text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
un nom, les autorisations que vous définissez ainsi que
des clés d’accès.
Clé de la
stratégie de
rubrique
Clé d’accès partagé qui permet d’authentifier l’accès à l’espace de noms Service
Bus.
Format de
sérialisation
de
l’événement
Format de sérialisation pour les données de sortie. JSON, CSV et Avro sont pris en
charge... | [
-0.036287564784288406,
-0.011398741975426674,
-0.025596918538212776,
0.00837173592299223,
0.045566823333501816,
0.026470186188817024,
0.015307186171412468,
0.05744805932044983,
-0.05548270419239998,
-0.050760090351104736,
-0.019264986738562584,
-0.006922100204974413,
-0.04988686740398407,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 447,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "363",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la
propriété
Description
Délimiteur
Applicable uniquement pour la sérialisation CSV. Stream Analytics prend en charge
un certain nombre de délimiteurs communs pour sérialiser des données dans un
format CSV. Valeurs prises en charge : virgule, point-virgule, espace, tabulation et
barre verticale.
Colonnes
de
prop... | [
-0.039652105420827866,
-0.037880789488554,
-0.007316831964999437,
0.006385286804288626,
0.0426417700946331,
0.013763070106506348,
-0.003103699069470167,
0.03371404856443405,
-0.048180367797613144,
-0.06725864857435226,
-0.014576702378690243,
-0.03853531926870346,
-0.04816718399524689,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 448,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "364",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
événement par message.
Vous pouvez joindre des colonnes de requête en tant que propriétés de l’utilisateur aux
messages sortants. Ces colonnes ne font pas partie de la charge utile. Les propriétés
sont présentes sous la forme d’un dictionnaire sur le message de sortie. Clé est le nom
de colonne et valeur est la valeur ... | [
-0.0368574820458889,
-0.030556809157133102,
-0.001938210567459464,
-0.010937989689409733,
0.035550154745578766,
0.056404028087854385,
0.004997662268579006,
0.009485152550041676,
-0.057207100093364716,
-0.06585075706243515,
-0.008662664331495762,
-0.010780624113976955,
-0.06678999960422516,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 449,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "364",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
les types de données Stream Analytics sont pris en charge à l’exception des
enregistrements et des tableaux.
Dans l’exemple suivant, les champs DeviceId et DeviceStatus sont ajoutés aux
métadonnées.
1. Utilisez la requête suivante :
SQL
2. Configurez DeviceId,DeviceStatus comme colonnes de propriété dans la sortie.
L’i... | [
-0.055871836841106415,
-0.04213141277432442,
-0.02447332814335823,
0.01394304446876049,
0.046635597944259644,
0.022064799442887306,
0.021067237481474876,
0.02408435009419918,
-0.02769424207508564,
-0.06183192506432533,
0.0343407467007637,
0.00721987709403038,
-0.0830041766166687,
0.0113387... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 450,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "365",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Entouré par des accolades {}.
Écrit dans des paires clé-valeur.
Les clés et les valeurs doivent être des chaînes.
La clé est le nom de la propriété système et la valeur est le nom de la colonne de
requête.
Les clés et les valeurs sont séparées par un signe deux-points.
Chaque paire clé-valeur est séparée par une virgul... | [
0.006130347494035959,
0.006687417160719633,
-0.009233104065060616,
0.007325137499719858,
0.04665755853056908,
0.006776045076549053,
0.028952674940228462,
0.048612795770168304,
-0.008114567026495934,
-0.041594333946704865,
-0.013907670974731445,
-0.036403004080057144,
-0.061596691608428955,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 451,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "366",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Sortie Azure Functions d’Azure Stream
Analytics
Article • 01/06/2023
Azure Functions est un service de calcul serverless que vous pouvez utiliser pour
exécuter du code à la demande sans configurer ou gérer l’infrastructure explicitement.
Grâce à ce service, vous pouvez implémenter le code qui est déclenché par les
évén... | [
-0.019335675984621048,
0.0012392500648275018,
0.011981652118265629,
0.009694239124655724,
0.05057564750313759,
0.04688655585050583,
0.01875419355928898,
0.006601461675018072,
-0.020350536331534386,
-0.043854035437107086,
-0.024411097168922424,
-0.02090572565793991,
-0.0755273699760437,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 452,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "367",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
qui peut être utilisée pour définir la taille maximale de chaque lot de sortie
qui est envoyé à votre fonction Azure. L’unité d’entrée est exprimée en octets. Par
défaut, cette valeur est définie sur 262 144 Ko (256 Ko).
Nombre
maximal
de lots
Propriété qui vous permet de spécifier le nombre maximal d’événements dans
c... | [
-0.0341382659971714,
-0.04521491006016731,
-0.004753626883029938,
0.015611707232892513,
0.03931283578276634,
0.04005474969744682,
0.004562315996736288,
0.0318712554872036,
-0.024825569242239,
-0.03615427389740944,
0.033218298107385635,
-0.04564840719103813,
-0.060969457030296326,
0.0456412... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 453,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "367",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Lorsqu’Azure Stream Analytics reçoit une erreur 413 (qui indique que l’entité de requête
HTTP est trop volumineuse) de la part d’une fonction Azure, il réduit la taille des lots
envoyés à Azure Functions. Dans le code de votre fonction Azure, utilisez cette
exception pour vous assurer qu'Azure Stream Analytics n'envoie... | [
-0.0033525472972542048,
-0.03314480930566788,
-0.0038722690660506487,
0.012999620288610458,
0.045453935861587524,
0.0412772074341774,
0.019129909574985504,
0.026063432916998863,
-0.01987709105014801,
-0.03358310088515282,
-0.004815945867449045,
-0.04043243080377579,
-0.0795966163277626,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 454,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "368",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
une nouvelle tentative. Cette nouvelle tentative peut entraîner des doublons
de données, car Azure Functions traitera à nouveau les données et générera
７ Notes
Lors du test de la connexion, Stream Analytics envoie (POST) un lot vide à
Azure Functions pour s’assurer que la connexion entre les deux fonctionne.
Assurez-vo... | [
-0.0004512029408942908,
-0.037603046745061874,
0.006802146323025227,
0.057640135288238525,
0.058299917727708817,
0.04401042312383652,
0.02263997495174408,
0.003541734302416444,
-0.05553508922457695,
-0.045792240649461746,
-0.0009170281118713319,
-0.01245298981666565,
-0.06725949048995972,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 455,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "368",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
potentiellement la même sortie, car elle a peut-être été générée partiellement dans la
requête précédente
La sortie d’Azure Functions peut être utilisée pour relayer des messages dans des bases
de données non prises en charge, comme Redisou mettre à jour des tables dans Azure
SQL.
