}我們想要監(jiān)控所有設(shè)備的溫度，當(dāng)溫度超過30度時發(fā)送警報。可以使用以下查詢：--創(chuàng)建一個輸入流，從EventHubs讀取數(shù)據(jù)

CREATEINPUT[DeviceData]WITH(

[Serialization]=[JSON],

[DataSource]=[EventHub]([EventHubNamespace]='YourEventHubNamespace',

[EventHubName]='YourEventHubName',

[SharedAccessPolicyName]='YourPolicyName',

[SharedAccessPolicyKey]='YourPolicyKey')

)

AS

SELECT*

FROM[EventData]

WHERE[EventData].temperatureISNOTNULL;

--創(chuàng)建一個警報輸出，將結(jié)果發(fā)送到AzureTableStorage

CREATEOUTPUT[DeviceAlerts]WITH(

[Serialization]=[JSON],

[DataSource]=[TableStorage]([StorageAccountName]='YourStorageAccount',

[StorageAccountKey]='YourStorageKey',

[Table]='DeviceAlerts')

)

AS

SELECT[deviceId],[temperature],[timestamp]

FROM[DeviceData]

WHERE[temperature]>30;1.2.3事件源的集成與輸出處理完數(shù)據(jù)后，AzureStreamAnalytics可以將結(jié)果輸出到不同的目標(biāo)，如AzureTableStorage、PowerBI或另一個EventHub。下面以將警報數(shù)據(jù)輸出到AzureTableStorage為例，介紹如何配置輸出。示例：配置AzureTableStorage作為輸出1.在StreamAnalytics作業(yè)中添加數(shù)據(jù)輸出，選擇“TableStorage”作為輸出類型。

2.輸入存儲賬戶的名稱和密鑰。

3.指定表名和分區(qū)鍵，如果需要的話。

4.保存配置。通過上述步驟，我們已經(jīng)成功地配置了AzureStreamAnalytics作業(yè)，從EventHubs讀取數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，并將結(jié)果輸出到AzureTableStorage。這為實時監(jiān)控和分析提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)，可以進(jìn)一步擴(kuò)展到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析場景。1.3結(jié)論AzureStreamAnalytics通過其靈活的數(shù)據(jù)源和事件源集成能力，為實時數(shù)據(jù)處理提供了強(qiáng)大的支持。無論是從IoT設(shè)備收集傳感器數(shù)據(jù)，還是從社交媒體流中提取用戶行為，AzureStreamAnalytics都能夠高效地處理這些數(shù)據(jù)，提供即時的洞察和決策支持。通過SQL-like查詢語言，用戶可以輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、聚合和過濾，而無需編寫復(fù)雜的代碼。這使得AzureStreamAnalytics成為構(gòu)建實時數(shù)據(jù)處理和分析解決方案的理想選擇。2實時計算：AzureStreamAnalytics：數(shù)據(jù)源與事件源的集成2.1數(shù)據(jù)源與事件源2.1.1理解數(shù)據(jù)源在AzureStreamAnalytics中，數(shù)據(jù)源是流數(shù)據(jù)或參考數(shù)據(jù)的起點。流數(shù)據(jù)源可以是AzureEventHubs、AzureIoTHub、AzureBlobStorage、AzureFunctions、或任何支持HTTP協(xié)議的數(shù)據(jù)源。參考數(shù)據(jù)源則通常來自AzureSQL數(shù)據(jù)庫或CosmosDB，用于與流數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作。示例：配置AzureEventHubs作為數(shù)據(jù)源1.在AzureStreamAnalytics作業(yè)中，選擇“輸入”并點擊“添加輸入”。

2.選擇“事件中心”作為數(shù)據(jù)源類型。

3.輸入事件中心的詳細(xì)信息，包括事件中心名稱、命名空間、策略名稱和策略密鑰。

4.配置數(shù)據(jù)序列化格式，如JSON或CSV。

5.點擊“保存”以完成數(shù)據(jù)源的配置。2.1.2事件源的種類AzureStreamAnalytics支持多種事件源，包括：AzureEventHubs：用于處理大量事件數(shù)據(jù)。AzureIoTHub：專門用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流。BlobStorage：用于處理存儲在AzureBlob中的數(shù)據(jù)文件。HTTP：通過HTTP協(xié)議接收數(shù)據(jù)。AzureFunctions：作為數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)接收器。示例：使用AzureIoTHub作為事件源1.在AzureStreamAnalytics作業(yè)中，選擇“輸入”并點擊“添加輸入”。

