實(shí)時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs與StreamAnalytics1實(shí)時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs與StreamAnalytics1.1簡介1.1.1實(shí)時計算的重要性實(shí)時計算在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理中扮演著關(guān)鍵角色，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)設(shè)備數(shù)據(jù)處理等，實(shí)時計算能夠幫助我們快速分析數(shù)據(jù)流，及時發(fā)現(xiàn)異?；蜈厔?，從而做出迅速反應(yīng)。AzureStreamAnalytics正是微軟Azure平臺提供的一項(xiàng)服務(wù)，用于處理和分析實(shí)時數(shù)據(jù)流。1.1.2AzureStreamAnalytics概述AzureStreamAnalytics是一種完全托管的實(shí)時數(shù)據(jù)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)源的實(shí)時數(shù)據(jù)。這項(xiàng)服務(wù)可以處理大量數(shù)據(jù)，每秒可處理數(shù)百萬事件，同時提供低延遲的處理能力。AzureStreamAnalytics可以與AzureEventHubs、IoTHub、BlobStorage等數(shù)據(jù)源無縫集成，使得數(shù)據(jù)的收集、處理和分析變得簡單高效。1.1.3AzureEventHubs簡介AzureEventHubs是一種高吞吐量的事件收集服務(wù)，可以接收和存儲來自數(shù)百萬個設(shè)備或服務(wù)的數(shù)據(jù)。它提供了彈性伸縮能力，能夠處理從少量到大量數(shù)據(jù)的場景。EventHubs是實(shí)時數(shù)據(jù)流處理的理想起點(diǎn)，因?yàn)樗梢允占瘉碜愿鞣N來源的數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到AzureStreamAnalytics進(jìn)行進(jìn)一步處理。1.2集成AzureEventHubs與StreamAnalytics1.2.1創(chuàng)建AzureEventHubs首先，我們需要在Azure門戶中創(chuàng)建一個EventHubs命名空間和一個EventHub實(shí)例。命名空間是EventHubs的容器，而EventHub實(shí)例則是具體的數(shù)據(jù)流入口。#使用AzureCLI創(chuàng)建EventHubs命名空間

azeventhubsnamespacecreate--name<namespace-name>--resource-group<resource-group-name>--location<location>--skuStandard

#創(chuàng)建EventHub實(shí)例

azeventhubseventhubcreate--name<eventhub-name>--namespace-name<namespace-name>--resource-group<resource-group-name>1.2.2發(fā)送數(shù)據(jù)到EventHubs一旦創(chuàng)建了EventHub，我們就可以開始發(fā)送數(shù)據(jù)到它。以下是一個使用Python發(fā)送數(shù)據(jù)到EventHubs的示例：fromazure.eventhubimportEventHubProducerClient,EventData

#創(chuàng)建EventHubs生產(chǎn)者客戶端

producer=EventHubProducerClient.from_connection_string(conn_str="<your-connection-string>",eventhub_name="<eventhub-name>")

#創(chuàng)建事件數(shù)據(jù)

event_data_batch=producer.create_batch()

event_data_batch.add(EventData('Hello,world!'))

event_data_batch.add(EventData('AzureStreamAnalyticsisawesome!'))

#發(fā)送事件數(shù)據(jù)

withproducer:

producer.send_batch(event_data_batch)1.2.3創(chuàng)建AzureStreamAnalytics作業(yè)接下來，我們需要在Azure門戶中創(chuàng)建一個StreamAnalytics作業(yè)，該作業(yè)將從EventHubs讀取數(shù)據(jù)，并執(zhí)行實(shí)時分析。{

"name":"<job-name>",

"location":"<location>",

"properties":{

"streamingUnits":3,

"inputs":[

{

"name":"<input-name>",

"properties":{

"type":"stream",

"serialization":{

"type":"json"