Démarrage rapide : Créer un travail St... | [
-0.00598479900509119,
-0.009846330620348454,
-0.03422524780035019,
0.01368063036352396,
0.017708268016576767,
0.024406548589468002,
0.037962768226861954,
0.038343481719493866,
-0.02754657156765461,
-0.057816579937934875,
-0.004875760991126299,
-0.03296308591961861,
-0.07445593178272247,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 456,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "369",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Sortie Kafka à partir d’Azure Stream
Analytics
Article • 19/11/2024
Azure Stream Analytics vous permet de vous connecter directement à des clusters Kafka
en tant que producteur pour générer des données. La solution est à faible code et
entièrement managée par l’équipe Azure Stream Analytics de Microsoft, ce qui lui
per... | [
-0.01538026425987482,
-0.010518859140574932,
-0.026148652657866478,
0.024805210530757904,
0.03845125436782837,
0.02807432971894741,
0.047479309141635895,
0.05111408978700638,
-0.018549378961324692,
-0.026231028139591217,
-0.0010192175395786762,
-0.050956737250089645,
-0.07474520057439804,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 457,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "370",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Le tableau suivant répertorie les noms de propriétés et leur description pour la création
d’une sortie Kafka :
Nom de la propriété
Description
Alias de sortie
Nom convivial utilisé dans les requêtes pour référencer votre sortie
Adresses des serveurs
d’amorçage
Liste des paires hôte/port pour établir la connexion au clu... | [
-0.04759926348924637,
-0.01543511264026165,
-0.037649258971214294,
0.028714269399642944,
0.040215082466602325,
0.03988330811262131,
0.020393628627061844,
0.06318633258342743,
-0.049953706562519073,
-0.04180242121219635,
0.0032598497346043587,
-0.05600931867957115,
-0.06130213662981987,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 458,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "371",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Vous pouvez utiliser quatre types de protocoles de sécurité pour vous connecter à vos
clusters Kafka :
Authentification et chiffrement | [
-0.015465098433196545,
-0.024111030623316765,
-0.02967875823378563,
0.04803096130490303,
0.040880054235458374,
0.02070223167538643,
0.022358488291502,
0.04483375325798988,
-0.05141310393810272,
-0.020987769588828087,
0.03673217073082924,
-0.030803486704826355,
-0.05377848073840141,
0.02994... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 459,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "372",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la
propriété
Description
mTLS
Chiffrement et authentification. Prend en charge les mécanismes de sécurité
PLAIN, SCRAM-SHA-256 et SCRAM-SHA-512.
SASL_SSL
Il combine deux mécanismes de sécurité différents : l’authentification simple
et la couche de sécurité (SASL) et SSL (Secure Sockets Layer) pour garantir à
la ... | [
-0.007992194034159184,
-0.06383069604635239,
-0.0063357106409966946,
0.05769709497690201,
0.05742710828781128,
-0.007468618918210268,
0.0408070869743824,
0.05709607154130936,
-0.010024853982031345,
-0.04459439590573311,
-0.008345074020326138,
-0.04733055457472801,
-0.041519325226545334,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 460,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "373",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Azure Stream Analytics s’intègre en toute transparence à Azure Key Vault pour accéder
aux secrets stockés nécessaires à l’authentification et au chiffrement lors de l’utilisation
de mTLS ou de protocoles de sécurité SASL_SSL. Votre tâche Azure Stream Analytics se
connecte à votre coffre de clés Azure à l'aide d'une ide... | [
-0.01662706583738327,
-0.026411596685647964,
-0.03480331599712372,
0.028884943574666977,
0.04225657880306244,
-0.010683136992156506,
0.05795561894774437,
0.030392736196517944,
-0.0006086770445108414,
-0.03839581087231636,
-0.017839964479207993,
-0.05992079898715019,
-0.05944310128688812,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 461,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "374",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
de tous les réseaux est sélectionnée. Supposez que votre coffre de clés se
trouve dans un réseau virtuel ou autorise uniquement l’accès à partir de réseaux
spécifiques. Dans ce cas, vous devez injecter votre travail ASA dans un réseau
virtuel contenant le coffre de clés, ou injecter votre travail ASA dans un réseau
vir... | [
0.019999977201223373,
-0.006855848245322704,
-0.01039212103933096,
0.010652115568518639,
0.026571443304419518,
0.048172011971473694,
0.04732907935976982,
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-0.005675406660884619,
-0.08463765680789948,
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0.00631133234128356,
-0.06982506066560745,
0.0... | {
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Paramètre
Valeur
Role
Administrateur Key Vault
Attribuer l’accès à
Utilisateur, groupe ou principal de service
Membres
<Vos informations de compte ou e-mail>
Vérifiez qu’Azure CLI est configuré localement avec PowerShell. Vous pouvez consulter
cette page pour obtenir des conseils sur la configuration d’Azure CLI : Pris... | [
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chemin d'accès à l'endroit où se trouve le certificat. Vous pouvez cliquer avec le bouton
droit et copier le chemin d'accès au certificat.
PowerShell
Par exemple :
PowerShell
Azure Stream Analytics vous oblige à configurer l'identité managée pour accéder au
coffre de clés. Vous pouvez configurer votre tâche ASA pour ut... | [
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0.04527115076780319,
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Pour que votre travail Azure Stream Analytics lise le secret dans votre coffre de clés, le
travail doit avoir l’autorisation d’accéder au coffre de clés. Procédez comme suit pour
accorder des autorisations spéciales à votre travail Stream Analytics :
1. Sélectionnez Contrôle d’accès (IAM) .
2. Sélectionnez Ajouter>Ajou... | [
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"total_p... |
laquelle vous pouvez configurer Azure Stream
Analytics pour la connexion est la version 0.10.
Azure Stream Analytics ne prend pas en charge l'authentification sur le cloud
confluent à l'aide de l'authentification unique (SSO) OAuth ou SAML. Vous devez
utiliser la clé d'API via le protocole SASL_SSL
ﾉ
Agrandir le tablea... | [
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Démarrage rapide : Créer un travail Stream Analytics à l’aide du portail Azure
Diffuser en continu des données depuis le cloud Confluent Kafka avec Azure
Stream Analytics
Diffuser en continu des ... | [
0.04005386307835579,
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Fonctions définies par l’utilisateur dans
Azure Stream Analytics
Article • 12/04/2024
Le langage de requête de type SQL dans Azure Stream Analytics facilite la mise en
œuvre d’une logique d’analytique en temps réel sur les données de streaming. Stream
Analytics offre une flexibilité supplémentaire par le biais de fonct... | [
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"total_... |
Les fonctions définies par l’utilisateur sont sans état et la valeur de retour ne peut être
qu’une valeur scalaire. Vous ne pouvez pas appeler des points de terminaison REST
externes à partir de ces fonctions définies par l’utilisateur, car cela impacterait
probablement les performances de votre travail.
Azure Stream A... | [
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"total_... |
peuvent être journalisées et traitées sans entraîner de
défaillance du système. Il est recommandé de toujours encapsuler votre code
personnalisé dans un bloc try-catch pour éviter de lever des exceptions inattendues
pour le moteur de traitement.
