實時計算：Azure Stream Analytics：輸出數(shù)據(jù)到目標(biāo)存儲

實時計算：AzureStreamAnalytics：輸出數(shù)據(jù)到目標(biāo)存儲1實時計算：AzureStreamAnalytics：輸出數(shù)據(jù)到目標(biāo)存儲1.1簡介1.1.1AzureStreamAnalytics概覽AzureStreamAnalytics是MicrosoftAzure平臺上的一個服務(wù)，用于處理和分析實時流數(shù)據(jù)。它允許用戶在數(shù)據(jù)流經(jīng)時，使用SQL-like查詢語言進(jìn)行實時分析，而無需編寫復(fù)雜的分布式處理代碼。AzureStreamAnalytics可以處理來自各種源的數(shù)據(jù)，如IoT設(shè)備、社交媒體、日志文件等，并將處理后的數(shù)據(jù)輸出到多個目標(biāo)，包括AzureBlob存儲、AzureSQL數(shù)據(jù)庫、PowerBI等。1.1.2實時數(shù)據(jù)處理的重要性在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，實時數(shù)據(jù)處理變得至關(guān)重要。它使企業(yè)能夠即時響應(yīng)市場變化、監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)、分析用戶行為等。例如，零售業(yè)可以使用實時數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化庫存管理，金融行業(yè)可以檢測欺詐行為，而制造業(yè)則可以實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。AzureStreamAnalytics通過提供低延遲、高吞吐量的數(shù)據(jù)處理能力，幫助企業(yè)從實時數(shù)據(jù)中獲取洞察，從而做出更快、更明智的決策。1.2AzureStreamAnalytics輸出數(shù)據(jù)到目標(biāo)存儲AzureStreamAnalytics的強(qiáng)大之處在于它能夠?qū)⑻幚砗蟮臄?shù)據(jù)輸出到多種目標(biāo)存儲中，包括AzureBlob存儲。Blob存儲是Azure提供的一個服務(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)。將數(shù)據(jù)輸出到Blob存儲，可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。1.2.1創(chuàng)建AzureBlob存儲在開始使用AzureStreamAnalytics輸出數(shù)據(jù)到Blob存儲之前，首先需要創(chuàng)建一個Blob存儲賬戶。這可以通過Azure門戶完成：登錄到Azure門戶。選擇“創(chuàng)建資源”。搜索“存儲賬戶”并創(chuàng)建。配置存儲賬戶的基本設(shè)置，如訂閱、資源組、存儲賬戶名稱、性能、復(fù)制類型、位置等。創(chuàng)建完成后，訪問存儲賬戶，創(chuàng)建一個容器用于存儲輸出數(shù)據(jù)。1.2.2配置輸出到Blob存儲在AzureStreamAnalytics中配置輸出到Blob存儲，需要以下步驟：創(chuàng)建作業(yè)：在AzureStreamAnalytics中創(chuàng)建一個新的作業(yè)。添加輸出：在作業(yè)中添加輸出，選擇“Blob存儲”作為目標(biāo)。配置輸出：輸入Blob存儲賬戶的連接字符串，選擇容器，設(shè)置輸出格式（如CSV、JSON）和輸出頻率。1.2.3示例代碼假設(shè)我們有一個AzureStreamAnalytics作業(yè)，處理來自IoT設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)，并將結(jié)果輸出到Blob存儲。以下是一個示例查詢：--AzureStreamAnalytics查詢示例

WITHTemperatureDataAS(

SELECT

deviceId,

temperature,

systemtimestampastimestamp

FROM

input

WHERE

temperature>30

)

SELECT

deviceId,

AVG(temperature)asaverageTemperature,

COUNT(*)aseventCount,

TumblingWindow(minute,5)aswindowStart

INTO

output

FROM

TemperatureData

GROUPBY

deviceId,

TumblingWindow(minute,5)在這個示例中，我們首先從輸入流中篩選出溫度高于30度的數(shù)據(jù)，然后使用一個滾動窗口（每5分鐘一個窗口）來計算每個設(shè)備的平均溫度和事件計數(shù)。最后，我們將結(jié)果輸出到Blob存儲。1.2.4配置輸出示例在AzureStreamAnalytics作業(yè)中配置輸出到Blob存儲的示例設(shè)置如下：Blob存儲賬戶連接字符串：使用在創(chuàng)建Blob存儲賬戶時獲得的連接字符串。容器名稱：選擇之前創(chuàng)建的容器。輸出格式：選擇JSON格式。輸出頻率：設(shè)置為每5分鐘輸出一次數(shù)據(jù)。1.2.5數(shù)據(jù)樣例假設(shè)IoT設(shè)備發(fā)送的原始數(shù)據(jù)如下：{

"deviceId":"Device1",

"temperature":32,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

},

{

"deviceId":"Device2",

"temperature":28,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

},

{

"deviceId":"Device1",

"temperature":31,

"timestamp":"2023-04-01T12:01:00Z"