},

"datasource":{

"type":"microsoft:eventhub",

"properties":{

"serviceBusNamespace":"<namespace-name>",

"sharedAccessPolicyName":"RootManageSharedAccessKey",

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

"eventHubName":"<eventhub-name>"

}

}

}

}

],

"query":"SELECT*FROM<input-name>",

"outputErrorPolicy":"drop"

}

}1.2.4配置StreamAnalytics作業(yè)在創(chuàng)建作業(yè)后，我們需要配置輸入和輸出。輸入可以是EventHubs，而輸出可以是AzureBlobStorage、PowerBI、SQLDatabase等。以下是一個配置輸出到BlobStorage的示例：{

"name":"<output-name>",

"properties":{

"type":"microsoft:storage",

"datasource":{

"type":"microsoft:storage",

"properties":{

"storageAccountName":"<your-storage-account-name>",

"storageAccountKey":"<your-storage-account-key>",

"storageContainer":"<your-container-name>"

}

},

"serialization":{

"type":"json"

}

}

}1.2.5實(shí)時數(shù)據(jù)流處理查詢AzureStreamAnalytics支持使用類似SQL的查詢語言來處理數(shù)據(jù)流。例如，我們可以使用以下查詢來計算每分鐘從EventHubs接收到的消息數(shù)量：SELECT

COUNT(*),

TumblingWindow(minute,1)asw

INTO

<output-name>

FROM

<input-name>

GROUPBY

TumblingWindow(minute,1)1.2.6運(yùn)行和監(jiān)控StreamAnalytics作業(yè)最后，我們需要在Azure門戶中啟動作業(yè)，并監(jiān)控其運(yùn)行狀態(tài)。Azure提供了詳細(xì)的監(jiān)控工具，可以幫助我們了解作業(yè)的性能和數(shù)據(jù)處理情況。通過以上步驟，我們可以成功地將AzureEventHubs與AzureStreamAnalytics集成，實(shí)現(xiàn)對實(shí)時數(shù)據(jù)流的高效處理和分析。這不僅提高了數(shù)據(jù)處理的實(shí)時性，還簡化了數(shù)據(jù)流的管理，使得開發(fā)者可以專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，而無需關(guān)心底層的數(shù)據(jù)處理和存儲細(xì)節(jié)。2設(shè)置AzureEventHubs2.1創(chuàng)建AzureEventHubs實(shí)例在開始集成AzureStreamAnalytics之前，首先需要創(chuàng)建一個AzureEventHubs實(shí)例。EventHubs是一個用于接收和存儲大量流數(shù)據(jù)的服務(wù)，它能夠處理來自數(shù)百萬個設(shè)備或服務(wù)的事件。2.1.1步驟1:登錄Azure門戶打開瀏覽器，訪問Azure門戶。使用您的Azure訂閱登錄。2.1.2步驟2:創(chuàng)建EventHubs命名空間在Azure門戶的左側(cè)菜單中，選擇“創(chuàng)建資源”。搜索“EventHubs”，并選擇“創(chuàng)建”。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。名稱:輸入一個全局唯一的命名空間名稱。位置:選擇一個地理位置。SKU:選擇“Standard”或“Dedicated”。點(diǎn)擊“審查+創(chuàng)建”，然后“創(chuàng)建”。2.1.3步驟3:創(chuàng)建EventHub在命名空間創(chuàng)建完成后，導(dǎo)航到該命名空間。選擇“EventHubs”，然后點(diǎn)擊“添加”。輸入以下信息：名稱:為您的EventHub命名。分區(qū)數(shù)量:選擇分區(qū)數(shù)量，至少為1。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”。2.2配置EventHubs的訪問策略為了使AzureStreamAnalytics能夠訪問EventHubs，需要配置訪問策略以生成共享訪問簽名（SAS）密鑰。2.2.1步驟1:訪問EventHubs命名空間在Azure門戶中，找到并打開您創(chuàng)建的EventHubs命名空間。2.2.2步驟2:創(chuàng)建訪問策略選擇“共享訪問策略”，然后點(diǎn)擊“添加”。輸入策略名稱，例如“streamAnalyticsAccess”。選擇權(quán)限級別，通常選擇“管理”以獲得所有權(quán)限。點(diǎn)擊“創(chuàng)建”。2.2.3步驟3:獲取連接字符串在創(chuàng)建的訪問策略下，點(diǎn)擊“顯示連接字符串”。選擇一個策略，復(fù)制其連接字符串，稍后在配置StreamAnalytics作業(yè)時使用。2.3理解EventHubs的分區(qū)EventHubs使用分區(qū)來提高數(shù)據(jù)吞吐量和并行處理能力。每個EventHub至少有一個分區(qū)，但可以有多個。分區(qū)允許數(shù)據(jù)在多個實(shí)例上分布，從而提高處理速度和可靠性。2.3.1分區(qū)的作用并行處理:每個分區(qū)可以獨(dú)立處理，允許并行執(zhí)行多個StreamAnalytics作業(yè)。數(shù)據(jù)持久化:分區(qū)數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲，有助于數(shù)據(jù)恢復(fù)和持久性。負(fù)載均衡:數(shù)據(jù)在多個分區(qū)間自動分布，避免單點(diǎn)過載。2.3.2示例代碼:發(fā)送數(shù)據(jù)到EventHubs以下是一個使用Python發(fā)送數(shù)據(jù)到EventHubs的示例代碼：fromazure.eventhubimportEventHubProducerClient,EventData

