text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Le nombre de partitions d’entrée doit être égal à celui des partitions de sortie. La
sortie du Stockage Blob peut prendre en charge les partitions et hériter du schéma
de partitionnement de la requête en amont. Lorsqu’une clé de partition du
Stockage Blob est spécifiée, les données sont partitionnées par partition d’en... | [
-0.047392334789037704,
-0.030402010306715965,
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-0.0669085681438446,
0.0... | {
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"total_... |
l’entrée qui est envoyée au concentrateur Event Hub. Notez que
les travaux dont le niveau de compatibilité est inférieur à 1.2 doivent inclure la clause
PARTITION BY PartitionId afin de répondre à l’exigence n°2 précitée. Pour la sortie,
nous devons configurer la sortie du hub d’événements dans le travail afin que la c... | [
-0.054103292524814606,
-0.019359270110726357,
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... | {
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"total_... |
partition ait la valeur PartitionId. La dernière vérification consiste à s’assurer que le
nombre de partitions d’entrée est égal au nombre de partitions de sortie.
Entrée : Event Hub avec huit partitions
Sortie : Stockage d'objets blob
Requête :
SQL
Cette requête comporte une clé de regroupement. Par conséquent, les év... | [
-0.05149754881858826,
-0.03856833279132843,
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0.01... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
--Using compatibility level 1.0 or 1.1
SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
FROM Input1 Partition By PartitionId
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
Exemples de scénarios qui ne sont pas* en
parallélisme embarrassant
Nombre d... | [
-0.04290786758065224,
-0.012531639076769352,
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0.04337800294160843,
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-0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si le nombre de partitions en entrée ne correspond pas au nombre de partitions en
sortie, la topologie n’est pas massivement parallèle, quelle que soit la requête. Toutefois,
nous pouvons tout de même obtenir un certain niveau ou une certaine parallélisation.
Entrée : un Event Hub avec huit partitions
Sortie : Power BI... | [
-0.07288483530282974,
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0.03635842353105545,
0.05736275762319565,
-0.001964757451787591,
0.06028173491358757,
-0.045552365481853485,
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... | {
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Sortie : le hub d’événements à huit partitions (« Colonne de clé de partition » doit
être défini de façon à utiliser « TollBoothId »)
Niveau de compatibilité : 1.2 ou version ultérieure
Requête :
SQL
le niveau de compatibilité 1.2 ou supérieur permet l’exécution de requête en parallèle
par défaut. Par exemple, la requê... | [
-0.05414725840091705,
-0.028114158660173416,
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0.010721242055296898,
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0.009083496406674385,
0.04647384583950043,
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-0.07020142674446106,
-0... | {
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"total_p... |
Cette requête compte deux étapes.
Les conditions suivantes doivent être respectées pour procéder au partitionnement
d'une étape :
La source d'entrée doit être partitionnée.
L’instruction SELECT de la requête doit lire à partir d’une source d’entrée
partitionnée.
La requête de l’étape doit contenir le mot clé PARTITION ... | [
-0.05149981752038002,
-0.05857847258448601,
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0.010524359531700611,
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0.04975045472383499,
-0.011597483418881893,
0.02197408489882946,
-0.046384893357753754,
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-0.02951876074075699,
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"total_p... |
Requête
Nombre d’unités SU maximal pour le
travail
Le flux de données d’entrée est partitionné par
16.
La requête contient une étape.
L'étape est partitionnée.
16 SU V2 (1 * 16 partitions)
La requête contient 2 étapes.
Aucune des étapes n'est partitionnée.
1 SU V2
Le flux de données d'entrée est partitionné
par 3.