}經(jīng)過AzureStreamAnalytics處理后，輸出到Blob存儲的數(shù)據(jù)可能如下：{

"deviceId":"Device1",

"averageTemperature":31.5,

"eventCount":2,

"windowStart":"2023-04-01T12:00:00Z"

}這表示在12:00到12:05的時間窗口內(nèi)，設(shè)備1的平均溫度為31.5度，共記錄了2個事件。通過以上步驟和示例，我們可以看到如何使用AzureStreamAnalytics將實時數(shù)據(jù)處理并輸出到AzureBlob存儲，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理提供支持。2實時計算：AzureStreamAnalytics：設(shè)置與配置2.1設(shè)置AzureStreamAnalytics2.1.1創(chuàng)建StreamAnalytics作業(yè)AzureStreamAnalytics是一項用于實時分析流數(shù)據(jù)的服務(wù)，適用于處理大量連續(xù)數(shù)據(jù)流，如IoT設(shè)備、日志文件或社交媒體數(shù)據(jù)。創(chuàng)建StreamAnalytics作業(yè)是開始實時數(shù)據(jù)處理的第一步。步驟1:登錄Azure門戶首先，登錄到Azure門戶(/)，使用您的Azure訂閱憑證。步驟2:創(chuàng)建StreamAnalytics作業(yè)在Azure門戶的左側(cè)菜單中，選擇“創(chuàng)建資源”。在搜索框中輸入“StreamAnalytics”，從結(jié)果中選擇“StreamAnalytics作業(yè)”。點擊“創(chuàng)建”按鈕，填寫作業(yè)的基本信息，包括訂閱、資源組、作業(yè)名稱和位置。在“輸入”部分，選擇“添加輸入”，這將引導(dǎo)您配置作業(yè)的數(shù)據(jù)輸入源。步驟3:配置輸入源輸入源是StreamAnalytics作業(yè)的數(shù)據(jù)來源。Azure支持多種輸入源，包括AzureIoTHub、Blob存儲、EventHubs和EventGrid。示例：配置Blob存儲作為輸入源#使用AzureCLI創(chuàng)建Blob存儲容器

azstoragecontainercreate--namemycontainer--account-namemystorageaccount--public-accessblob#在StreamAnalytics作業(yè)中配置Blob存儲輸入

{

"type":"Microsoft.StreamAnalytics/inputs",

"name":"BlobInput",

"properties":{

"type":"Blob",

"datasource":{

"type":"Microsoft.Storage/Blob",

"properties":{

"storageAccounts":[

{

"accountName":"mystorageaccount",

"accessKey":"your_access_key_here",

"sharedAccessPolicyKey":null,

"sharedAccessPolicyName":null

}

],

"container":"mycontainer",

"pathPattern":"inputdata/*",

"sourcePartitionCount":1,

"sourcePartitionWidth":"1000000"

}

},

"serialization":{

"type":"Json",

"properties":{

"encoding":"UTF8",

"format":"LineSeparated"

}

}

}

}在上述示例中，我們首先使用AzureCLI創(chuàng)建了一個Blob存儲容器。然后，在StreamAnalytics作業(yè)中配置了Blob存儲輸入，指定了存儲賬戶、容器、路徑模式以及序列化類型為JSON。2.2配置輸入源配置輸入源是StreamAnalytics作業(yè)的關(guān)鍵步驟，它決定了數(shù)據(jù)如何被讀取和處理。2.2.1示例：使用EventHubs作為輸入源#使用AzureCLI創(chuàng)建EventHubs命名空間和事件中心

azeventhubsnamespacecreate--namemynamespace--resource-groupmyresourcegroup--locationeastus

azeventhubseventhubcreate--namemyeventhub--namespace-namemynamespace--resource-groupmyresourcegroup#在StreamAnalytics作業(yè)中配置EventHubs輸入

{

"type":"Microsoft.StreamAnalytics/inputs",

"name":"EventHubInput",

"properties":{

"type":"EventHub",

"datasource":{

"type":"Microsoft.EventHub/EventHub",

"properties":{

"serviceBusNamespace":"mynamespace",

"sharedAccessPolicyName":"RootManageSharedAccessKey",

"sharedAccessPolicyKey":"your_shared_access_key_here",

"eventHubName":"myeventhub"

}

},

"serialization":{

"type":"Json",

"properties":{

"encoding":"UTF8",

"format":"Array"