#連接字符串和事件中心名稱

conn_str="Endpoint=sb:///;SharedAccessKeyName=streamAnalyticsAccess;SharedAccessKey=yourkey==;EntityPath=yourhubname"

eventhub_name="yourhubname"

#創(chuàng)建生產(chǎn)者客戶端

producer=EventHubProducerClient.from_connection_string(conn_str=conn_str,eventhub_name=eventhub_name)

#創(chuàng)建事件數(shù)據(jù)

event_data_batch=producer.create_batch()

event_data_batch.add(EventData('Hello,World!'))

event_data_batch.add(EventData('Anothermessage!'))

#發(fā)送事件數(shù)據(jù)

withproducer:

producer.send_batch(event_data_batch)

#關(guān)閉生產(chǎn)者客戶端

producer.close()2.3.3示例數(shù)據(jù)假設(shè)我們有以下數(shù)據(jù)樣例，將被發(fā)送到EventHubs：{

"id":"12345",

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

"temperature":22.5,

"humidity":60

}此數(shù)據(jù)樣例包含了設(shè)備ID、時間戳、溫度和濕度信息，可用于實(shí)時監(jiān)控和分析。通過以上步驟，您已經(jīng)創(chuàng)建了AzureEventHubs實(shí)例，配置了訪問策略，并理解了分區(qū)的概念。接下來，您可以開始集成AzureStreamAnalytics，以實(shí)時分析和處理這些數(shù)據(jù)。3實(shí)時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs與StreamAnalytics3.1創(chuàng)建AzureStreamAnalytics作業(yè)3.1.1定義輸入源在AzureStreamAnalytics中，定義輸入源是作業(yè)創(chuàng)建的第一步。AzureEventHubs是一個高吞吐量、低延遲的事件收集服務(wù)，非常適合用作實(shí)時數(shù)據(jù)流的輸入源。以下是如何在StreamAnalytics作業(yè)中配置AzureEventHubs作為輸入源的步驟：登錄Azure門戶，訪問你的StreamAnalytics作業(yè)。選擇輸入，點(diǎn)擊“添加輸入源”。選擇EventHubs作為數(shù)據(jù)源類型。配置EventHubs詳細(xì)信息：事件中心名稱：輸入你的EventHubs實(shí)例名稱。事件中心策略名稱：選擇用于訪問EventHubs的共享訪問策略。事件中心策略密鑰：輸入共享訪問策略的密鑰。事件中心消費(fèi)者組：指定用于消費(fèi)事件的消費(fèi)者組。示例代碼：定義輸入源--SQLQuerytodefineinputsourcefromEventHubs