La r... | [
-0.043503522872924805,
-0.04549745097756386,
-0.00990872923284769,
-0.007121400907635689,
0.04385651648044586,
0.04695209488272667,
0.023648105561733246,
0.01931948959827423,
-0.0332459919154644,
-0.08692242205142975,
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-0.03790723904967308,
0.002... | {
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"total_p... |
générés pour chacun des groupes. Le partitionnement peut provoquer des résultats
inattendus si le champ GROUP BY n’est pas la clé de partition dans le flux de données
d’entrée. Par exemple, dans la requête précédente, le champ TollBoothId n’est pas la clé
de partition d’Input1. Le résultat est le suivant : les données ... | [
-0.05434337630867958,
-0.014733240008354187,
-0.014321503229439259,
0.012576740235090256,
0.04790599271655083,
0.03337914124131203,
0.012546619400382042,
0.03325797617435455,
-0.04592256247997284,
-0.06267865747213364,
-0.042522720992565155,
-0.033091310411691666,
-0.062229420989751816,
-0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
WITH Step1 AS (
SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
FROM Input1 Partition By PartitionId
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
)
SELECT SUM(Count) AS Count, TollBoothId
FROM Step1
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
７ Notes
Si vous joignez deu... | [
-0.029589159414172173,
0.010292919352650642,
0.009374761953949928,
-0.014141632243990898,
0.06695320457220078,
0.05314436927437782,
0.028427638113498688,
0.013213022612035275,
-0.031262680888175964,
-0.045063961297273636,
-0.009453682228922844,
0.0025590630248188972,
-0.03667469322681427,
... | {
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"total_p... |
permettant de maintenir des taux d’ingestion de 1 000, 5 000 et 10 000 événements par
seconde.
Les observations suivantes utilisent un travail Stream Analytics avec une requête sans
état (passthrough), une fonction définie par l’utilisateur (UDF) JavaScript de base qui
écrit dans Event Hubs, Azure SQL ou Azure Cosmos D... | [
-0.044976044446229935,
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0.036156218498945236,
0.01922704465687275,
0.02283659018576145,
0.07221866399049759,
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en sortie SQL contient des informations plus détaillées sur les paramètres susceptibles
d’optimiser votre débit en écriture. Comme indiqué dans l’article Sortie d’Azure Stream
Analytics dans Azure SQL Database, cette solution n’est pas mise à l’échelle de manière
linéaire en tant que pipeline entièrement parallèle au-d... | [
-0.02447858452796936,
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0.042051613330841064,
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alimentés par des clients de test simulant une charge. Chaque événement en
entrée est un document JSON de 1 ko, qui traduit facilement les taux d’ingestion
configurés en débits (1 Mo/s, 5 Mo/s et 10 Mo/s). Les événements simulent un appareil
IoT envoyant les données JSON suivantes (sous une forme abrégée) pour un maxim... | [
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Commentaires
Cette page a-t-elle été utile ?
Utilisez le volet Métriques de votre travail Azure Stream Analytics pour identifier les
goulots d’étranglement de votre pipeline. Examinez les événements d’entrée/sortie
pour le débit, ainsi que le « Délai en filigrane »
ou les Événements en backlog, pour
voir si le travail... | [
0.02398749254643917,
-0.013499573804438114,
-0.00727737694978714,
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0.018989069387316704,
0.02328568510711193,
0.02444184385240078,
0.07439969480037689,
-0.00852158386260271,
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0.003392... | {
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Indiquer des commentaires sur le produit
| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A | [
0.03066541627049446,
-0.0039862534031271935,
0.01785198412835598,
0.032251909375190735,
0.0698743462562561,
0.057299498468637466,
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"total_... |
Utiliser le repartitionnement pour
optimiser le traitement avec Azure
Stream Analytics
Article • 01/03/2024
Cet article explique comment utiliser le repartitionnement pour adapter votre requête
Azure Stream Analytics aux scénarios dans lesquels une parallélisation complète n’est
pas possible.
Vous ne pourrez peut-être ... | [
-0.008260367438197136,
-0.05087873339653015,
-0.014105621725320816,
0.026038719341158867,
0.050235092639923096,
0.056837476789951324,
0.03254741057753563,
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-0.04003146290779114,
-0.06835772097110748,
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0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 562,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "454",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
SQL
Vous pouvez également introduire une étape dans votre requête qui repartitionne
d’abord l’entrée, qui peut ensuite être utilisée par d’autres étapes dans votre requête.