}

}

}

}在配置EventHubs輸入時，我們首先創(chuàng)建了一個EventHubs命名空間和事件中心。然后，在StreamAnalytics作業(yè)中，我們指定了EventHubs的服務(wù)總線命名空間、共享訪問策略名稱和密鑰，以及事件中心的名稱。序列化類型同樣設(shè)置為JSON。通過以上步驟，您可以成功創(chuàng)建并配置AzureStreamAnalytics作業(yè)，使用Blob存儲或EventHubs作為數(shù)據(jù)輸入源。這為實時數(shù)據(jù)處理和分析奠定了基礎(chǔ)。接下來，您可以繼續(xù)配置作業(yè)的查詢和輸出，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析和存儲。3實時計算：AzureStreamAnalytics：輸出數(shù)據(jù)到目標(biāo)存儲3.1目標(biāo)存儲選項3.1.1AzureBlob存儲原理AzureBlob存儲是MicrosoftAzure提供的服務(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)。當(dāng)使用AzureStreamAnalytics進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理時，Blob存儲可以作為輸出目標(biāo)，接收流分析作業(yè)處理后的數(shù)據(jù)。Blob存儲支持多種數(shù)據(jù)格式，包括CSV、JSON、Parquet等，這使得數(shù)據(jù)可以被多種下游應(yīng)用和分析工具消費。內(nèi)容配置AzureStreamAnalytics作業(yè)輸出到Blob存儲在Azure門戶中創(chuàng)建或編輯StreamAnalytics作業(yè)時，選擇“輸出”設(shè)置。選擇“Blob存儲”作為輸出類型，然后指定存儲賬戶、容器和數(shù)據(jù)格式。可以設(shè)置數(shù)據(jù)的分區(qū)策略，如按時間、按事件ID等進(jìn)行分區(qū)，以優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索和管理。數(shù)據(jù)寫入Blob存儲的示例--SQL查詢示例，將處理后的數(shù)據(jù)輸出到Blob存儲

SELECT

System.TimestampasEventTime,

temperature,

humidity

INTO

[BlobStorageOutput]

FROM

[IoTDeviceInput]

WHERE

temperature>30;在此示例中，IoTDeviceInput是輸入流，BlobStorageOutput是配置為Blob存儲的輸出。查詢將篩選出溫度高于30度的記錄，并將這些記錄的時間戳、溫度和濕度值寫入Blob存儲。3.1.2AzureDataLake存儲原理AzureDataLakeStorage是Azure提供的高性能、安全、可擴(kuò)展的存儲服務(wù)，專為大數(shù)據(jù)分析設(shè)計。它支持HDFS協(xié)議，可以無縫集成Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的工具。當(dāng)AzureStreamAnalytics作業(yè)的輸出配置為DataLake存儲時，可以利用其高級數(shù)據(jù)湖功能，如數(shù)據(jù)湖分析和數(shù)據(jù)湖存儲Gen2的性能優(yōu)化。內(nèi)容配置AzureStreamAnalytics作業(yè)輸出到DataLake存儲在創(chuàng)建或編輯StreamAnalytics作業(yè)時，選擇“輸出”設(shè)置。選擇“DataLake存儲”作為輸出類型，然后指定DataLake存儲的Gen1或Gen2賬戶、文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)格式?？梢栽O(shè)置數(shù)據(jù)的分區(qū)策略，如按時間、按事件ID等進(jìn)行分區(qū)，以優(yōu)化數(shù)據(jù)檢索和管理。數(shù)據(jù)寫入DataLake存儲的示例--SQL查詢示例，將處理后的數(shù)據(jù)輸出到DataLake存儲

SELECT

System.TimestampasEventTime,

temperature,

humidity

INTO

[DataLakeOutput]

FROM

[IoTDeviceInput]

WHERE

temperature>30;此示例與Blob存儲示例類似，但DataLakeOutput是配置為DataLake存儲的輸出。查詢將篩選出溫度高于30度的記錄，并將這些記錄的時間戳、溫度和濕度值寫入DataLake存儲。3.2數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們從IoT設(shè)備接收以下數(shù)據(jù)：{

"deviceID":"Device1",

"temperature":32,

"humidity":65,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

}經(jīng)過StreamAnalytics作業(yè)處理后，如果溫度高于30度，數(shù)據(jù)將被寫入Blob存儲或DataLake存儲。輸出數(shù)據(jù)可能如下所示：{

"EventTime":"2023-04-01T12:00:00Z",

"temperature":32,

"humidity":65

}3.3結(jié)論通過將AzureStreamAnalytics作業(yè)的輸出配置為AzureBlob存儲或AzureDataLake存儲，可以實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)的持久化存儲和高效檢索。這不僅有助于數(shù)據(jù)備份和歸檔，還為后續(xù)的離線分析和數(shù)據(jù)挖掘提供了基礎(chǔ)。4實時計算：AzureStreamAnalytics：輸出數(shù)據(jù)到AzureBlob存儲4.1設(shè)置Blob存儲輸出在AzureStreamAnalytics中，將數(shù)據(jù)輸出到AzureBlob存儲是一個常見的需求，尤其是在需要對流數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化存儲或進(jìn)一步分析的情況下。AzureBlob存儲提供了大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲能力，支持多種數(shù)據(jù)類型，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。4.1.1步驟1：創(chuàng)建Blob存儲賬戶登錄到Azure門戶。點擊“創(chuàng)建資源”。搜索“存儲賬戶”并選擇。填寫存儲賬戶的基本信息，如訂閱、資源組、存儲賬戶名稱等。選擇性能和冗余選項，通常選擇“標(biāo)準(zhǔn)”性能和“區(qū)域冗余存儲”。點擊“審查+創(chuàng)建”，然后“創(chuàng)建”。4.1.2步驟2：配置Blob存儲連接在AzureStreamAnalytics作業(yè)中，需要配置輸出到Blob存儲的連接。打開你的StreamAnalytics作業(yè)。點擊“輸出”選項。點擊“添加輸出”。選擇“Blob存儲”作為輸出類型。輸入Blob存儲的連接信息，包括存儲賬戶名稱、訪問密鑰、容器名稱等。配置輸出格式，如CSV、JSON等。設(shè)置輸出策略，如滾動策略（按時間、大小或事件數(shù)）。4.2配置Blob存儲連接配置Blob存儲連接時，需要確保StreamAnalytics作業(yè)能夠正確地訪問Blob存儲。這涉及到設(shè)置正確的訪問權(quán)限和格式化輸出數(shù)據(jù)。4.2.1示例代碼：配置輸出到Blob存儲--創(chuàng)建輸出到Blob存儲的查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