WITHEventHubInputAS(

SELECT*

FROMEventHub('yourEventHubName','yourConsumerGroup','yourEventHubPolicyName','yourEventHubPolicyKey')

)3.1.2編寫查詢語句編寫查詢語句是StreamAnalytics作業(yè)的核心。使用SQL-like查詢語言，可以對實(shí)時數(shù)據(jù)流進(jìn)行復(fù)雜的分析和處理。以下是一個示例查詢，用于從EventHubs接收數(shù)據(jù)，并計算每分鐘的事件數(shù)量：示例代碼：編寫查詢語句--SQLQuerytocounteventsperminute

WITHEventHubInputAS(

SELECT*

FROMEventHub('yourEventHubName','yourConsumerGroup','yourEventHubPolicyName','yourEventHubPolicyKey')

)

SELECT

TumblingWindow(minute,1)asw,

COUNT(*)asEventCount

INTO

OutputTable

FROM

EventHubInput

GROUPBY

w;3.1.3配置輸出目標(biāo)配置輸出目標(biāo)是將處理后的數(shù)據(jù)流發(fā)送到目的地的步驟。AzureStreamAnalytics支持多種輸出目標(biāo)，包括AzureBlob存儲、AzureSQL數(shù)據(jù)庫、PowerBI等。以下是如何配置輸出到AzureBlob存儲的步驟：選擇輸出，點(diǎn)擊“添加輸出”。選擇Blob存儲作為輸出目標(biāo)。配置Blob存儲詳細(xì)信息：存儲賬戶名稱：輸入你的Azure存儲賬戶名稱。存儲賬戶密鑰：輸入存儲賬戶的訪問密鑰。容器名稱：指定用于存儲輸出數(shù)據(jù)的容器。文件路徑：定義文件的路徑和命名規(guī)則。示例代碼：配置輸出目標(biāo)--SQLQuerytodefineoutputtoBlobStorage

WITHEventHubInputAS(

SELECT*

FROMEventHub('yourEventHubName','yourConsumerGroup','yourEventHubPolicyName','yourEventHubPolicyKey')

),

EventCountAS(

SELECT

TumblingWindow(minute,1)asw,

COUNT(*)asEventCount

FROM

EventHubInput

GROUPBY

w

)

INTO

BlobStorage('yourStorageAccountName','yourStorageAccountKey','yourContainerName','yourFilePath')

SELECT

*

FROM

EventCount;通過以上步驟，你可以成功地在AzureStreamAnalytics中集成AzureEventHubs，實(shí)現(xiàn)對實(shí)時數(shù)據(jù)流的分析和處理，并將結(jié)果輸出到AzureBlob存儲。這為實(shí)時數(shù)據(jù)分析和決策提供了強(qiáng)大的支持。4實(shí)時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs與StreamAnalytics4.1集成EventHubs與StreamAnalytics4.1.1在StreamAnalytics中添加EventHubs作為輸入在AzureStreamAnalytics中集成EventHubs作為數(shù)據(jù)輸入源，是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模實(shí)時數(shù)據(jù)流處理的關(guān)鍵步驟。EventHubs是一種高吞吐量、低延遲的事件收集服務(wù)，能夠處理每秒數(shù)百萬的事件。將其與StreamAnalytics結(jié)合，可以實(shí)時分析這些事件，提取有價值的信息。步驟1：創(chuàng)建EventHubs首先，需要在Azure門戶中創(chuàng)建一個EventHubs命名空間和一個EventHub實(shí)例。在創(chuàng)建過程中，確保記錄下命名空間名稱、EventHub名稱以及訪問策略和密鑰，這些信息將在后續(xù)步驟中使用。步驟2：配置StreamAnalytics作業(yè)輸入在Azure門戶中，打開你的StreamAnalytics作業(yè)。點(diǎn)擊“輸入”，然后選擇“添加輸入”。選擇“事件中心”作為輸入源。輸入以下信息：命名空間名稱：在步驟1中創(chuàng)建的EventHubs命名空間的名稱。事件中心名稱：在步驟1中創(chuàng)建的EventHub實(shí)例的名稱。策略名稱和密鑰：用于訪問EventHub的安全憑證。序列化格式：通常選擇JSON或AVRO，這取決于你的事件數(shù)據(jù)格式。示例代碼：EventHubs事件數(shù)據(jù)格式假設(shè)EventHubs中的事件數(shù)據(jù)如下：{