2.選擇“IoTHub”作為數(shù)據(jù)源類型。

3.輸入IoTHub的詳細(xì)信息，包括IoTHub名稱、共享訪問策略名稱和密鑰。

4.配置數(shù)據(jù)序列化格式，如JSON。

5.點擊“保存”以完成事件源的配置。2.1.3事件源的配置配置事件源時，需要指定事件源的類型、連接詳細(xì)信息、數(shù)據(jù)序列化格式和數(shù)據(jù)格式。此外，還可以設(shè)置事件時間屬性、水印延遲和數(shù)據(jù)語言。示例：配置BlobStorage作為事件源1.在AzureStreamAnalytics作業(yè)中，選擇“輸入”并點擊“添加輸入”。

2.選擇“BlobStorage”作為數(shù)據(jù)源類型。

3.輸入BlobStorage的詳細(xì)信息，包括存儲賬戶名稱、訪問密鑰、容器名稱和文件模式。

4.配置數(shù)據(jù)序列化格式，如CSV。

5.設(shè)置事件時間屬性，例如使用文件的創(chuàng)建時間作為事件時間。

6.點擊“保存”以完成事件源的配置。2.2事件源的配置代碼示例以下是一個使用AzureStreamAnalyticsSDK配置AzureEventHubs作為事件源的C#代碼示例：usingMicrosoft.Azure.StreamAnalytics;

//創(chuàng)建一個輸入定義

varinput=newInput(

name:"EventHubInput",

dataType:newDataType("string"),

serialization:newJsonSerialization(),

source:newEventHubStreamInputDataSource(

eventHubNamespace:"YourEventHubNamespace",

eventHubName:"YourEventHubName",

sharedAccessPolicyName:"YourPolicyName",

sharedAccessPolicyKey:"YourPolicyKey"));

//將輸入定義添加到作業(yè)

job.Inputs.Add(input);2.2.1代碼解釋創(chuàng)建輸入定義：定義輸入的名稱、數(shù)據(jù)類型和序列化方式。配置事件中心數(shù)據(jù)源：指定事件中心的命名空間、名稱、共享訪問策略名稱和密鑰。添加輸入到作業(yè)：將配置好的輸入定義添加到StreamAnalytics作業(yè)中。通過以上步驟，可以將AzureEventHubs配置為AzureStreamAnalytics作業(yè)的數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)對實時事件數(shù)據(jù)的處理和分析。3實時計算：AzureStreamAnalytics：數(shù)據(jù)源與事件源的集成3.1集成AzureEventHubs3.1.1創(chuàng)建AzureEventHubs在開始集成AzureEventHubs作為AzureStreamAnalytics的數(shù)據(jù)源之前，首先需要在Azure門戶中創(chuàng)建一個EventHubs命名空間和一個EventHub實例。以下是創(chuàng)建過程的步驟：登錄Azure門戶。創(chuàng)建EventHubs命名空間：選擇“創(chuàng)建資源”。搜索“EventHubs”并選擇“創(chuàng)建”。填寫命名空間的基本信息，包括訂閱、資源組、命名空間名稱、位置等。選擇“創(chuàng)建”以生成命名空間。創(chuàng)建EventHub實例：在命名空間中，選擇“EventHubs”。點擊“添加”以創(chuàng)建一個新的EventHub。輸入實例名稱，保持其他設(shè)置默認(rèn)，然后選擇“創(chuàng)建”。3.1.2配置EventHubs作為數(shù)據(jù)源一旦創(chuàng)建了EventHub，接下來的步驟是將其配置為AzureStreamAnalytics作業(yè)的數(shù)據(jù)源。以下是配置過程：創(chuàng)建或編輯AzureStreamAnalytics作業(yè)。添加數(shù)據(jù)源：在作業(yè)設(shè)置中，選擇“輸入”并點擊“添加輸入”。選擇“事件中心”作為數(shù)據(jù)源類型。輸入EventHub的詳細(xì)信息，包括命名空間名稱、事件中心名稱、策略名稱和策略密鑰。配置輸入序列化：選擇“JSON”或“AVRO”作為序列化格式，這取決于你的事件數(shù)據(jù)格式。如果使用JSON，確保事件數(shù)據(jù)遵循JSON格式。示例代碼：配置EventHubs作為數(shù)據(jù)源{