Fonctions JavaScript définies par l’utilisateur dans Azure Stream Analytic... | [
-0.016419216990470886,
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... | {
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Fonctions JavaScript définies par
l’utilisateur dans Azure Stream Analytics
Article • 30/03/2023 • 7 minutes de lecture
Azure Stream Analytics prend en charge les fonctions définies par l’utilisateur écrites en
JavaScript. Avec le large éventail de méthodes String, RegExp, Math, Array et Date que
fournit JavaScript, le... | [
-0.011119323782622814,
-0.006387287750840187,
0.006159683223813772,
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0.0442599318921566,
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0.04866796359419823,
0.06081993877887726,
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de données de référence à partir d’une source
externe
Sérialisation ou désérialisation à un format d’événement personnalisé sur les
entrées/sorties
Création d’agrégats personnalisés
Bien qu’elles ne soient pas bloquées dans la définition des fonctions, évitez d’utiliser des
fonctions telles que Date.GetDate() ou Math.r... | [
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pas le même résultat à chaque fois que vous les appelez et le service Azure Stream
Analytics ne conserve pas de journal des appels de fonction et des résultats retournés. Si
une fonction retourne un résultat différent sur les mêmes événements, la
reproductibilité n’est pas garantie quand un travail est relancé par vos ... | [
-0.00967465154826641,
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0.0018221937352791429,
0.032234564423561096,
0.04167225584387779,
0.0443287193775177,
0.06857556849718094,
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Vous devez ensuite fournir les propriétés suivantes et sélectionner Enregistrer.
Propriété
Description
Alias de
fonction
Entrez un nom pour appeler la fonction dans votre requête.
Type de
sortie
Type qui est retourné par la fonction JavaScript définie par l’utilisateur à votre
requête Stream Analytics.
Définition
de
fo... | [
-0.04198586940765381,
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"total_... |
Vous pouvez tester et déboguer votre logique de fonctions UDF JavaScript dans
n’importe quel navigateur. Le débogage et le test de la logique de ces fonctions définies
par l’utilisateur ne sont actuellement pas pris en charge dans le portail Stream Analytics.
Une fois que la fonction fonctionne comme prévu, vous pouvez... | [
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-0.008049902506172657,
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0.01282255444675684,
0.04511098563671112,
0.05734911561012268,
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Il existe des différences entre les types pris en charge dans le langage de requête
Stream Analytics et JavaScript. Le tableau suivant répertorie les mappages de conversion
entre les deux :
Stream
Analytics
JavaScript
bigint
Number (JavaScript ne peut représenter les entiers que jusqu’à 2^53
précisément)
DateTime
Date ... | [
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"total_... |
Si vous avez une étape de traitement de suivi qui prend la sortie du travail Stream
Analytics en entrée et qu’un format JSON est requis, vous pouvez écrire une chaîne
JSON comme sortie. L’exemple suivant appelle la fonction JSON.stringify() pour
compresser toutes les paires nom/valeur de l’entrée, puis les écrire sous ... | [
-0.051780037581920624,
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"total_... |
Exemple de requête :
SQL
Les blocs try/catch vous aident à identifier les problèmes liés aux données d’entrée
incorrectes transmises dans une fonction JavaScript définie par l’utilisateur.
Définition de la fonction JavaScript définie par l’utilisateur :
JavaScript
Exemple de requête : Transmettez l’intégralité de l’enr... | [
-0.047913264483213425,
0.017697598785161972,
-0.018020814284682274,
-0.04168109968304634,
0.03734530508518219,
0.010820640251040459,
0.049338340759277344,
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-0.04350017383694649,
-0.020940227434039116,
-0.08021984994411469,
-0... | {
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"total_... |
La méthode toLocaleString en JavaScript peut être utilisée pour retourner une chaîne
sensible au langage qui représente les données de date et d’heure d’où cette méthode
est appelée.
Bien qu’Azure Stream Analtyics accepte uniquement l’heure UTC comme
horodatage système, cette méthode peut être utilisée pour convertir l... | [
-0.040102843195199966,
-0.018652142956852913,
-0.004552371799945831,
-0.02494368888437748,
0.020040258765220642,
0.023541511967778206,
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-0.05701504647731781,
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0.01... | {
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"total_... |
Le mécanisme de journalisation permet aux utilisateurs de capturer des informations
personnalisées pendant l’exécution d’un travail. Vous pouvez utiliser les données de
journal pour déboguer ou évaluer l’exactitude du code personnalisé en temps réel. Ce
mécanisme est disponible via trois méthodes différentes.
La méthod... | [
-0.03738974407315254,
0.036108072847127914,
-0.05913368985056877,
-0.08741588145494461,
0.012606271542608738,
0.030201604589819908,
0.07431408762931824,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
La méthode btoa() permet de coder une chaîne ASCII en Base64. Cette opération est
généralement effectuée pour transférer des données dans un format binaire. La
méthode atob() peut être utilisée pour décoder une chaîne de données codée en
Base64 au format de chaîne ASCII.
JavaScript
Fonction définie par l’utilisateur po... | [
0.006191433873027563,
-0.025826646015048027,
-0.012696830555796623,
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0.011309009045362473,
0.040850747376680374,
0.040457870811223984,
0.046062685549259186,
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"total_p... |
Agrégats JavaScript définis par
l’utilisateur Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Azure Stream Analytics prend en charge les agrégats définis par l’utilisateur (UDA) écrits
en JavaScript, ce qui vous permet d’implémenter une logique métier avec état complexe.
Au sein de l’agrégat défini par l’utilisateur, vous ... | [
0.00015350132889579982,
-0.024604855105280876,
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-0.026831964030861855,
0.027570882812142372,
-0.017791640013456345,
0.05283602699637413,
0.037004925310611725,
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types en fonction de l’algorithme que vous utilisez.
Les agrégats AccumulateOnly ne peuvent accumuler que les nouveaux événements à
leur état ; l’algorithme n’autorise pas la désaccumulation des valeurs. Choisissez ce type
d’agrégation lorsque la désaccumulation des informations d’événement à partir de la
valeur d’état... | [
-0.00022229332535061985,
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0.01902093179523945,
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"total_... |
Les agrégats AccumulateDeaccumulate permettent la désaccumulation d’une valeur
cumulée précédemment à partir de l’état (par exemple, supprimer une paire clé-valeur
dans la liste des valeurs d’événement ou soustraire une valeur d’un état de somme
d’agrégation). Voici le modèle JavaScript pour les agrégats AccumulateDeac... | [
-0.006724321749061346,
-0.0016795831033959985,
-0.00955373514443636,
-0.052101027220487595,
0.03172876313328743,
-0.01815836876630783,
0.02416091412305832,
0.03878015652298927,
-0.05774860829114914,
-0.036070339381694794,
-0.006489465944468975,
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... | {
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"total_... |
L’alias de fonction est l’identificateur de l’UDA. En cas d’appel dans une requête Stream
Analytics, utilisez toujours des alias d’UDA avec un préfixe « uda. ».
Pour UDA, le type de fonction doit être UDA Javascript.
Type particulier pris en charge par le travail Stream Analytics, ou « Tout » si vous
souhaitez gérer le... | [
-0.017057377845048904,
-0.026917360723018646,
-0.019071366637945175,
-0.04628634452819824,
0.016085537150502205,
0.03766404092311859,
0.019827555865049362,
0.027949444949626923,
-0.007464794907718897,
-0.04366398602724075,
-0.011002764105796814,
-0.03282234072685242,
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... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
La méthode computeResult() renvoie le résultat de l’agrégat en fonction de l’état actuel.
Cette méthode est appelée à la fin d’une fenêtre de temps (TUMBLINGWINDOW,
HOPPINGWINDOW, SLIDINGWINDOW ou SESSIONWINDOW).