Par exemple, si vous souhaitez repartitionner l’entrée en fonction de DeviceID, votre
requête serait la suivante :
SQL
L’exemple de requête suivant... | [
-0.030087662860751152,
-0.036019496619701385,
-0.01523537002503872,
0.021247418597340584,
0.05622801184654236,
0.050582025200128555,
0.0197555311024189,
0.032307904213666916,
-0.02334519289433956,
-0.057167187333106995,
0.013521331362426281,
-0.020317640155553818,
-0.05746656656265259,
0.0... | {
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"source": "455",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Le schéma de sortie doit correspondre à la clé du schéma de flux et au nombre de flux
pour que chaque sous-flux puisse être vidé de façon indépendante. Le flux peut
également être de nouveau fusionné et repartitionné selon un schéma différent avant le
vidage. Cependant, vous devez éviter cette méthode, car elle augment... | [
-0.023688893765211105,
-0.02016880176961422,
-0.039456307888031006,
0.02999957464635372,
0.058842968195676804,
0.030063094571232796,
0.005670804530382156,
0.008298375643789768,
-0.06220933794975281,
-0.07121631503105164,
0.016838504001498222,
-0.02224176749587059,
-0.06171121820807457,
0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
de sortie.
L’exemple suivant lit l’entrée, qu’elle soit partitionnée naturellement ou non, puis
repartitionne le flux en dix partitions conformément à la dimension de DeviceID et vide
les données vers la sortie.
SQL
SELECT * FROM input2
PARTITION BY DeviceID
)
SELECT * INTO output
FROM step1 PARTITION BY Devi... | [
-0.05238904431462288,
-0.014416903257369995,
0.001765541615895927,
0.021374184638261795,
0.06941252201795578,
0.048636388033628464,
0.019985467195510864,
0.007114804349839687,
-0.02286434918642044,
-0.06889837235212326,
0.01335024181753397,
-0.016821473836898804,
-0.06072639673948288,
0.03... | {
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"total_p... |
Pour plus d'informations, consultez Sortie d'Azure Stream Analytics dans Azure SQL
Database.
Prise en main d’Azure Stream Analytics
Utiliser la parallélisation de requête dans Azure Stream Analytics
SELECT * INTO [output]
FROM [input]
PARTITION BY DeviceID INTO 10
Étapes suivantes | [
-0.03411469981074333,
-0.01890445500612259,
0.0143680265173316,
0.020763935521245003,
0.07931898534297943,
0.06570079177618027,
0.030807029455900192,
0.036117225885391235,
-0.014288021251559258,
-0.04523729160428047,
0.014455177821218967,
-0.03902745991945267,
-0.08306725323200226,
0.00119... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Mettre à l’échelle des travaux Azure
Stream Analytics pour augmenter le
débit
Article • 05/03/2024
Cet article vous indique comment régler une requête Stream Analytics pour augmenter
le débit des travaux Stream Analytics. Vous pouvez utiliser le guide suivant pour mettre
à l’échelle votre travail afin de gérer une char... | [
0.004539974965155125,
-0.0575459748506546,
-0.016820119693875313,
0.03703901544213295,
0.03378552943468094,
0.06530163437128067,
0.008282240480184555,
0.05025342479348183,
-0.03665745630860329,
-0.05788705125451088,
-0.0051950993947684765,
-0.0783064067363739,
-0.08768180012702942,
0.01463... | {
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"total_... |
Un hub
d'événements doit avoir la configuration PartitionKey définie pour correspondre au
champ PARTITION PAR (généralement PartitionId ). Pour Event Hubs, assurez-
vous également que le nombre de partitions d’entrée est égal au nombre de
partitions de sortie pour éviter tout croisement entre les partitions.