[BlobStorageOutput]

FROM

[IoTHubInput]

WHERE

temperature>30;

--Blob存儲輸出定義

CREATEOUTPUT[BlobStorageOutput]

WITH(

[Serialization]=[Json](

[Format]=[LineSeparated]

),

[StorageAccountName]='yourstorageaccount',

[StorageAccountKey]='yourstoragekey',

[BlobPath]='containername/foldername',

[PartitionKey]='deviceid',

[Format]=[Json],

[RollingPolicy]=[Time](

[Interval]=5,

[Period]='Minutes'

)

);4.2.2代碼解釋查詢定義：從IoTHub輸入中選擇系統(tǒng)時間戳、溫度和濕度，當(dāng)溫度超過30度時，將數(shù)據(jù)輸出到Blob存儲。輸出定義：Serialization：指定輸出數(shù)據(jù)的序列化格式，這里使用JSON。StorageAccountName和StorageAccountKey：提供Blob存儲的賬戶名稱和訪問密鑰。BlobPath：指定數(shù)據(jù)在Blob存儲中的路徑，包括容器和子文件夾。PartitionKey：用于數(shù)據(jù)分區(qū)的鍵，這里使用設(shè)備ID。Format：輸出數(shù)據(jù)的格式，與Serialization一致。RollingPolicy：定義數(shù)據(jù)滾動的策略，這里按時間滾動，每5分鐘生成一個新的Blob文件。4.2.3數(shù)據(jù)樣例假設(shè)IoTHub輸入的數(shù)據(jù)如下：{

"deviceid":"Device1",

"temperature":31,

"humidity":60,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

}輸出到Blob存儲的數(shù)據(jù)將根據(jù)上述查詢和配置，每5分鐘生成一個新的JSON文件，文件內(nèi)容將包含所有溫度超過30度的設(shè)備數(shù)據(jù)。4.2.4注意事項確保Blob存儲的訪問密鑰安全，不要在代碼或文檔中直接暴露。根據(jù)數(shù)據(jù)量和性能需求，合理設(shè)置滾動策略，避免頻繁的文件操作影響性能。使用分區(qū)鍵可以提高數(shù)據(jù)檢索的效率，尤其是在大數(shù)據(jù)量的情況下。定期檢查Blob存儲的使用情況，確保不會超出存儲限制。通過以上步驟和示例，你可以有效地將AzureStreamAnalytics作業(yè)的數(shù)據(jù)輸出到AzureBlob存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化存儲和進(jìn)一步分析。5實時計算：AzureStreamAnalytics：輸出數(shù)據(jù)到AzureDataLake存儲5.1設(shè)置DataLake?存儲輸出在AzureStreamAnalytics中，將數(shù)據(jù)輸出到AzureDataLake存儲是一項關(guān)鍵功能，它允許你以近乎實時的方式存儲和分析大量流數(shù)據(jù)。AzureDataLake存儲（Gen2）提供了高度可擴(kuò)展的存儲解決方案，適用于大數(shù)據(jù)分析場景，包括流式數(shù)據(jù)處理和批處理。5.1.1步驟1：創(chuàng)建DataLake存儲Gen2賬戶登錄到Azure門戶。選擇“創(chuàng)建資源”。搜索并選擇“Storageaccount-DataLakeStorageGen2”。填寫必要的信息，如訂閱、資源組、賬戶名稱、性能層等。創(chuàng)建賬戶。5.1.2步驟2：在StreamAnalytics作業(yè)中添加DataLake存儲輸出打開你的StreamAnalytics作業(yè)。選擇“輸出”選項。點擊“添加輸出”。選擇“AzureDataLakeStorageGen2”作為輸出類型。輸入必要的配置信息，包括連接字符串、文件路徑、序列化格式等。5.2配置DataLake存儲連接配置AzureDataLake存儲連接到StreamAnalytics作業(yè)，需要確保作業(yè)能夠正確地訪問和寫入數(shù)據(jù)湖存儲賬戶。這涉及到設(shè)置正確的連接字符串和訪問權(quán)限。5.2.1步驟1：獲取DataLake存儲連接字符串在Azure門戶中，找到你的DataLake存儲賬戶。進(jìn)入“訪問密鑰”部分。復(fù)制連接字符串。5.2.2步驟2：配置StreamAnalytics作業(yè)中的DataLake存儲連接在StreamAnalytics作業(yè)中，你需要將獲取的連接字符串配置到輸出設(shè)置中，以便作業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)寫入DataLake存儲。{