Pour les types de données des UDA JavaScript, reportez-vous à la section Conversion de
type Stream Analytic... | [
-0.017128411680459976,
-0.006428532302379608,
-0.030252451077103615,
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0.020481452345848083,
0.032144803553819656,
0.04478611424565315,
0.04885632544755936,
-0.0016380964079871774,
-0.07222841680049896,
-0.002898893551900983,
-0.03094634786248207,
-0.08769959211349487,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
6. Une fois que vous avez sélectionné le bouton « Enregistrer », votre UDA apparaît
dans la liste des fonctions.
7. Sélectionnez la nouvelle fonction « TWA » pour lire sa définition.
Dans le portail Azure, ouvrez votre projet, modifiez la requête, puis appelez la fonction
TWA() avec un préfixe de mandat « uda. ». Par e... | [
0.008727106265723705,
-0.027644453570246696,
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0.028979303315281868,
0.03423615172505379,
0.04158316180109978,
0.023254118859767914,
-0.00852383952587843,
-0.07263235002756119,
-0.006149049382656813,
-0.02205665037035942,
-0.06820159405469894,
0.... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Créez un fichier JSON local avec le contenu ci-dessous, téléchargez le fichier dans le
travail Stream Analytics et testez la requête ci-dessus.
JSON
)
SELECT
System.Timestamp as ts,
uda.TWA(value) as NoseDoseTWA
FROM value
GROUP BY TumblingWindow(minute, 5)
Test de requête avec UDA
[
{"EntryTime": "2017-06-10... | [
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0.026434700936079025,
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-0.05702035129070282,
0.02335636131465435,
-0.015403948724269867,
-0.06137105077505112,
0.007... | {
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"contains_sku": false,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
23.0},
{"EntryTime": "2017-06-10T05:07:00-07:00", "NoiseLevelDB": 108,
"DurationSecond": 1.76},
{"EntryTime": "2017-06-10T05:07:00-07:00", "NoiseLevelDB": 79,
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{"EntryTime": "2017-06-10T05:08:00-07:00", "NoiseLevelDB": 83,
"DurationSecond": 27.1},
{"EntryTime": "2017-06-10T05:09:00-07... | [
-0.0010906554525718093,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Pour obtenir de l’aide, consultez notre page Questions et réponses Microsoft sur Azure
Stream Analytics.
Présentation d’Azure Stream Analytics
Prise en main d'Azure Stream Analytics
Mise à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics
Références sur le langage des requêtes Azure Stream Analytics
Références sur l’API RES... | [
-0.0005818826030008495,
-0.009894309565424919,
0.00044810507097281516,
0.005613476969301701,
0.047097258269786835,
0.015776928514242172,
0.050602421164512634,
0.05219397321343422,
-0.010022387839853764,
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-0.0011251935502514243,
-0.022384731099009514,
-0.04767095297574997... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Développer des fonctions .NET Standard
définies par l’utilisateur pour des
travaux Azure Stream Analytics
(préversion)
Article • 26/02/2024
Azure Stream Analytics offre un langage de requête de type SQL pour effectuer des
transformations et des calculs sur des flux de données d’événement. De nombreuses
fonctions sont i... | [
0.0003427672490943223,
-0.03605712205171585,
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-0.025703923776745796,
0.06339017301797867,
0.02134324423968792,
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-0.... | {
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USA Est 2
Europe Ouest
Si vous êtes intéressé par l’utilisation de cette fonctionnalité dans une autre région, vous
pouvez demander l’accès
.
Le format d’un package de fonction définie par l’utilisateur a le chemin
/UserCustomCode/CLR/* . Les bibliothèques de liens dynamiques (DLL) et les ressources
sont copiées sous l... | [
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-0.0069890073500573635,
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0.0... | {
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Type C#
Type Azure Stream Analytics
long
bigint
double
float
string
nvarchar(max)
DateTime
dateTime
struct
Enregistrement
object
Enregistrement
Object[]
Array
Dictionnaire<chaîne, objet>
Enregistrement
Les outils Visual Studio Code pour Azure Stream Analytics vous facilite l’écriture de
fonctions définies par l’utilisa... | [
0.012489604763686657,
-0.018025077879428864,
-0.0026158341206610203,
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0.04306... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "400",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Créez une nouvelle bibliothèque de classes .NET Standard sur votre ordinateur
local.
2. Écrivez le code dans votre classe. Toutes les classes doivent être définies comme
étant publiques et tous les objets comme étant publics statiques.
3. Ajoutez un nouveau fichier de configuration de fonction CSharp dans votre proj... | [
-0.011928760446608067,
-0.030886972323060036,
-0.024188455194234848,
-0.003923417534679174,
0.05068833753466606,
-0.010322334244847298,
0.019951894879341125,
0.013096014969050884,
-0.039555203169584274,
-0.061367299407720566,
-0.01892094686627388,
-0.0414903461933136,
-0.06861229240894318,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 494,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "401",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Les étapes suivantes vous montrent comment ajouter la fonction UDF C# à votre projet
Stream Analytics.
1. Cliquez avec le bouton droit sur le dossier Fonctions et choisissez Ajouter un
élément.
2. Ajoutez une fonction C# SquareFunction à votre projet Azure Stream Analytics.
namespace CSharpUDFProject
{
//
publ... | [
0.01285683736205101,
-0.02560502476990223,
0.03071070834994316,
-0.004509441554546356,
0.009758364409208298,
0.050434064120054245,
0.02387451007962227,
0.007647446822375059,
-0.024874184280633926,
-0.07015188038349152,
-0.0012935877311974764,
-0.05949641391634941,
-0.08997383713722229,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 495,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "402",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
3. Dans la configuration de la fonction C#, sélectionnez Sélectionner le chemin
d’accès au projet de bibliothèque pour choisir votre projet C# dans la liste
déroulante et sélectionnez Projet build pour générer votre projet. Choisissez
ensuite Sélectionner une classe et Sélectionner la méthode pour sélectionner le
nom d... | [
-0.04402008280158043,
-0.021482866257429123,
-0.0291501022875309,
-0.006481960881501436,
0.05931047350168228,
0.013779881410300732,
0.006485254969447851,
0.013894736766815186,
-0.019775787368416786,
-0.08122041076421738,
-0.016170062124729156,
-0.0004920459468849003,
-0.06601103395223618,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 496,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "403",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Appelez l’UDF dans votre requête Azure Stream Analytics.
SQL
5. Avant de soumettre la tâche à Azure, configurez le chemin d’accès au package
dans le fichier de configuration du travail, JobConfig.json , section
CustomCodeStorage. Utilisez Sélectionner votre abonnement dans CodeLens
pour choisir votre abonnement et c... | [
-0.003100617090240121,
-0.04932476207613945,
0.004261948633939028,
0.04683966562151909,
0.056763190776109695,
0.06787414103746414,
0.016197487711906433,
0.05391564592719078,
0.04770411550998688,
-0.08402998000383377,
0.004719163291156292,
-0.040788356214761734,
-0.0734064057469368,
-0.0090... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 497,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "404",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Il existe trois façons d’implémenter dans des outils Visual Studio.