"type":"Microsoft.EventHub",

"properties":{

"eventHubNamespace":"your-event-hub-namespace",

"sharedAccessPolicyName":"your-policy-name",

"sharedAccessPolicyKey":"your-policy-key",

"consumerGroupName":"$Default",

"eventHubName":"your-event-hub-name",

"format":{

"type":"Json",

"properties":{

"encoding":"UTF8",

"fieldDelimiter":","

}

}

}

}3.1.3事件數(shù)據(jù)的處理與分析配置好數(shù)據(jù)源后，可以使用AzureStreamAnalytics的查詢語言（SQL）來處理和分析實時流數(shù)據(jù)。以下是一個示例查詢，用于從EventHub中讀取數(shù)據(jù)并計算每分鐘的事件數(shù)量：示例查詢：計算每分鐘的事件數(shù)量--定義輸入流

CREATEINPUT[inputStream]WITH(

LOCATION='/your-event-hub-name',

SOURCE='EventHub',

EVENT_HUB_NAMESPACE='your-event-hub-namespace',

EVENT_HUB_NAME='your-event-hub-name',

CONSUMER_GROUP='$Default',

POLICY_NAME='your-policy-name',

POLICY_KEY='your-policy-key',

FORMAT='JSON'

)AS

SELECT*FROM[inputStream];

--定義輸出流

CREATEOUTPUT[outputStream]WITH(

LOCATION='',

STORAGE_ACCOUNT_NAME='your-storage-account',

STORAGE_ACCOUNT_KEY='your-storage-account-key',

BLOB_PATH='your-blob-path',

FORMAT='JSON'

)AS

SELECT

TumblingWindow(minute,1)aswindow,

COUNT(*)aseventCount

FROM[inputStream]

GROUPBYTumblingWindow(minute,1);

--查詢定義

SELECT

window.startASwindowStart,

window.endASwindowEnd,

eventCount

INTO[outputStream]

FROM

(

SELECT

TumblingWindow(minute,1)aswindow,

COUNT(*)aseventCount

FROM[inputStream]

GROUPBYTumblingWindow(minute,1)

);數(shù)據(jù)樣例假設(shè)EventHub中的數(shù)據(jù)如下所示：{

"id":"1",

"timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z",

"data":"Eventdata1"

}

{

"id":"2",

"timestamp":"2023-01-01T00:00:01Z",

"data":"Eventdata2"

}

{

"id":"3",

"timestamp":"2023-01-01T00:01:00Z",

"data":"Eventdata3"