Cas 1 : Vo... | [
-0.048043519258499146,
-0.05104188993573189,
-0.0160108283162117,
0.016519539058208466,
0.05975458770990372,
0.06237083300948143,
0.011188043281435966,
0.012622803449630737,
-0.04096831753849983,
-0.048058755695819855,
0.010758724063634872,
-0.05362781137228012,
-0.06205303594470024,
0.022... | {
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"total_... |
Exécutez votre requête avec 1 unité de streaming (SU) V2 (qui correspond à la
pleine capacité d'un seul nœud informatique) pour mesurer le débit maximal
réalisable, et si vous utilisez GROUPE PAR, mesurez le nombre de groupes
(cardinalité) que le travail peut gérer. Les symptômes généraux qui indiquent que
le travail a... | [
-0.008084770292043686,
-0.05599428713321686,
0.009347522631287575,
0.0033167179208248854,
0.0183557141572237,
0.048944197595119476,
0.021019194275140762,
0.0443168468773365,
-0.051313113421201706,
-0.08620918542146683,
-0.012390077114105225,
-0.041435156017541885,
-0.07228869944810867,
0.0... | {
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"total_p... |
vous devez augmenter le
nombre de partitions de sortie (ainsi que les partitions d'entrée pour que le
travail reste entièrement parallélisable) ou augmenter la quantité de
ressources du récepteur (par exemple, le nombre d'unités de requête pour
Cosmos DB. ).
Dans le diagramme de tâches, il existe une métrique d'événeme... | [
-0.022586723789572716,
-0.029534269124269485,
-0.01644333265721798,
0.01573723927140236,
0.029868388548493385,
0.0535028800368309,
0.01839093491435051,
0.02829558029770851,
-0.06337791681289673,
-0.07426213473081589,
-0.014380421489477158,
-0.013053075410425663,
-0.04435766860842705,
0.029... | {
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"total_p... |
Si votre requête n’est pas parallèle de manière embarrassante, vous pouvez suivre ces
étapes.
Démarrez avec une requête sans PARTITION BY pour éviter la complexité de
partitionnement et exécutez-la avec 1 US V2 pour mesurer la charge maximale,
comme dans le Cas 1.
Si vous pouvez obtenir votre charge prévue en termes de... | [
-0.035836342722177505,
-0.044164251536130905,
0.006481589283794165,
0.01915651001036167,
0.021794157102704048,
0.0653512254357338,
-0.0031140088103711605,
0.024153850972652435,
-0.042419418692588806,
-0.07901010662317276,
0.00008377071208087727,
-0.022022835910320282,
-0.06367114186286926,
... | {
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"total_p... |
non partitionné. Par exemple, si
vous souhaitez compter le nombre de voitures passant par chaque poste de péage
toutes les 3 minutes et que le volume de données dépasse ce qui peut être géré
par un seul SU V2.
Requête :
SQL
d’environ 8 Mo/s, ou 4 US V2 pour atteindre 16 Mo/s. Vous pouvez alors décider
quand augmenter l... | [
-0.04666495695710182,
-0.008264303207397461,
-0.001850953558459878,
0.013335653580725193,
0.043739620596170425,
0.052586983889341354,
0.017924249172210693,
0.021393027156591415,
-0.04222245141863823,
-0.06351465731859207,
-0.013854486867785454,
-0.0020576396491378546,
-0.0438162162899971,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Dans la requête, vous comptez les voitures par poste de péage et par partition, puis
vous additionnez le nombre de toutes les partitions.
Une fois partitionnée, pour chaque partition de l'étape, allouez un SU V2 afin que
chaque partition puisse être placée sur son propre nœud de traitement.
Pour certains cas d'utilisat... | [
-0.04300280287861824,
-0.03789976239204407,
-0.03256075084209442,
0.0013319997815415263,
0.04451712965965271,
0.058142345398664474,
-0.002724530640989542,
0.03197501599788666,
-0.04527213051915169,
-0.07414141297340393,
-0.02080513723194599,
-0.048715125769376755,
-0.05938597396016121,
-0.... | {
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"total_p... |
assez linéaire, en partant
du principe que vous n’avez aucune asymétrie de charge. Vous pouvez ensuite
FROM Step1
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
７ Notes
Si votre requête ne peut pas être partitionnée, l’ajout d’unités de streaming
supplémentaires dans une requête en plusieurs étapes peut ne pas toujour... | [
-0.03216184303164482,
-0.0605337917804718,
0.0031735317315906286,
0.020541872829198837,
0.0435391329228878,
0.056080203503370285,
0.009174450300633907,
0.02134348452091217,
-0.047317955642938614,
-0.06373746693134308,
-0.015575648285448551,
-0.0018678951309993863,
-0.06392095983028412,
-0.... | {
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"total_p... |
prévoir le nombre de tâches SU V2 que vous devez exécuter en fonction du
nombre de locataires que vous souhaitez servir.