Fichiers code-behind dans un projet ASA
Fonction définie par l’utilisateur à partir d’un projet local
Package existant à partir d’un compte de stockage Azure
Vous pouvez écrire des fonctions définies par l’utilisateur dans le fichier code-behind
Script... | [
0.018169889226555824,
-0.02959943749010563,
-0.011057466268539429,
0.015877386555075645,
0.06702063977718353,
0.03704527020454407,
0.027292147278785706,
0.03587529435753822,
0.0026168676558882,
-0.0856214314699173,
-0.030206600204110146,
-0.032839007675647736,
-0.06429877132177353,
0.02318... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 498,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "405",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Créez une nouvelle bibliothèque de classes .NET Standard dans votre solution
2. Écrivez le code dans votre classe. Toutes les classes doivent être définies comme
étant publiques et tous les objets comme étant publics statiques.
3. Générez votre projet. Les outils créent un fichier zip contenant tous les artefacts du... | [
0.0013749893987551332,
-0.040591124445199966,
-0.02483913116157055,
0.007855764590203762,
0.04256649687886238,
0.018206091597676277,
0.019056426361203194,
0.03205174580216408,
-0.00950603000819683,
-0.06928814202547073,
-0.05009676143527031,
-0.04180202633142471,
-0.08335237950086594,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 499,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "406",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Ajoutez la référence au projet C# dans le projet ASA. Cliquez avec le bouton droit
sur le nœud Références et choisissez Ajouter une référence.
3. Choisissez le nom du projet C# dans la liste. | [
-0.03194691613316536,
0.0016204253770411015,
-0.04877841845154762,
-0.001523894490674138,
0.0367344506084919,
0.008824318647384644,
0.02661992236971855,
0.014777491800487041,
-0.008634518831968307,
-0.09354590624570847,
-0.017742739990353584,
-0.0031747864559292793,
-0.05583878979086876,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 500,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "407",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Vous devez voir UDFTest listé sous Références dans l’Explorateur de solutions.
5. Cliquez avec le bouton droit sur le dossier Fonctions et choisissez Nouvel élément.
6. Ajoutez une fonction C# SquareFunction.json à votre projet Azure Stream
Analytics. | [
0.017160343006253242,
-0.042350515723228455,
0.023310987278819084,
0.014592264778912067,
0.04273119196295738,
0.05796981602907181,
0.012893765233457088,
0.028284942731261253,
-0.01102832518517971,
-0.06133241206407547,
0.005802962463349104,
-0.030715245753526688,
-0.07410825043916702,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 501,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "408",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
7. Double-cliquez sur la fonction dans l’Explorateur de solutions pour ouvrir la boîte
de dialogue de configuration.
8. Dans la configuration de fonction C#, choisissez Charger à partir d’une référence
de projet ASA ainsi que les noms des assemblys, classes et méthodes associés
dans la liste déroulante. Pour référencer... | [
-0.008561225607991219,
-0.02656996063888073,
-0.038429975509643555,
-0.01673329621553421,
0.06725945323705673,
0.05387255549430847,
0.020540839061141014,
0.0027097768615931273,
-0.02476821281015873,
-0.05576731264591217,
-0.011739165522158146,
-0.00014308569370768964,
-0.09502926468849182,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 502,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "409",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez créer des fonctions définies par l’utilisateur .NET Standard dans l’IDE de
votre choix et les appeler à partir de votre requête Azure Stream Analytics. Commencez
par compiler votre code et packager toutes les DLL. Le format du package a le chemin
/UserCustomCode/CLR/* . Ensuite, chargez UserCustomCode.zip ... | [
-0.004407000727951527,
-0.004978906363248825,
-0.023302655667066574,
0.01735832914710045,
0.057936493307352066,
0.059161070734262466,
0.029044626280665398,
0.04257340729236603,
0.01253869105130434,
-0.04812944307923317,
-0.03572516515851021,
-0.05905667319893837,
-0.0747801810503006,
-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 503,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "410",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Paramètre
Valeur suggérée
Abonnement des paramètres de stockage généraux
< votre abonnement >
Compte de stockage des paramètres de stockage
généraux
< votre compte de stockage >
Ressource des paramètres de stockage de code
personnalisé
Choisir une source de données du
compte actuel
Compte de stockage des paramètres de ... | [
-0.010518806055188179,
-0.016175823286175728,
-0.038972917944192886,
0.017374545335769653,
0.04833754897117615,
0.06564074009656906,
0.03131328895688057,
0.035897593945264816,
-0.02219695970416069,
-0.06979979574680328,
-0.04328058660030365,
-0.05495600774884224,
-0.06451807916164398,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 504,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "411",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
requête, et un contexte d’entrée en tant que StreamingContext , fourni par le moteur
d’exécution.
C#
La valeur StreamingContext n’a pas besoin d’être transmise par la requête SQL. Azure
Stream Analytics fournit automatiquement un objet de contexte si un paramètre
d’entrée est présent. L’utilisation de MyUdfMethod ne ... | [
-0.012558295391499996,
-0.019326848909258842,
-0.029456852003932,
-0.01629730314016342,
0.04733898490667343,
0.022835133597254753,
0.032349199056625366,
0.06461884081363678,
-0.007436938583850861,
-0.08230669051408768,
-0.019886519759893417,
-0.027398742735385895,
-0.07686448097229004,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 505,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "412",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
en conflit avec le code Azure Stream Analytics. Par exemple, vous ne pouvez pas
référencer Newtonsoft Json.
Les fichiers de support inclus dans le projet sont copiés dans le fichier zip
UserCustomCode utilisé lors de la publication du travail dans le cloud. Tous les
fichiers des sous-dossiers sont copiés directement à ... | [
-0.012255081906914711,
-0.035230603069067,
0.0012186879757791758,
-0.0003222372615709901,
0.06630351394414902,
0.04220885410904884,
0.010146399959921837,
0.04720087721943855,
-0.020119361579418182,
-0.056222762912511826,
-0.02558041177690029,
-0.048431310802698135,
-0.0646592304110527,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 506,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "413",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Intégration d’Azure Stream Analytics
avec Azure Machine Learning
Article • 23/11/2023
Vous pouvez implémenter des modèles Machine Learning en tant que fonctions définies
par l’utilisateur dans vos tâches Azure Stream Analytics pour effectuer le scoring et les
prédictions en temps réel sur vos données d’entrée de stream... | [
0.014488277025520802,
-0.02918345108628273,
-0.01315605640411377,
0.019692763686180115,
0.045570094138383865,
0.022942878305912018,
0.03706016764044762,
0.03300239145755768,
-0.033258579671382904,
-0.05020156875252724,
-0.017617253586649895,
-0.036353085190057755,
-0.06105731427669525,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 507,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "414",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Accédez à votre tâche Stream Analytics dans le portail Azure, puis sélectionnez
Fonctions sous Topologie de la tâche. Ensuite, sélectionnez Azure Machine
Learning de service dans le menu déroulant + ajouter.