}查詢結(jié)果解釋上述查詢將處理這些事件，并輸出每分鐘的事件數(shù)量。例如，對于上述數(shù)據(jù)，查詢將輸出：{

"windowStart":"2023-01-01T00:00:00Z",

"windowEnd":"2023-01-01T00:01:00Z",

"eventCount":2

}

{

"windowStart":"2023-01-01T00:01:00Z",

"windowEnd":"2023-01-01T00:02:00Z",

"eventCount":1

}這表明在第一個窗口（2023-01-01T00:00:00Z至2023-01-01T00:01:00Z）中有2個事件，在第二個窗口（2023-01-01T00:01:00Z至2023-01-01T00:02:00Z）中有1個事件。通過這種方式，AzureStreamAnalytics可以實時處理和分析來自AzureEventHubs的事件數(shù)據(jù)，為實時監(jiān)控和決策提供支持。4實時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureIoTHub4.1創(chuàng)建AzureIoTHub在開始集成AzureStreamAnalytics與AzureIoTHub之前，首先需要創(chuàng)建一個AzureIoTHub實例。AzureIoTHub是一個云服務(wù)，它充當(dāng)設(shè)備與云應(yīng)用之間的中心消息傳遞服務(wù)，允許設(shè)備安全地與云應(yīng)用通信。4.1.1步驟1：登錄Azure門戶打開瀏覽器，訪問AzurePortal。使用您的Azure訂閱賬戶登錄。4.1.2步驟2：創(chuàng)建IoTHub在Azure門戶的左側(cè)菜單中，選擇“創(chuàng)建資源”。搜索“IoTHub”，并從結(jié)果中選擇“IoTHub”。點擊“創(chuàng)建”按鈕，填寫以下信息：訂閱：選擇您的Azure訂閱。資源組：創(chuàng)建一個新的資源組或選擇一個現(xiàn)有的資源組。IoTHub名稱：輸入一個全球唯一的名稱。位置：選擇IoTHub的地理位置。SKU：選擇“F1免費”或“S1標(biāo)準(zhǔn)”等。單位：根據(jù)您的需求選擇。點擊“審查+創(chuàng)建”，然后點擊“創(chuàng)建”以部署IoTHub。4.2配置IoTHub作為數(shù)據(jù)源一旦IoTHub創(chuàng)建完成，接下來需要配置它作為AzureStreamAnalytics作業(yè)的數(shù)據(jù)源。這將允許StreamAnalytics從IoTHub中讀取實時數(shù)據(jù)流。4.2.1步驟1：創(chuàng)建StreamAnalytics作業(yè)在Azure門戶中，選擇“創(chuàng)建資源”，搜索“StreamAnalytics作業(yè)”，并創(chuàng)建一個新的作業(yè)。填寫作業(yè)的基本信息，包括名稱、位置和輸出類型。4.2.2步驟2：添加IoTHub作為輸入源在創(chuàng)建的StreamAnalytics作業(yè)中，選擇“輸入”并點擊“添加輸入”。選擇“IoTHub”，并填寫以下信息：輸入別名：為輸入源指定一個名稱。IoTHub名稱：從下拉列表中選擇您之前創(chuàng)建的IoTHub。共享訪問策略：選擇“IotHubOwner”或創(chuàng)建一個新的策略。設(shè)備ID：如果需要，可以指定特定的設(shè)備ID，否則選擇“所有設(shè)備”。點擊“保存”以添加IoTHub作為輸入源。4.3IoT設(shè)備數(shù)據(jù)的實時分析配置好IoTHub作為數(shù)據(jù)源后，可以開始編寫查詢來實時分析從IoT設(shè)備接收到的數(shù)據(jù)。AzureStreamAnalytics使用SQL-like查詢語言，允許您執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析。4.3.1示例：實時溫度警報假設(shè)IoT設(shè)備發(fā)送溫度數(shù)據(jù)到IoTHub，我們想要創(chuàng)建一個實時警報，當(dāng)溫度超過30度時觸發(fā)。--定義輸入流

CREATEINPUTTemperatureStream

WITH(datasource='IoTHub',

format='JSON',

serialization='UTF8')

AS

SELECT*

FROM[IoTHub]WHEREtemperature>30;

--定義輸出流

CREATEOUTPUTTemperatureAlert

TO'AzureTableStorage'(WITH(partitionKey='deviceid',rowKey='alertid'))

AS

SELECTdeviceid,temperature,timestamp

FROMTemperatureStream;