"id":"123",

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

"value":100

}在StreamAnalytics中，你可以使用以下查詢來讀取和處理這些事件：SELECTid,timestamp,value

INTOoutputAlias

FROMinputAlias

WHEREvalue>50;4.1.2優(yōu)化查詢以處理EventHubs數(shù)據(jù)處理來自EventHubs的大規(guī)模數(shù)據(jù)流時，優(yōu)化查詢至關(guān)重要，以確保高效的數(shù)據(jù)處理和低延遲。使用窗口函數(shù)窗口函數(shù)允許你對數(shù)據(jù)流中的事件進(jìn)行時間或事件數(shù)量的分組，這對于實(shí)時分析非常有用。示例代碼：使用窗口函數(shù)WITHwindowedDataAS(

SELECTid,SUM(value)astotalValue

FROMinputAlias

GROUPBYTumblingWindow(minute,5),id

)

SELECTid,totalValue

INTOoutputAlias

FROMwindowedData

WHEREtotalValue>1000;此查詢將數(shù)據(jù)按5分鐘的滾動窗口分組，并計算每個窗口內(nèi)每個id的value總和。4.1.3測試數(shù)據(jù)流在部署StreamAnalytics作業(yè)之前，測試數(shù)據(jù)流以確保數(shù)據(jù)正確處理和查詢邏輯無誤是必要的。步驟1：使用測試數(shù)據(jù)在StreamAnalytics作業(yè)的輸入設(shè)置中，選擇“測試數(shù)據(jù)”選項(xiàng)，上傳或輸入示例數(shù)據(jù)。步驟2：運(yùn)行查詢測試在查詢編輯器中，點(diǎn)擊“測試”按鈕，運(yùn)行查詢并查看輸出結(jié)果。這將幫助你驗(yàn)證查詢邏輯是否按預(yù)期工作。示例代碼：測試查詢假設(shè)你上傳了以下測試數(shù)據(jù)：[

{"id":"123","timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z","value":100},

{"id":"456","timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z","value":200},

{"id":"123","timestamp":"2023-01-01T00:01:00Z","value":300}

]運(yùn)行以下查詢：SELECTid,SUM(value)astotalValue

INTOoutputAlias

FROMinputAlias

GROUPBYid;預(yù)期輸出[

{"id":"123","totalValue":400},

{"id":"456","totalValue":200}

]這表明查詢正確地對每個id的value進(jìn)行了求和。通過以上步驟，你可以成功地將AzureEventHubs集成到AzureStreamAnalytics中，優(yōu)化查詢以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)流，并測試數(shù)據(jù)流以確保一切按預(yù)期運(yùn)行。這為實(shí)時數(shù)據(jù)分析和洞察提供了強(qiáng)大的工具。5高級主題:使用AzureStreamAnalytics集成AzureEventHubs5.1使用窗口進(jìn)行時間序列分析在實(shí)時計算場景中，時間序列分析是關(guān)鍵的一環(huán)，它幫助我們從連續(xù)的數(shù)據(jù)流中提取有價值的信息。AzureStreamAnalytics通過使用窗口功能，可以對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、分析和模式識別。5.1.1原理AzureStreamAnalytics支持多種類型的窗口，包括滑動窗口、會話窗口和跳動窗口?；瑒哟翱谑亲畛Ｓ玫囊环N，它在固定的時間間隔內(nèi)收集數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。例如，你可以設(shè)置一個滑動窗口，每5分鐘收集一次數(shù)據(jù)，然后計算這5分鐘內(nèi)的平均值、最大值或最小值。5.1.2示例代碼假設(shè)我們有一個來自AzureEventHubs的溫度數(shù)據(jù)流，我們想要計算每10分鐘的平均溫度。--創(chuàng)建輸入流