Si vous utilisez une jointure de données de référence avec de telles requêtes, vous
devez unir les entrées avant la jointure avec les mêmes données de référence.
Ensuite, fractionnez les événements s... | [
-0.005303666926920414,
0.00208230665884912,
-0.027019843459129333,
-0.015792977064847946,
0.026177149266004562,
0.034255266189575195,
0.038861796259880066,
0.0616995133459568,
-0.013733568601310253,
-0.08589494973421097,
-0.018260736018419266,
-0.05553178861737251,
-0.06378699094057083,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Traitement des flux sans code dans
Azure Stream Analytics
Article • 20/07/2023
L’éditeur sans code vous permet de développer une tâche de Stream Analytics sans
effort pour traiter vos données de streaming en temps réel, à l’aide de la fonctionnalité
glisser-déplacer, sans écrire une seule ligne de code. L’expérience fo... | [
0.020178360864520073,
-0.04000850394368172,
-0.009689449332654476,
0.02409696951508522,
0.06728678196668625,
0.021742990240454674,
0.04162684082984924,
0.06125974655151367,
-0.03130496293306351,
-0.0922529473900795,
-0.02352985367178917,
-0.043485987931489944,
-0.07637275755405426,
0.01072... | {
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"total_... |
Un travail Stream Analytics repose sur trois composants principaux : les entrées de
streaming, les transformations et les sorties. Vous pouvez avoir autant de composants
que vous le souhaitez, notamment plusieurs entrées, des branches parallèles
comportant plusieurs transformations et plusieurs sorties. Pour plus d’inf... | [
0.011362941935658455,
-0.01785161904990673,
-0.04270467162132263,
0.03842604532837868,
0.05802769958972931,
0.06287791579961777,
0.031013796105980873,
0.042003195732831955,
-0.052776940166950226,
-0.08582808822393417,
-0.030499543994665146,
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-0.05899898707866669,
0.014... | {
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"total_p... |
2. Via le portail Azure Event Hubs : ouvrez une instance Event Hubs. Sélectionnez
Traiter les données, puis sélectionnez un modèle prédéfini de votre choix.
Les modèles prédéfinis peuvent vous aider à développer et à exécuter un travail
pour répondre à différents scénarios, notamment :
Créer un tableau de bord en temps... | [
-0.0337575264275074,
-0.01844843477010727,
-0.024048829451203346,
0.023708345368504524,
0.05666423961520195,
-0.004713018890470266,
-0.0032604520674794912,
0.056027911603450775,
-0.031160715967416763,
-0.05396636947989464,
-0.030692825093865395,
-0.048246242105960846,
-0.0753854289650917,
... | {
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"total_p... |
Filtrer et ingérer des données dans Azure Data Lake Storage Gen2
Enrichir les données et les ingérer dans un hub d’événements
Transformer et stocker des données dans une base de données Azure SQL
Filtrer et ingérer dans Azure Data Explorer
La capture d’écran suivante montre un travail Stream Analytics achevé. Elle met ... | [
-0.0008509475737810135,
-0.01087289396673441,
-0.029095634818077087,
0.04118147864937782,
0.04237488657236099,
0.015870360657572746,
0.021006297320127487,
0.06326481699943542,
-0.03528749570250511,
-0.055312104523181915,
-0.01041850820183754,
-0.06771094352006912,
-0.0788218230009079,
0.02... | {
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"total_p... |
L’éditeur sans code prend en charge l’entrée de données de streaming à partir de trois
types de ressources :
Hubs d'événements Azure
Azure IoT Hub
Azure Data Lake Storage Gen2
Pour plus d’informations sur les entrées de données de streaming, consultez Données
de streaming en tant qu’entrées dans Stream Analytics.