--定義查詢

SELECTdeviceid,temperature,timestamp

INTOTemperatureAlert

FROMTemperatureStream

WHEREtemperature>30;4.3.2解釋輸入流：TemperatureStream定義了從IoTHub接收的數(shù)據(jù)格式和條件。輸出流：TemperatureAlert將結(jié)果寫入AzureTableStorage，其中deviceid作為分區(qū)鍵，alertid作為行鍵。查詢：當(dāng)溫度超過30度時，從TemperatureStream中選擇deviceid、temperature和timestamp字段，并將結(jié)果寫入TemperatureAlert。通過以上步驟，您已經(jīng)成功地將AzureIoTHub集成到AzureStreamAnalytics中，可以實時分析和處理IoT設(shè)備數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對溫度的實時監(jiān)控和警報。這僅為AzureStreamAnalytics與IoTHub集成的冰山一角，您可以根據(jù)具體需求定制更復(fù)雜的查詢和數(shù)據(jù)處理邏輯。5實時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureBlobStorage5.1創(chuàng)建AzureBlobStorage在開始集成AzureBlobStorage作為AzureStreamAnalytics的數(shù)據(jù)源之前，首先需要創(chuàng)建一個AzureBlobStorage賬戶。AzureBlobStorage是MicrosoftAzure提供的云存儲服務(wù)，用于存儲大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本和二進(jìn)制數(shù)據(jù)。以下是創(chuàng)建AzureBlobStorage賬戶的步驟：登錄到AzurePortal。點擊“創(chuàng)建資源”。在搜索框中輸入“存儲賬戶”，然后選擇“存儲賬戶”服務(wù)。點擊“創(chuàng)建”按鈕，填寫存儲賬戶的基本信息，包括訂閱、資源組、存儲賬戶名稱、性能、復(fù)制類型、位置等。在“高級”選項卡中，可以設(shè)置訪問層級、加密、網(wǎng)絡(luò)、跨域資源共享（CORS）等高級設(shè)置。完成設(shè)置后，點擊“審查+創(chuàng)建”，然后點擊“創(chuàng)建”以部署存儲賬戶。5.2配置BlobStorage作為數(shù)據(jù)源一旦AzureBlobStorage賬戶創(chuàng)建完成，接下來的步驟是將其配置為AzureStreamAnalytics作業(yè)的數(shù)據(jù)源。AzureStreamAnalytics支持從BlobStorage中讀取數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為流數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析。以下是配置步驟：在AzurePortal中，導(dǎo)航到你的AzureStreamAnalytics作業(yè)。點擊“輸入”，然后選擇“添加輸入”。選擇“Blob存儲”作為數(shù)據(jù)源類型。輸入Blob存儲的詳細(xì)信息，包括訂閱、資源組、存儲賬戶名稱、容器名稱、路徑模式、事件模式、序列化格式等。設(shè)置數(shù)據(jù)格式，例如JSON、CSV或自定義格式。確定數(shù)據(jù)的到達(dá)時間策略，這有助于處理延遲或亂序的數(shù)據(jù)。完成配置后，點擊“保存”以應(yīng)用設(shè)置。5.2.1示例代碼：處理存儲中的流數(shù)據(jù)假設(shè)我們有一個AzureBlobStorage容器，其中包含以JSON格式存儲的事件數(shù)據(jù)，我們將使用以下示例代碼來處理這些數(shù)據(jù)：--定義輸入流

CREATEINPUT[InputBlob]

WITH(

LOCATION='/yourcontainer',

PATH_PATTERN='data/events/year={year}/month={month}/day={day}/hour={hour}',

EVENT_HUB_NAME='yourblobstorage',

EVENT_SERDE='Json',

TIMESTAMP_FORMAT='yyyy-MM-ddHH:mm:ss'

)

AS

SELECT*FROM[EventData];

--定義輸出流

CREATEOUTPUT[OutputBlob]

WITH(

LOCATION='/yourcontainer',

PATH='data/processed/year={year}/month={month}/day={day}/hour={hour}',

SERDE='Json'

)

AS

SELECT

[EventData].timestamp,

[EventData].id,

[EventData].value,

AVG([EventData].value)OVER(PARTITIONBY[EventData].idORDERBY[EventData].timestampROWSBETWEEN5PRECEDINGANDCURRENTROW)ASaverage_value

FROM[InputBlob]AS[EventData];5.2.2解釋定義輸入流：此部分代碼定義了從AzureBlobStorage讀取數(shù)據(jù)的輸入流。LOCATION參數(shù)指定了Blob存儲的URL，PATH_PATTERN用于指定數(shù)據(jù)的存儲模式，EVENT_SERDE定義了數(shù)據(jù)的序列化方式，TIMESTAMP_FORMAT用于解析事件時間戳的格式。定義輸出流：這部分代碼定義了將處理后的數(shù)據(jù)寫回AzureBlobStorage的輸出流。PATH參數(shù)指定了輸出數(shù)據(jù)的存儲路徑，SERDE定義了輸出數(shù)據(jù)的序列化方式。處理數(shù)據(jù)：在輸入流和輸出流之間，我們使用SQL查詢來處理數(shù)據(jù)。在這個例子中，我們計算每個事件ID在過去5個事件的平均值。OVER子句用于定義窗口函數(shù)的范圍，PARTITIONBY用于按ID分組數(shù)據(jù)，ORDERBY用于按時間戳排序數(shù)據(jù)，ROWSBETWEEN用于指定窗口的大小。通過以上步驟和示例代碼，你可以有效地將AzureBlobStorage集成到AzureStreamAnalytics作業(yè)中，實現(xiàn)對存儲在Blob中的流數(shù)據(jù)的實時處理和分析。6實時計算：AzureStreamAnalytics：集成其他數(shù)據(jù)源6.1使用AzureFunctions作為數(shù)據(jù)源在實時數(shù)據(jù)處理場景中，AzureStreamAnalytics可以集成AzureFunctions作為數(shù)據(jù)源，這為數(shù)據(jù)流的動態(tài)生成和處理提供了靈活性。AzureFunctions允許你運行小段代碼（函數(shù)）以響應(yīng)事件，如HTTP請求、定時觸發(fā)器或外部數(shù)據(jù)源的更改。當(dāng)與StreamAnalytics結(jié)合使用時，AzureFunctions可以作為數(shù)據(jù)生成器，實時地向StreamAnalytics作業(yè)推送數(shù)據(jù)。6.1.1示例：使用AzureFunctions向StreamAnalytics作業(yè)發(fā)送數(shù)據(jù)假設(shè)你有一個AzureFunction，其任務(wù)是從多個傳感器收集溫度數(shù)據(jù)，并實時地將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到AzureStreamAnalytics作業(yè)進(jìn)行處理。以下是一個使用C#編寫的AzureFunction示例，它使用EventHubs作為輸出，將數(shù)據(jù)推送給StreamAnalytics作業(yè)：usingSystem;