2. Renseignez le formulaire Fonction Azure Machine Learning Service avec les
valeurs de propriété suivantes :... | [
0.003811450907960534,
-0.014399265870451927,
-0.0014366606483235955,
0.017186447978019714,
0.042782727628946304,
0.03769255802035332,
0.03405694663524628,
0.029442140832543373,
-0.0019438198069110513,
-0.07674827426671982,
-0.024963771924376488,
-0.015450566075742245,
-0.022841693833470345,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 508,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "415",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
[
0.012244628742337227,
0.03951352834701538,
-0.007785348687320948,
0.0021321566309779882,
0.046604953706264496,
0.012159344740211964,
0.03977902606129646,
0.042079344391822815,
-0.020763538777828217,
-0.03903518617153168,
0.02428344637155533,
-0.008056442253291607,
-0.04972238466143608,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 509,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "416",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... | |
Le tableau suivant décrit chaque propriété des fonctions de service Azure Machine
Learning dans Stream Analytics.
Propriété
Description
Alias de fonction
Entrez un nom pour appeler la fonction dans votre requête.
Abonnement
Votre abonnement Azure.
Espace de travail
Azure Machine
Learning
L’espace de travail Azure Machi... | [
-0.004385447129607201,
-0.028160804882645607,
-0.025152143090963364,
0.018214937299489975,
0.053954217582941055,
0.06228656321763992,
0.03240003436803818,
0.006185687612742186,
-0.038582831621170044,
-0.047148432582616806,
0.0013611933682113886,
-0.03910953924059868,
-0.054878927767276764,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Lorsque votre requête Stream Analytics appelle une FDU Azure Machine Learning, la
tâche crée une demande sérialisée JSON auprès du service web. La requête est basée
sur un schéma spécifique au modèle déduit par Stream Analytics à partir du swagger du
point de terminaison.
La requête Stream Analytics suivante est un exe... | [
0.002366965403780341,
-0.03664543479681015,
-0.002473513362929225,
0.013907252810895443,
0.0464731864631176,
0.04087601974606514,
0.023942453786730766,
0.044274378567934036,
-0.016371482983231544,
-0.07187286019325256,
0.007037960458546877,
-0.03520830348134041,
-0.08496875315904617,
0.010... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "418",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
les UDF de ML sont évaluées pour chaque ligne d’une
étape de requête donnée, même quand elles sont appelées via une expression
conditionnelle (c’est-à-dire CASE WHEN [A] IS NOT NULL THEN udf.score(A) ELSE ''
END ). Si nécessaire, utilisez la clause WITH pour créer des chemins divergents, en
appelant l’UDF de ML uniquem... | [
-0.04162905365228653,
0.011248558759689331,
-0.00032375389127992094,
-0.01554020307958126,
0.055891744792461395,
0.01746593974530697,
-0.00878196582198143,
-0.00181393523234874,
-0.036181092262268066,
-0.04587538540363312,
0.03992951661348343,
0.011118752881884575,
-0.06836386024951935,
0.... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "418",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez créer une FDU JavaScript qui accepte un nombre N d’entrées et crée un
tableau qui peut être utilisé comme entrée pour votre FDU Azure Machine Learning.
JavaScript
Une fois que vous avez ajouté la fonction JavaScript définie par l’utilisateur à votre
tâche, vous pouvez appeler votre fonction définie par l’ut... | [
-0.003672413295134902,
0.0005488327005878091,
-0.004663317464292049,
0.014356202445924282,
0.04529481753706932,
0.020876511931419373,
0.033943917602300644,
0.055943526327610016,
-0.0009410570492036641,
-0.026479268446564674,
-0.01836870051920414,
0.006556135136634111,
-0.06214158236980438,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "419",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez utiliser la clause WITH pour créer un DataFrame sérialisé JSON qui peut être
transmis en tant qu’entrée à votre FDU Azure Machine Learning, comme indiqué ci-
dessous.
La requête suivante crée un DataFrame en sélectionnant les champs nécessaires et
utilise le DataFrame comme entrée pour la FDU Azure Machine... | [
0.0026340072508901358,
-0.017001459375023842,
0.00404661288484931,
0.03304927796125412,
0.045468803495168686,
0.050083160400390625,
0.03593146428465843,
0.02075338363647461,
-0.01038770005106926,
-0.03905435651540756,
-0.007464105729013681,
-0.05295904353260994,
-0.07538000494241714,
-0.00... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Lorsque vous déployez votre modèle sur le service Azure Kubernetes, vous pouvez
profiler votre modèle pour déterminer l’utilisation des ressources. Vous pouvez
également activer Application Insights pour vos déploiements pour comprendre les taux
de demande, les temps de réponse et les taux d’échec.
Si vous avez un scén... | [
-0.008534162305295467,
-0.05198461189866066,
-0.024538133293390274,
0.011280554346740246,
0.036184702068567276,
0.06283500790596008,
0.04733593389391899,
0.045286402106285095,
-0.037564605474472046,
-0.04474648833274841,
-0.013269884511828423,
-0.0708531066775322,
-0.0428408645093441,
0.01... | {
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"source": "421",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
et vous pourrez également
constater une augmentation du nombre d’événements d’entrée en retard.
Vous pouvez éviter une telle latence, en vous assurant que votre cluster Azure
Kubernetes Service (AKS) a été configuré avec le bon nombre de nœuds et de réplicas. Il
est essentiel que votre service web soit hautement dispon... | [
-0.01937892474234104,
-0.03908529505133629,
-0.043962784111499786,
0.024950001388788223,
0.03617265075445175,
0.06069816276431084,
0.06646688282489777,
0.04460831731557846,
-0.06523917615413666,
-0.0366235114634037,
-0.016647204756736755,
-0.0426347590982914,
-0.044562358409166336,
0.01361... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si vous utilisez un service de point de terminaison managé Azure ML, Stream Analytics
peut actuellement accéder uniquement aux points de terminaison dont l’accès réseau
public est activé. En savoir plus sur cette page sur points de terminaison privés Azure
ML.
Tutoriel : Fonctions JavaScript définies par l’utilisateur ... | [
-0.019622767344117165,
-0.016066184267401695,
0.026813548058271408,
-0.024695875123143196,
0.03391958028078079,
-0.007392045110464096,
0.04870982468128204,
0.018619466572999954,
-0.019161654636263847,
-0.030416028574109077,
-0.006304801907390356,
-0.03450166434049606,
-0.050177671015262604,
... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Déboguer des fonctions définies par
l’utilisateur dans Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Lorsque les fonctions définies par l’utilisateur (FDU) ne fonctionnent pas comme prévu,
vous devez les déboguer pour trouver la cause du problème. Vous pouvez déboguer des
FDU pour vos travaux Stream Analytics lorsque vou... | [
0.037126198410987854,
-0.0265379399061203,
0.021466797217726707,
-0.003986492287367582,
0.05736847221851349,
0.02661914937198162,
0.036099258810281754,
0.05602637305855751,
-0.013752331025898457,
-0.06881482899188995,
0.004449804779142141,
-0.032016899436712265,
-0.08379057049751282,
0.010... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
compilateur.
Possibilité d’ajouter, de générer et de référencer un projet C# et des artefacts dans
votre solution Stream Analytics.
Réutilisation facile du code encapsulé dans un projet partageable.
Prise en charge du débogage directement dans Visual Studio : définissez le projet
Stream Analytics comme projet de départ... | [
-0.008979505859315395,
-0.03321777656674385,
-0.02246987819671631,
0.018420912325382233,
0.053074441850185394,
0.018986422568559647,
0.041847728192806244,
0.03214580565690994,
-0.03372779116034508,
-0.054281335324048996,
-0.03431159630417824,
-0.017241988331079483,
-0.0784100666642189,
-0.... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
code C#. Ensuite, appuyez sur F5 pour déboguer le code C# comme vous le feriez
pour tout autre projet C#.