Azure... | [
-0.028912952169775963,
-0.05035591125488281,
-0.040351010859012604,
0.040200889110565186,
0.04386134073138237,
0.0215294286608696,
0.0025791090447455645,
0.07629001885652542,
-0.04935719445347786,
-0.05016123503446579,
-0.027406977489590645,
-0.04402397572994232,
-0.08765360713005066,
0.01... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Lorsque vous vous connectez à votre hub d’événements dans l’éditeur sans code, nous
vous recommandons de créer un groupe de consommateurs (qui est l’option par
défaut). Cette approche permet d’empêcher le hub d’événements d’atteindre la limite
de lecteurs simultanés. Pour en savoir plus sur les groupes de consommateurs... | [
0.0028410865925252438,
-0.03840436041355133,
-0.010693554766476154,
-0.031182274222373962,
0.03704375401139259,
0.030168697237968445,
0.023964863270521164,
0.07673141360282898,
-0.044389620423316956,
-0.05045517161488533,
-0.03443209081888199,
-0.04093103110790253,
-0.0882338359951973,
0.0... | {
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"total_... |
Après avoir configuré les détails de votre hub d’événements et sélectionné Connecter,
vous pouvez ajouter des champs manuellement à l’aide de l’option + Ajouter un champ
si vous connaissez les noms de champs. Pour détecter automatiquement les types de
champs et de données en fonction d’un échantillon des messages entra... | [
-0.07005257904529572,
-0.015303934924304485,
-0.018419776111841202,
-0.025626149028539658,
0.01936754584312439,
0.03310980275273323,
0.019626131281256676,
0.05728403851389885,
-0.09430816769599915,
-0.06931526213884354,
-0.042123157531023026,
0.010633227415382862,
-0.08167953044176102,
0.0... | {
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"total_... |
Voici les types de données disponibles :
DateHeure : champ de date et heure au format ISO.
Flottant : nombre décimal.
Entier : nombre entier.
Enregistrement : objet imbriqué comportant plusieurs enregistrements.
Chaîne : texte.
Azure IoT Hub est un service managé, hébergé dans le cloud, qui joue le rôle de hub de
messa... | [
-0.013246824964880943,
-0.025055719539523125,
-0.012744701467454433,
0.023614270612597466,
0.02591409720480442,
0.054750215262174606,
0.032319776713848114,
0.045682501047849655,
-0.0036800720263272524,
-0.023782746866345406,
-0.007447551935911179,
-0.03761695697903633,
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... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Pour ajouter un hub IoT en tant qu’entrée de streaming en continu pour votre tâche,
sélectionnez le IoT Hub sous Entrées dans le ruban. Renseignez ensuite les informations
nécessaires dans le volet droit pour connecter IoT Hub à votre travail. Pour en savoir
plus sur les détails de chaque champ, consultez Stream data d... | [
0.006124994717538357,
-0.03165556862950325,
0.00428965175524354,
0.0354282446205616,
0.031476374715566635,
0.0352599136531353,
0.03498430550098419,
0.048675909638404846,
-0.011948962695896626,
-0.05509684979915619,
-0.034195851534605026,
-0.03763242065906525,
-0.080060675740242,
0.03882554... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) est une solution de lac de données
d’entreprise basée sur le cloud. Il est conçu pour stocker de gros volumes de données
dans n’importe quel format et pour faciliter les charges de travail analytiques Big Data.