usingSystem.IO;

usingSystem.Threading.Tasks;

usingMicrosoft.Azure.EventHubs;

usingMicrosoft.Azure.WebJobs;

usingMicrosoft.Extensions.Logging;

namespaceTemperatureSensorFunction

{

publicstaticclassTemperatureSensor

{

[FunctionName("TemperatureSensor")]

publicstaticasyncTaskRun([TimerTrigger("0*/5****")]TimerInfomyTimer,ILoggerlog)

{

log.LogInformation($"C#Timertriggerfunctionexecutedat:{DateTime.Now}");

//創(chuàng)建EventHub的客戶端

varconnectionString=Environment.GetEnvironmentVariable("EventHubConnectionString");

vareventHubClient=EventHubClient.CreateFromConnectionString(connectionString);

//生成溫度數(shù)據(jù)

vartemperature=GenerateTemperatureData();

//將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式

vardata=Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(temperature);

vareventData=newEventData(Encoding.UTF8.GetBytes(data));

//發(fā)送數(shù)據(jù)到EventHub

awaiteventHubClient.SendAsync(eventData);

log.LogInformation($"Senttemperaturedata:{temperature}");

}

privatestaticTemperatureDataGenerateTemperatureData()

{

//生成隨機(jī)溫度數(shù)據(jù)

varrandom=newRandom();

returnnewTemperatureData

{

SensorId=random.Next(1,10),

Temperature=random.NextDouble()*50+10,

Timestamp=DateTime.Now

};

}

}

publicclassTemperatureData

{

publicintSensorId{get;set;}

publicdoubleTemperature{get;set;}

publicDateTimeTimestamp{get;set;}

}

}在這個示例中，TemperatureSensor函數(shù)被配置為每5分鐘運行一次（0*/5****），生成隨機(jī)的溫度數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到EventHubs。EventHubs是AzureStreamAnalytics支持的數(shù)據(jù)源之一，因此可以將此數(shù)據(jù)源配置為StreamAnalytics作業(yè)的輸入，進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析。6.2集成AzureSQLDatabaseAzureSQLDatabase是一個完全托管的關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務(wù)，可以與AzureStreamAnalytics集成，以處理歷史數(shù)據(jù)或?qū)崟r數(shù)據(jù)的存儲和查詢。通過將SQL數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源，StreamAnalytics可以讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行實時分析，并將結(jié)果寫回到另一個數(shù)據(jù)庫或輸出到其他服務(wù)。6.2.1示例：從AzureSQLDatabase讀取數(shù)據(jù)假設(shè)你有一個AzureSQLDatabase，其中包含歷史銷售數(shù)據(jù)，你希望使用AzureStreamAnalytics來實時分析這些數(shù)據(jù)，以識別銷售趨勢。以下是一個示例，展示如何配置StreamAnalytics作業(yè)以從SQL數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)：創(chuàng)建輸入源：在AzureStreamAnalytics作業(yè)中，選擇“添加輸入”，然后選擇“AzureSQLDatabase”作為數(shù)據(jù)源。輸入數(shù)據(jù)庫的連接字符串和查詢語句，例如：SELECT*FROMSalesWHERESaleDate>DATEADD(minute,-5,GETDATE())這個查詢將返回過去5分鐘內(nèi)的所有銷售記錄。配置查詢：在StreamAnalytics查詢中，你可以使用SELECT語句來處理從SQL數(shù)據(jù)庫讀取的數(shù)據(jù)。例如，你可以計算每個產(chǎn)品的平均銷售價格：SELECTProductId,AVG(SalePrice)asAveragePrice