"name":"DataLakeOutput",

"properties":{

"datasource":{

"type":"Microsoft.DataLake/locations",

"properties":{

"accountName":"yourdatalakeaccount",

"fileSystem":"yourfilesystem",

"folderPath":"yourfolderpath"

}

},

"serialization":{

"type":"Avro",

"properties":{}

},

"linkedService":{

"type":"DataLakeStorage",

"properties":{

"connectionString":"yourconnectionstring"

}

}

}

}5.2.3示例代碼：使用AzureStreamAnalyticsSDK配置DataLake存儲輸出usingMicrosoft.Azure.Management.StreamAnalytics;

usingMicrosoft.Azure.Management.StreamAnalytics.Models;

usingMicrosoft.Rest;

publicstaticvoidConfigureDataLakeOutput(stringresourceGroupName,stringjobName,stringoutputName,stringconnectionString,stringdataLakeAccountName,stringfileSystem,stringfolderPath)

{

varcredentials=SdkContext.AzureCredentialsFactory.FromServicePrincipal(clientId,clientSecret,tenantId,AzureEnvironment.AzureGlobalCloud);

varclient=newStreamAnalyticsManagementClient(credentials){SubscriptionId=subscriptionId};

varoutput=newOutput()

{

Name=outputName,

Properties=newDataLakeAnalyticsOutputDataSource()

{

Serialization=newAvroSerialization(),

DataSource=newDataLakeAnalyticsAccountDataSource()

{

AccountName=dataLakeAccountName,

FileSystem=fileSystem,

FolderPath=folderPath

},

LinkedService=newLinkedService()

{

Type="DataLakeStorage",

Properties=newDataLakeStorageLinkedService()

{

ConnectionString=connectionString

}

}

}

};

client.Outputs.CreateOrReplace(resourceGroupName,jobName,outputName,output);

}5.2.4解釋在上述代碼示例中，我們使用了AzureStreamAnalyticsSDK來配置一個輸出到AzureDataLake存儲Gen2。首先，我們從服務(wù)主體獲取憑據(jù)，然后創(chuàng)建一個StreamAnalyticsManagementClient實例。接著，我們定義了一個Output對象，其中包含了輸出數(shù)據(jù)源的詳細(xì)信息，包括DataLake存儲賬戶名、文件系統(tǒng)、文件路徑以及序列化格式（這里使用Avro）。最后，我們調(diào)用CreateOrReplace方法來創(chuàng)建或更新輸出設(shè)置。5.3總結(jié)通過以上步驟，你可以將AzureStreamAnalytics作業(yè)的輸出數(shù)據(jù)配置到AzureDataLake存儲Gen2中，實現(xiàn)對流數(shù)據(jù)的實時存儲和分析。確保正確設(shè)置連接字符串和訪問權(quán)限，以避免數(shù)據(jù)寫入失敗。請注意，上述代碼示例和步驟是基于假設(shè)的環(huán)境和配置，實際應(yīng)用中可能需要根據(jù)你的具體情況進(jìn)行調(diào)整。例如，clientId、clientSecret、tenantId和subscriptionId需要替換為你自己的AzureAD應(yīng)用的詳細(xì)信息。6實時計算：AzureStreamAnalytics：數(shù)據(jù)輸出格式和壓縮6.1數(shù)據(jù)輸出格式6.1.1選擇輸出格式在AzureStreamAnalytics中，輸出數(shù)據(jù)的格式選擇至關(guān)重要，它直接影響到數(shù)據(jù)的可讀性、處理效率以及存儲成本。AzureStreamAnalytics支持多種輸出格式，包括CSV、JSON、AVRO等，每種格式都有其特定的使用場景和優(yōu)勢。CSV格式CSV（Comma-SeparatedValues）是一種常見的數(shù)據(jù)交換格式，使用逗號分隔數(shù)據(jù)字段，易于閱讀和處理。在輸出到Blob存儲時，CSV格式是一個簡單且直接的選擇，適用于需要進(jìn)行后續(xù)文本處理或?qū)氲诫娮颖砀褴浖械膱鼍?。示例代碼：--定義輸出到CSV格式的查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--設(shè)置輸出格式為CSV

SERIALIZATION='CSV'