CREATEEXTERNALTABLE[TemperatureStream](

[timestamp]datetime,

[temperature]float

)WITH(

LOCATION='/temperatureData',

DATA_SOURCE=[EventHubDataSource],

FORMAT=[JsonFormat]

);

--使用滑動窗口計算平均溫度

WITHTemperatureWindowAS(

SELECT

TUMBLE([timestamp],'10minutes')ASTumbleWindow,

AVG([temperature])ASAverageTemperature

FROMTemperatureStream

GROUPBYTUMBLE([timestamp],'10minutes')

)

SELECT

TumbleWindow.StartASWindowStart,

TumbleWindow.EndASWindowEnd,

AverageTemperature

INTO[TemperatureAverageOutput]

FROMTemperatureWindow;5.1.3解釋在上述代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個外部表TemperatureStream，用于接收來自EventHubs的溫度數(shù)據(jù)。然后，我們使用TUMBLE函數(shù)創(chuàng)建了一個每10分鐘的滑動窗口，并在每個窗口內(nèi)計算平均溫度。最后，我們將結(jié)果輸出到TemperatureAverageOutput表中。5.2實(shí)現(xiàn)事件處理的復(fù)雜邏輯AzureStreamAnalytics不僅限于基本的聚合操作，它還支持復(fù)雜的事件處理邏輯，如事件關(guān)聯(lián)、模式匹配和條件過濾，這在處理實(shí)時數(shù)據(jù)流時非常有用。5.2.1示例代碼假設(shè)我們有兩個數(shù)據(jù)流，一個是溫度數(shù)據(jù)流，另一個是濕度數(shù)據(jù)流，我們想要在溫度超過30度且濕度超過70%時發(fā)送警報。--創(chuàng)建溫度和濕度輸入流

CREATEEXTERNALTABLE[TemperatureStream](

[timestamp]datetime,

[temperature]float

)WITH(

LOCATION='/temperatureData',

DATA_SOURCE=[EventHubDataSource],

FORMAT=[JsonFormat]

);

CREATEEXTERNALTABLE[HumidityStream](

[timestamp]datetime,

[humidity]float

)WITH(

LOCATION='/humidityData',

DATA_SOURCE=[EventHubDataSource],

FORMAT=[JsonFormat]

);

--關(guān)聯(lián)溫度和濕度數(shù)據(jù)流，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜邏輯

SELECT

T.[timestamp],

T.[temperature],

H.[humidity]

INTO[AlertOutput]

FROMTemperatureStreamAST

JOINHumidityStreamASH

ONT.[timestamp]=H.[timestamp]