INTOOutputAlias

FROMInputAlias

GROUPBYTumblingWindow(minute,5),ProductId這個查詢將每5分鐘計算一次每個產(chǎn)品的平均銷售價格。設(shè)置輸出：將處理后的數(shù)據(jù)寫入另一個SQL數(shù)據(jù)庫或任何其他支持的輸出，如Blob存儲或EventHubs。6.3從其他Azure服務(wù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)AzureStreamAnalytics支持從多種Azure服務(wù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，包括AzureEventHubs、AzureIoTHub、AzureBlob存儲、AzureDataLake存儲等。這種集成能力使得StreamAnalytics能夠處理來自不同來源的實時和歷史數(shù)據(jù)，為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和處理提供支持。6.3.1示例：從AzureBlob存儲導(dǎo)入數(shù)據(jù)假設(shè)你有一個AzureBlob存儲，其中包含每小時更新的天氣數(shù)據(jù)文件，你希望使用AzureStreamAnalytics來實時分析這些數(shù)據(jù)，以預(yù)測天氣變化。以下是一個示例，展示如何配置StreamAnalytics作業(yè)以從Blob存儲讀取數(shù)據(jù)：創(chuàng)建輸入源：在AzureStreamAnalytics作業(yè)中，選擇“添加輸入”，然后選擇“AzureBlob存儲”作為數(shù)據(jù)源。輸入Blob存儲的連接字符串和文件路徑，例如：Container:weatherdata

PathPrefix:hourly這將告訴StreamAnalytics作業(yè)從weatherdata容器的hourly路徑下讀取數(shù)據(jù)。配置查詢：在StreamAnalytics查詢中，你可以使用SELECT語句來處理從Blob存儲讀取的數(shù)據(jù)。例如，你可以計算每小時的平均溫度：SELECTAVG(Temperature)asAvgTemperature,System.TimestampasTimestamp

INTOOutputAlias

FROMInputAliasTIMESTAMPBY[Timestamp]

GROUPBYTumblingWindow(hour,1)這個查詢將每小時計算一次平均溫度。設(shè)置輸出：將處理后的數(shù)據(jù)寫入另一個Blob存儲、EventHubs或其他支持的輸出，以便進(jìn)一步分析或可視化。通過以上示例，你可以看到AzureStreamAnalytics如何靈活地集成各種數(shù)據(jù)源，包括AzureFunctions、AzureSQLDatabase和AzureBlob存儲，以實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)流處理和實時分析。這種集成能力是構(gòu)建現(xiàn)代實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的關(guān)鍵，能夠幫助你從海量數(shù)據(jù)中快速提取有價值的信息。7實時計算：AzureStreamAnalytics數(shù)據(jù)源與事件源的集成7.1最佳實踐與案例研究7.1.1數(shù)據(jù)源選擇策略在集成AzureStreamAnalytics時，選擇合適的數(shù)據(jù)源至關(guān)重要。Azure提供了多種數(shù)據(jù)源選項，包括AzureEventHubs、IoTHub、BlobStorage、HDInsightHadoop、AzureSQLDatabase等。選擇數(shù)據(jù)源時，應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的實時性、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)的安全性和隱私。示例：使用AzureEventHubs作為數(shù)據(jù)源//創(chuàng)建一個AzureEventHubs的輸入源

//AzureEventHubs是一個用于接收和處理應(yīng)用程序流數(shù)據(jù)的事件處理服務(wù)

//這里我們定義一個輸入源，用于接收來自EventHubs的數(shù)據(jù)

//定義輸入源

CREATEINPUT[inputName]

WITH(

[datasource]='Microsoft.EventHub',

[endpoint]='EventHub',

[eventHubNamespace]='yourEventHubNamespace',

[eventHubName]='yourEventHubName',

[sharedAccessPolicyName]='yourPolicyName',

[share