)JSON格式JSON（JavaScriptObjectNotation）是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，易于人閱讀和編寫，同時也易于機(jī)器解析和生成。JSON格式在輸出到Blob存儲時，可以保持?jǐn)?shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化特性，便于后續(xù)使用JavaScript或Python等語言進(jìn)行處理。示例代碼：--定義輸出到JSON格式的查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--設(shè)置輸出格式為JSON

SERIALIZATION='JSON'

)AVRO格式AVRO是一種數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，它支持豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，同時具有緊湊的二進(jìn)制格式，非常適合大數(shù)據(jù)處理場景。在輸出到Blob存儲時，AVRO格式可以提供更好的壓縮比和更快的處理速度，尤其是在使用ApacheHadoop或Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時。示例代碼：--定義輸出到AVRO格式的查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--設(shè)置輸出格式為AVRO

SERIALIZATION='AVRO'

)6.2啟用數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)壓縮是在輸出數(shù)據(jù)到Blob存儲時，為了減少存儲成本和提高傳輸效率而采取的一種策略。AzureStreamAnalytics支持在輸出時啟用數(shù)據(jù)壓縮，可以顯著減少數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸時間。6.2.1壓縮格式AzureStreamAnalytics支持的壓縮格式包括GZip和Deflate。GZip提供較高的壓縮比，但壓縮和解壓縮速度較慢；Deflate提供較快的壓縮速度，但壓縮比相對較低。GZip壓縮GZip是一種廣泛使用的文件格式和軟件應(yīng)用程序，用于文件壓縮和解壓縮。在AzureStreamAnalytics中，選擇GZip壓縮可以有效減少存儲空間，但可能增加數(shù)據(jù)處理的延遲。示例代碼：--定義使用GZip壓縮的輸出查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--設(shè)置輸出格式為AVRO，壓縮格式為GZip

SERIALIZATION='AVRO',

COMPRESSION='GZip'

)Deflate壓縮Deflate是一種數(shù)據(jù)壓縮算法，通常用于ZIP和GZip格式。在AzureStreamAnalytics中，選擇Deflate壓縮可以提供較快的壓縮速度，適用于對實時性要求較高的場景。示例代碼：--定義使用Deflate壓縮的輸出查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--設(shè)置輸出格式為AVRO，壓縮格式為Deflate

SERIALIZATION='AVRO',

COMPRESSION='Deflate'

)6.2.2壓縮策略在選擇壓縮格式后，還需要考慮壓縮策略，即何時以及如何應(yīng)用壓縮。AzureStreamAnalytics允許設(shè)置壓縮的觸發(fā)條件，例如數(shù)據(jù)達(dá)到一定大小或時間間隔。示例代碼：--定義使用AVRO格式和GZip壓縮，每10分鐘壓縮一次的輸出查詢

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--設(shè)置輸出格式為AVRO，壓縮格式為GZip，每10分鐘壓縮一次

SERIALIZATION='AVRO',

COMPRESSION='GZip',

COMPRESSION_WINDOW_SIZE='10minutes'

)通過上述示例，我們可以看到如何在AzureStreamAnalytics中選擇不同的數(shù)據(jù)輸出格式和啟用數(shù)據(jù)壓縮，以優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和存儲的效率。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體需求和場景，合理選擇輸出格式和壓縮策略，以達(dá)到最佳的性能和成本效益。7實時計算：AzureStreamAnalytics：監(jiān)控和管理輸出7.1查看輸出數(shù)據(jù)在AzureStreamAnalytics中，一旦作業(yè)開始運行，輸出數(shù)據(jù)將被推送到你配置的目標(biāo)存儲中。這可以是AzureBlob存儲、Azure表存儲、事件中心、PowerBI等。為了查看輸出數(shù)據(jù)，特別是存儲在AzureBlob存儲中的數(shù)據(jù)，你可以通過以下步驟進(jìn)行：登錄Azure門戶：首先，登錄到你的Azure訂閱。訪問Blob存儲：在Azure門戶中，導(dǎo)航到存儲賬戶，然后選擇Blob服務(wù)。在這里，你可以看到你之前配置的容器。查看容器：選擇你配置的容器，你將看到容器中存儲的Blob。輸出數(shù)據(jù)通常以時間窗口或事件窗口為單位被寫入Blob。下載或查看Blob內(nèi)容：點擊特定的Blob，你可以在瀏覽器中查看其內(nèi)容，或者選擇下載Blob以在本地查看數(shù)據(jù)。7.1.1示例：使用AzureCLI查看Blob存儲中的輸出數(shù)據(jù)假設(shè)你已經(jīng)配置了AzureStreamAnalytics作業(yè)，將數(shù)據(jù)輸出到名為outputcontainer的Blob容器中，下面是如何使用AzureCLI來查看輸出數(shù)據(jù)的示例：#登錄AzureCLI

azlogin

#設(shè)置存儲賬戶和容器的變量

storage_account_name="yourstorageaccount"

container_name="outputcontainer"

#獲取存儲賬戶的訪問密鑰

access_key=$(azstorageaccountkeyslist--account-name$storage_account_name--query"[0].value"-otsv)