JavaScript est une autre option pour créer des fonctions dans Stream Analytics. Le code
JavaScript est directement placé dans la zone de fonction du projet Stream Analytics, ce
qui complique le partage entre les pr... | [
-0.020254623144865036,
-0.016849620267748833,
0.009115580469369888,
-0.024485066533088684,
0.0413924977183342,
-0.004816989880055189,
0.03909090906381607,
0.06744170933961868,
-0.010782666504383087,
-0.06443798542022705,
-0.043579597026109695,
-0.01451459713280201,
-0.09515343606472015,
-0... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Créez un dossier supplémentaire dans Tests pour héberger le fichier de test, qui est
appelé pour exécuter le test avec la fonction JavaScript. Dans cet exemple, le nom du
dossier est fxcharCount, et celui du test est Test_UDF.js.
L’image ci-dessous montre le code dans le fichier de test, qui charge le fichier de
foncti... | [
0.009251365438103676,
-0.01419062539935112,
-0.00697385473176837,
-0.014453139156103134,
0.05262269452214241,
0.008250993676483631,
-0.0035751487594097853,
0.036780379712581635,
-0.007866021245718002,
-0.05066307261586189,
0.01531932968646288,
0.0446312353014946,
-0.05259062349796295,
-0.0... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Code.
JavaScript
Pour déboguer, vous devez télécharger
et installer node.js. Installez la version
appropriée en fonction de la plateforme que vous utilisez. Après avoir installé le runtime
node.js, redémarrez Visual Studio Code pour implémenter les modifications.
Sélectionnez Exécuter et déboguer ou appuyez sur CTRL +... | [
-0.0011234914418309927,
0.029142361134290695,
0.0024526992347091436,
-0.043303489685058594,
0.05039282888174057,
-0.007689088117331266,
0.034768566489219666,
0.03962087631225586,
-0.037121135741472244,
-0.05365120992064476,
-0.03822010010480881,
0.0007683524745516479,
-0.08440830558538437,
... | {
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"source": "426",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Vous pouvez utiliser la méthode de débogage des FDU JavaScript pour déboguer des
agrégats définis par l’utilisateur (ADU). Dans cet exemple, un ADU est ajouté au fichier
de requête .asaql et au fichier de test.
Comme pour la FDU, vous incluez un appel à l’ADU pour vous assurer que le projet se
compilera une fois les mo... | [
-0.002618025289848447,
0.01948876865208149,
-0.0011152775259688497,
-0.04104138910770416,
0.02470112033188343,
0.02303285151720047,
0.03511030226945877,
0.02153376117348671,
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-0.061990246176719666,
-0.0053339689038693905,
0.002928062342107296,
-0.08936594426631927,
0.... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
Comme dans l’exemple de FDU, du code doit être ajouté à l’ADU lui-même pour
exposer les méthodes pertinentes.
JavaScript
var methods = {};
methods.main = main;
methods.init = main.init;
methods.accumulate = main.accumulate;
methods.computeResult = main.computeResult;
exports.data = methods; | [
-0.019873451441526413,
0.005247123073786497,
-0.023147739470005035,
-0.020127004012465477,
0.016069738194346428,
0.04146220535039902,
0.04470792040228844,
0.011520051397383213,
-0.032686296850442886,
-0.060912035405635834,
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-0.07804902642965317,
... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "428",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Sélectionnez Exécuter et déboguer ou appuyez sur CTRL + MAJ + D pour démarrer le
débogage. Une zone de liste modifiable s’affiche pour vous permettre de sélectionner
node.js comme runtime. Si vous n’avez installé que node.js, il est utilisé par défaut. Vous
devez être en mesure d’exécuter le code pas à pas et d’accéder... | [
-0.023546895012259483,
-0.01178550161421299,
-0.01275924313813448,
-0.017140083014965057,
0.061701949685811996,
0.009814160875976086,
0.04923970624804497,
0.03532936051487923,
-0.04209597036242485,
-0.0684179961681366,
0.0008916378719732165,
0.008181949146091938,
-0.07304074615240097,
0.01... | {
"azure_component": "other",
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"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "429",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Comprendre et ajuster les unités de
streaming Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Les unités de streaming représentent les ressources de calcul allouées pour exécuter un
travail Stream Analytics. Plus le nombre d’unités de streaming est élevé, plus il y a de
ressources d’UC et de mémoire allouées pour votre travail. ... | [
-0.0010752807138487697,
-0.03242181986570358,
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0.021438386291265488,
0.0433853417634964,
-0.022546077147126198,
-0.07563047856092453,
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"total_p... |
à 3, et
ainsi de suite. Les travaux avec 1/3 et 2/3 SU V2 sont également disponibles avec un
nœud de streaming, mais une fraction des ressources de calcul. Les travaux 1/3 SU et
2/3 SU V2 offrent une option économique pour les charges de travail nécessitant une
plus petite mise à l’échelle.
La puissance de calcul sous-... | [
-0.00041058860369957983,
-0.004681096412241459,
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0.036471396684646606,
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Pour plus d’informations sur la tarification su, consultez la page tarification d’Azure
Stream Analytics
.
Il existe une conversion automatique d’unités de streaming qui se produit de la couche
API REST vers l’interface utilisateur (portail Azure et Visual Studio Code). Vous
remarquerez cette conversion dans le Journal... | [
0.003316302318125963,
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"total_p... |
Cela nous permet de transmettre la même granularité et d’éliminer la virgule décimale
au niveau de la couche d’API pour les SKU V2. Cette conversion est automatique et n’a
aucun impact sur les performances de votre travail.
Pour obtenir un traitement de streaming à faible latence, les travaux Azure Stream
Analytics eff... | [
0.027475586161017418,
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inférieure à 80 % pour prendre en compte les
pics d’activité occasionnels. Pour réagir à l’augmentation des charges de travail et
augmenter les unités de streaming, vous pouvez définir une alerte de 80 % sur la
métrique d’utilisation de l’unité de stockage. En outre, vous pouvez utiliser des
métriques de délai en filig... | [
0.03946159780025482,
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0.017657166346907616,
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"total_... |
4. Choisissez l’option SU dans la liste déroulante pour définir les unités de stockage
du travail. Notez que vous êtes limité à des paramètres d’unité SU spécifiques.
5. Vous pouvez modifier le nombre d’unités SU affectées à votre travail pendant qu’il
est en cours d’exécution. Vous pouvez être limité à choisir parmi ... | [
0.003348207799717784,
-0.040482085198163986,
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0.053269367665052414,
0.04926416277885437,
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"total_... |
Le choix du nombre d’unités de streaming requises pour un travail particulier dépend de
la configuration de la partition pour les entrées et de la requête définie pour le travail.