WHERET.[temperature]>30ANDH.[humidity]>70;5.2.2解釋在這個例子中，我們創(chuàng)建了兩個外部表TemperatureStream和HumidityStream，分別接收溫度和濕度數(shù)據(jù)。然后，我們使用JOIN操作關(guān)聯(lián)這兩個數(shù)據(jù)流，基于時間戳進(jìn)行匹配。最后，我們使用WHERE子句來過濾出溫度超過30度且濕度超過70%的事件，并將這些事件輸出到AlertOutput表中。5.3監(jiān)控和故障排除在實(shí)時數(shù)據(jù)處理中，監(jiān)控和故障排除是確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。AzureStreamAnalytics提供了豐富的工具和API來監(jiān)控作業(yè)狀態(tài)和性能，以及診斷和解決可能出現(xiàn)的問題。5.3.1監(jiān)控AzureStreamAnalytics作業(yè)的監(jiān)控可以通過Azure門戶、AzureMonitor日志和指標(biāo)，以及使用AzureStreamAnalyticsRESTAPI來實(shí)現(xiàn)。例如，你可以監(jiān)控作業(yè)的輸入和輸出速率、延遲、錯誤率等關(guān)鍵性能指標(biāo)。5.3.2故障排除當(dāng)作業(yè)出現(xiàn)錯誤或性能問題時，可以使用AzureStreamAnalytics的診斷日志和錯誤報告來定位問題。例如，如果作業(yè)的延遲過高，你可以檢查輸入數(shù)據(jù)的速率是否超過了作業(yè)的處理能力，或者是否有網(wǎng)絡(luò)延遲問題。5.3.3示例代碼使用AzureCLI檢查作業(yè)狀態(tài)：azstream-analyticsjobshow--name<job-name>--resource-group<resource-group-name>使用AzureMonitor查詢作業(yè)的性能指標(biāo)：AzureStreamAnalyticsJobs

|whereResourceGroupName=="<resource-group-name>"andJobName=="<job-name>"

|summarizeavg(InputRate),avg(OutputRate),avg(Latency)bybin(TimeGenerated,5m)5.3.4解釋在上述示例中，我們使用AzureCLI命令來顯示指定作業(yè)的狀態(tài)。通過AzureMonitor查詢，我們可以獲取作業(yè)的輸入和輸出速率以及延遲，按5分鐘的時間間隔進(jìn)行匯總，這有助于我們監(jiān)控作業(yè)的實(shí)時性能。通過這些高級主題的深入探討，你可以更有效地使用AzureStreamAnalytics和AzureEventHubs來處理和分析實(shí)時數(shù)據(jù)流，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理邏輯，并確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。6實(shí)時計算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs與StreamAnalytics6.1回顧關(guān)鍵概念在集成AzureEventHubs與AzureStreamAnalytics的過程中，我們探討了實(shí)時數(shù)據(jù)流處理的關(guān)鍵概念，包括：AzureEventHubs：一種高吞吐量、低延遲的事件收集服務(wù)，用于接收和存儲來自數(shù)百萬設(shè)備的數(shù)據(jù)。AzureStreamAnalytics：一種完全托管的實(shí)時流處理服務(wù)，用于分析來自多個數(shù)據(jù)源的流數(shù)據(jù)，如EventHubs、IoTHub等。事件處理：在StreamAnalytics中，事件是指從數(shù)據(jù)源接收到的任何數(shù)據(jù)點(diǎn)。事件處理包括數(shù)據(jù)的攝取、轉(zhuǎn)換和輸出。查詢語言：AzureStreamAnalytics使用SQL-like查詢語言，允許用戶定義數(shù)據(jù)流的處理邏輯。輸出目標(biāo)：處理后的數(shù)據(jù)可以輸出到多種目標(biāo)，如AzureBlob存儲、PowerBI、SQL數(shù)據(jù)庫等。6.2探索更多AzureStreamAnalytics功能AzureStreamAnalytics提供了豐富的功能，以滿足不同場景下的實(shí)時數(shù)據(jù)處理需求：6.2.1高級分析AzureStreamAnalytics支持復(fù)雜事件處理（CEP），允許在流數(shù)據(jù)上執(zhí)行高級分析，如模式檢測、異常檢測和預(yù)測分析。例如，使用TumblingWindow函數(shù)可以定義一個滑動窗口，對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作：WITH

SalesAS(

SELECT

TumblingWindow(minute,5)ASWindow,

SUM(Amount)ASTotalSales

FROM

Input

GROUPBY

TumblingWindow(minute,5),

ProductID

)

SELECT

Window.StartASWindowStart,

Window.EndASWindowEnd,

ProductID,

TotalSales

INTO

Output

FROM

Sales6.2.2外部數(shù)據(jù)源集成除了A