#使用存儲賬戶和密鑰列出容器中的Blob

azstoragebloblist--account-name$storage_account_name--account-key$access_key--container-name$container_name--query"[].name"-otsv這段代碼首先登錄到AzureCLI，然后設(shè)置存儲賬戶和容器的名稱作為變量。接著，它獲取存儲賬戶的訪問密鑰，最后列出outputcontainer容器中的所有Blob。這可以幫助你確認(rèn)數(shù)據(jù)是否被正確地寫入Blob存儲。7.2管理Blob存儲管理Blob存儲涉及到創(chuàng)建、刪除、更新容器，以及管理存儲在其中的Blob。Azure提供了多種工具和API來幫助你管理Blob存儲，包括Azure門戶、AzureCLI、AzurePowerShell和RESTAPI。7.2.1創(chuàng)建和刪除容器使用AzureCLI，你可以輕松地創(chuàng)建和刪除Blob容器：#創(chuàng)建Blob容器

azstoragecontainercreate--namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key

#刪除Blob容器

azstoragecontainerdelete--namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key7.2.2更新容器權(quán)限你還可以更新容器的權(quán)限，例如，將其設(shè)置為公共讀取，以便任何人都可以訪問容器中的Blob：#設(shè)置容器為公共讀取

azstoragecontainerupdate--namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key--public-accessblob7.2.3管理Blob管理Blob包括上傳、下載、刪除Blob，以及更新Blob的元數(shù)據(jù)。下面是如何使用AzureCLI上傳和下載Blob的示例：#上傳本地文件到Blob容器

azstorageblobupload--typeblock--namemyblob--container-namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key--file/path/to/your/local/file

#下載Blob到本地文件

azstorageblobdownload--typeblock--namemyblob--container-namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key--file/path/to/your/local/destination7.2.4示例：刪除Blob刪除Blob可以使用以下命令：#刪除特定的Blob

azstorageblobdelete--namemyblob--container-namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key通過這些命令，你可以有效地管理AzureBlob存儲，確保你的數(shù)據(jù)安全、組織良好，并且可以被AzureStreamAnalytics作業(yè)正確地讀取和寫入。以上教程詳細(xì)介紹了如何在AzureStreamAnalytics中監(jiān)控和管理輸出數(shù)據(jù)，特別是如何與AzureBlob存儲交互。通過使用AzureCLI，你可以自動化這些任務(wù)，提高數(shù)據(jù)處理的效率和安全性。8實時計算：AzureStreamAnalytics：使用AzureFunctions擴(kuò)展輸出8.1使用AzureFunctions擴(kuò)展輸出在實時數(shù)據(jù)處理場景中，AzureStreamAnalytics提供了強(qiáng)大的流處理能力，但有時標(biāo)準(zhǔn)的輸出選項如Blob存儲、事件中心、數(shù)據(jù)庫等可能無法滿足所有需求。例如，你可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時的復(fù)雜處理，或者將數(shù)據(jù)發(fā)送到自定義的服務(wù)中。這時，AzureFunctions就可以作為一個擴(kuò)展的輸出選項，提供額外的靈活性和功能。8.1.1原理AzureFunctions是一個無服務(wù)器計算服務(wù)，允許你運行事件驅(qū)動的代碼，而無需管理底層的基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)AzureStreamAnalytics將數(shù)據(jù)輸出到AzureFunctions時，它會觸發(fā)一個函數(shù)執(zhí)行，這個函數(shù)可以是任何你定義的代碼，用于處理或轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。通過這種方式，你可以實現(xiàn)自定義的邏輯，如數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、實時通知等。8.1.2實現(xiàn)步驟創(chuàng)建AzureFunction：首先，你需要在Azure門戶中創(chuàng)建一個AzureFunction?？梢赃x擇HTTP觸發(fā)器、定時觸發(fā)器或其他觸發(fā)器類型，但為了與StreamAnalytics集成，通常使用HTTP觸發(fā)器。編寫處理邏輯：在AzureFunction中編寫你的處理邏輯。這可以是任何.NET或JavaScript代碼，用于處理StreamAnalytics輸出的數(shù)據(jù)。配置StreamAnalytics輸出：在StreamAnalytics作業(yè)中，添加一個新的輸出，選擇類型為AzureFunctions。輸入你的AzureFunction的詳細(xì)信息，包括函數(shù)應(yīng)用的名稱和函數(shù)的名稱。測試和部署：在本地測試你的AzureFunction，確保它能夠正確處理和響應(yīng)StreamAnalytics發(fā)送的數(shù)據(jù)。然后，將函數(shù)部署到Azure，并在StreamAnalytics作業(yè)中啟用輸出。8.1.3代碼示例假設(shè)你有一個StreamAnalytics作業(yè)，處理來自IoT設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)，并希望使用AzureFunctions來發(fā)送實時警報，當(dāng)溫度超過閾值時。AzureFunction代碼（JavaScript）module.exports=asyncfunction(context,req){

context.log('JavaScriptHTTPtriggerfunctionprocessedarequest.');

//解析請求體中的數(shù)據(jù)

constdata=req.body;

consttemperature=data.temperature;

//檢查溫度是否超過閾值

if(temperature>30){

//發(fā)送警報

context.log(`Temperaturealert:${temperature}degreesCelsius`);

context.res={

status:200,

body:`Alertsentfortemperature:${temperature}`

};

}else{

context.res={

status:200,

body:"Temperatureiswithinnormalrange."