La page Mise à l’échelle vous permet de définir le nombre adapté d’unités de
streaming. Il est recommandé d’allouer plus d’unités de streami... | [
-0.007802141364663839,
-0.05493550002574921,
-0.0387963205575943,
0.007829714566469193,
0.041481949388980865,
0.035723499953746796,
-0.000016423848137492314,
0.049604546278715134,
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par Stream Analytics. Stream Analytics gère l’état de ces opérations
en interne au nom de l’utilisateur, grâce à la gestion de la consommation de mémoire,
les points de contrôle pour la résilience et la récupération de l’état au cours des mises à
niveau du service. Même si Stream Analytics gère totalement les états, il... | [
0.005984032526612282,
-0.02190217934548855,
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0.03730218857526779,
0.027796059846878052,
0.019125575199723244,
0.05539153516292572,
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"total_... |
nombreuses recommandations de meilleure pratique que les utilisateurs doivent
prendre en compte.
Une tâche avec une logique de requête complexe peut avoir une utilisation élevée
d’unités de streaming, même si elle ne reçoit pas continuellement des événements
d’entrée. Cela peut se produire après un pic soudain des évén... | [
0.006482269614934921,
-0.02970038913190365,
-0.01220398023724556,
0.017369594424962997,
0.0316372774541378,
0.04052625596523285,
0.013857632875442505,
0.07950582355260849,
-0.0556010901927948,
-0.06496645510196686,
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-0.004412... | {
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comme des agrégations fenêtrées, jointures
temporelles et fonctions d’analyse temporelle. Chacun de ces opérateurs conserve des
informations d’état. La taille maximale de la fenêtre pour ces éléments de requête est de
sept jours.
Le concept de fenêtre temporelle apparaît dans plusieurs éléments de requête Stream
Analyt... | [
0.007676846347749233,
-0.03553212434053421,
-0.009521247819066048,
-0.01825854182243347,
0.027426758781075478,
0.016323836520314217,
0.032731764018535614,
0.038119904696941376,
-0.05129023268818855,
-0.07276038080453873,
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La mémoire consommée (taille de l’état) pour un agrégat fenêtré n’est pas toujours
directement proportionnelle à la taille de la fenêtre. Au lieu de cela, la mémoire
consommée est proportionnelle à la cardinalité des données ou le nombre de groupes
dans chaque fenêtre de temps.
Par exemple, dans la requête suivante, le... | [
-0.04115275666117668,
-0.055052194744348526,
-0.04321169853210449,
-0.07102158665657043,
0.036881983280181885,
0.02242361195385456,
-0.01533031277358532,
0.03500396013259888,
-0.0461820587515831,
-0.04539159685373306,
-0.02660178579390049,
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-0.00... | {
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qui est
la vitesse d’entrée des événements multipliée par la taille de la marge de manœuvre. En
Agrégations fenêtrées
SELECT count(*)
FROM input
GROUP BY clusterid, tumblingwindow (minutes, 5)
SELECT count(*)
FROM input PARTITION BY PartitionId
GROUP BY PartitionId, clusterid, tumblingwindow (minutes, 5)
Jointures t... | [
-0.03946888819336891,
-0.0010899929329752922,
0.0050047216936945915,
-0.031225893646478653,
0.048485275357961655,
0.059152837842702866,
0.02680765464901924,
0.02110007219016552,
-0.03503613546490669,
-0.04545990005135536,
-0.0024309109430760145,
0.004500146955251694,
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"total_... |
d’autres termes, la mémoire consommée par les jointures est proportionnelle à
l’intervalle de temps DateDiff multipliée par le taux d’événements moyen.
Le nombre d’événements sans correspondance de la jointure affecte la consommation
de mémoire pour la requête. La requête suivante vise à identifier l’exposition publici... | [
-0.01871076039969921,
-0.009210582822561264,
-0.04813031852245331,
-0.06027282401919365,
0.04149844869971275,
0.05123035982251167,
-0.006006264127790928,
0.038081854581832886,
-0.023356132209300995,
-0.04838142171502113,
-0.0002907966263592243,
-0.024300353601574898,
-0.03910180553793907,
... | {
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"total_... |
fonctions analytiques n’est pas proportionnelle à la taille de la fenêtre, mais
plutôt le nombre de partitions dans chaque fenêtre de temps.
SELECT clicks.id
FROM clicks
INNER JOIN impressions ON impressions.id = clicks.id AND DATEDIFF(hour,
impressions, clicks) between 0 AND 10.
SELECT clicks.id
FROM clicks PARTITIO... | [
-0.015178805217146873,
0.04025351256132126,
0.007538738194853067,
-0.01510684285312891,
0.07403942942619324,
0.06527362763881683,
0.001554081100039184,
0.00006546458462253213,
0.005172066390514374,
-0.06765211373567581,
0.014881696552038193,
0.014371108263731003,
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-0.... | {
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"total_... |
La solution est similaire à celle de la jointure temporelle. Vous pouvez augmenter la
taille des instances de la requête à l’aide de PARTITION BY.
L’utilisateur peut configurer la taille de la mémoire tampon d’événements en désordre
dans le volet de configuration Ordre des événements. La mémoire tampon est utilisée
po... | [
-0.01728852093219757,
-0.05236593633890152,
-0.029119491577148438,
0.013454481028020382,
0.04403097555041313,
0.04362684115767479,
0.009836976416409016,
0.011639542877674103,
-0.07996445149183273,
-0.049785684794187546,
-0.014641571789979935,
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0.0... | {
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avec le nombre de partitions dans votre Event Hub.
En règle générale, un travail configuré avec 1/3 d’unité de streaming est suffisante pour
un Event Hub avec deux partitions (qui est la valeur minimale du Event Hub). Si l’Event
Hub a davantage de partitions, votre travail Stream Analytics consomme davantage de
ressour... | [
-0.0342656709253788,
-0.04261403903365135,
-0.0089179128408432,
0.011553634889423847,
0.017194624990224838,
0.021518608555197716,
-0.016009356826543808,
0.0503036268055439,
-0.05846210941672325,
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-0.019820990040898323,
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référence conserve une copie des données de référence en mémoire, même si vous
effectuez la jointure plusieurs fois avec les mêmes données de référence. Pour les
requêtes avec PARTITION BY, comme... | [
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0.006872538942843676,
-0.008825942873954773,
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Utiliser la parallélisation de requête
dans Azure Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Cet article explique comment tirer parti de la parallélisation dans Azure Stream Analytics.
Vous découvrez comment mettre à l’échelle des travaux Stream Analytics en configurant
des partitions d’entrée et en réglant la définition de... | [
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Quand vous utilisez Stream Analytics, vous pouvez tirer parti du partitionnement dans
les sorties :
Azure Data Lake Storage
Azure Functions
table Azure
Stockage Blob (possibilité de définir la clé de partition explicitement)
Azure Cosmos DB (définir la clé de partition explicitement)
Event Hubs (définir la clé de parti... | [
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Si deux flux de données indépendants ou plus sont regroupés dans un seul travail,
chacun avec sa propre clé de partition, le travail n’est pas parallèle.
Le travail n’est parallèle que lorsque toutes les entrées, sorties et étapes d’interrogation
utilisent la même clé.
Un travail massivement parallèle est le scénario l... | [
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serait
une requête simple du type select/project/filter.
L’étape suivante consiste à partitionner votre requête. Pour les travaux dont le
niveau de compatibilité est supérieur ou égal à 1.2 (recommandé), vous pouvez
spécifier une colonne personnalisée en tant que Clé de partition dans les
paramètres d’entrée, afin que ... | [
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