};

}

};StreamAnalytics查詢SELECT

temperature,

systemtimestamp

INTO

[FunctionOutput]

FROM

[IoTDeviceInput]

WHERE

temperature>30;在這個例子中，IoTDeviceInput是StreamAnalytics作業(yè)的輸入，F(xiàn)unctionOutput是配置為AzureFunctions的輸出。8.2集成AzureEventHubsAzureEventHubs是一個高吞吐量的事件收集服務(wù)，非常適合處理和存儲大量流數(shù)據(jù)。與AzureStreamAnalytics集成，可以將實時數(shù)據(jù)流無縫地發(fā)送到EventHubs，然后由其他服務(wù)或應(yīng)用程序進(jìn)一步處理。8.2.1原理AzureStreamAnalytics可以將處理后的數(shù)據(jù)流直接輸出到AzureEventHubs。EventHubs作為一個中間層，可以接收來自StreamAnalytics的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)發(fā)給多個訂閱者，如AzureFunctions、邏輯應(yīng)用、數(shù)據(jù)倉庫等。這種架構(gòu)允許你構(gòu)建可擴(kuò)展的實時數(shù)據(jù)處理管道，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的高可用性和持久性。8.2.2實現(xiàn)步驟創(chuàng)建EventHubs：在Azure門戶中創(chuàng)建一個EventHubs實例，并配置所需的分區(qū)和吞吐量單位。配置StreamAnalytics輸出：在StreamAnalytics作業(yè)中，添加一個新的輸出，選擇類型為EventHubs。輸入你的EventHubs的詳細(xì)信息，包括命名空間、事件中心名稱和訪問策略。編寫查詢：在StreamAnalytics作業(yè)中編寫SQL查詢，用于處理數(shù)據(jù)并將其輸出到EventHubs。測試和監(jiān)控：啟動StreamAnalytics作業(yè)，監(jiān)控EventHubs中的數(shù)據(jù)流，確保數(shù)據(jù)正確地被發(fā)送和接收。8.2.3代碼示例假設(shè)你有一個StreamAnalytics作業(yè)，處理來自多個源的實時數(shù)據(jù)，并希望將這些數(shù)據(jù)聚合后輸出到EventHubs。StreamAnalytics查詢WITHAggregatedDataAS(

SELECT

TumblingWindow(minute,1)ASwindow,

COUNT(*)ASeventCount,

AVG(temperature)ASaverageTemperature

FROM

[InputDataStream]

GROUPBY

TumblingWindow(minute,1),

temperature

)

SELECT

window.startASwindowStart,

window.endASwindowEnd,

eventCount,

averageTemperature

INTO

[EventHubOutput]

FROM

AggregatedData;在這個例子中，InputDataStream是StreamAnalytics作業(yè)的輸入，EventHubOutput是配置為EventHubs的輸出。查詢使用了一個滾動窗口，每分鐘聚合一次數(shù)據(jù)，計算事件數(shù)量和平均溫度，然后將結(jié)果發(fā)送到EventHubs。通過上述步驟和示例，你可以看到如何使用AzureFunctions和AzureEventHubs擴(kuò)展AzureStreamAnalytics的輸出能力，構(gòu)建更復(fù)雜、更靈活的實時數(shù)據(jù)處理管道。9實時計算：AzureStreamAnalytics：優(yōu)化數(shù)據(jù)輸出與確保數(shù)據(jù)安全9.1優(yōu)化數(shù)據(jù)輸出9.1.1理解AzureStreamAnalytics的輸出機(jī)制AzureStreamAnalytics是一種用于實時數(shù)據(jù)流處理的服務(wù)，它能夠從各種數(shù)據(jù)源中攝取數(shù)據(jù)，執(zhí)行復(fù)雜的分析，并將結(jié)果輸出到多個目標(biāo)存儲中。優(yōu)化數(shù)據(jù)輸出是確保流處理效率和成本效益的關(guān)鍵步驟。以下是一些最佳實踐，幫助你優(yōu)化AzureStreamAnalytics的數(shù)據(jù)輸出：選擇合適的輸出存儲AzureStreamAnalytics支持多種輸出存儲選項，包括AzureBlob存儲、AzureDataLake存儲、AzureSQL數(shù)據(jù)庫、PowerBI、EventHubs等。選擇最合適的輸出存儲取決于你的數(shù)據(jù)需求、訪問模式和成本考量。AzureBlob存儲：適用于需要長期存儲和批量處理的數(shù)據(jù)。Azu