Les données stockées dans ADLS Gen2 peuvent être traitées en tant qu... | [
-0.013785194605588913,
-0.029231486842036247,
-0.013933990150690079,
0.042731571942567825,
0.04748518392443657,
0.017034431919455528,
0.0017406587721779943,
0.044053878635168076,
0.00501967640593648,
-0.07336951047182083,
-0.020588016137480736,
-0.050355684012174606,
-0.07337673008441925,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Les données de référence sont statiques ou changent lentement au fil du temps. Elles
sont généralement utilisées pour enrichir les flux entrants et effectuer des recherches
dans votre travail. Par exemple, vous pouvez joindre une entrée de flux de données à
des données de référence, comme vous effectueriez une jointure... | [
0.008129614405333996,
0.013654578477144241,
0.0006117740413174033,
-0.0028575570322573185,
0.06803812086582184,
0.020078076049685478,
0.032804232090711594,
0.03294561803340912,
-0.03135072812438011,
-0.058409299701452255,
-0.0037012717220932245,
0.005704341921955347,
-0.04151635989546776,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
consultez Utiliser des données de référence pour effectuer des recherches dans Stream
Analytics.
L’éditeur sans code prend désormais en charge deux sources de données de référence :
Azure Data Lake Storage Gen2
Azure SQL Database
Les données de référence sont modélisées en tant que séquence d’objets Blob dans
l’ordre c... | [
0.013049055822193623,
0.007212932221591473,
-0.02689323015511036,
0.009228524751961231,
0.09165719151496887,
0.016038862988352776,
0.011333711445331573,
0.06342457979917526,
-0.0009185950038954616,
-0.06995931267738342,
-0.005626287776976824,
-0.05111631378531456,
-0.07028060406446457,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Ensuite, chargez un fichier de tableau JSON. Les champs dans le fichier sont détectés.
Utilisez ces données de référence pour effectuer une transformation avec des données
d’entrée de diffusion en continu à partir d’Event Hubs. | [
-0.030462047085165977,
-0.047895628958940506,
0.006215701811015606,
0.020344514399766922,
0.037277285009622574,
0.012492884881794453,
-0.0017743095522746444,
0.04406649246811867,
-0.05585122108459473,
-0.037148986011743546,
-0.00297223636880517,
-0.03974168375134468,
-0.047118671238422394,
... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez utiliser Azure SQL Database en tant que données de référence pour votre
travail Stream Analytics dans l’éditeur sans code. Pour plus d’informations, consultez la
section relative à SQL Database dans Utiliser des données de référence pour effectuer
des recherches dans Stream Analytics.
Pour configurer SQL Da... | [
0.01656443066895008,
0.04169877991080284,
-0.01813763938844204,
0.0172480009496212,
0.06979900598526001,
0.031816717237234116,
0.0389377698302269,
0.06720524281263351,
-0.018890833482146263,
-0.06699305027723312,
-0.02835271880030632,
-0.015215864405035973,
-0.07303828746080399,
0.00462768... | {
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"total_... |
Les transformations de données de streaming sont fondamentalement différentes des
transformations de données par lots. Quasiment toutes les données de diffusion en
Transformations | [
-0.014852946624159813,
-0.021479105576872826,
0.01354927197098732,
0.029364660382270813,
0.09104989469051361,
0.060491181910037994,
-0.031090181320905685,
0.023472784087061882,
-0.02560601942241192,
-0.06752092391252518,
0.00702883442863822,
-0.021785316988825798,
-0.036498770117759705,
0.... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "477",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
continu comprennent un composant de temps, qui affecte les tâches de préparation des
données impliquées.
Pour ajouter une transformation de données de streaming à votre travail, sélectionnez le
symbole de transformation dans la section Opérations du ruban pour cette
transformation. La vignette correspondante est suppri... | [
0.00826964806765318,
0.012446246109902859,
-0.024276211857795715,
0.007775240112096071,
0.06433289498090744,
0.05356721580028534,
0.031147800385951996,
0.02251037210226059,
-0.04780823364853859,
-0.05252606421709061,
-0.03420243412256241,
-0.014943433925509453,
-0.06194685399532318,
0.0040... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
La transformation Gestion des champs permet d’ajouter, de supprimer et de renommer
des champs provenant d’une entrée ou d’une autre transformation. Les paramètres dans
le volet latéral vous donnent la possibilité d’en ajouter un nouveau en sélectionnant
Ajouter un champ ou d’ajouter tous les champs à la fois.
７ Notes... | [
-0.09137541800737381,
-0.013582953251898289,
-0.04464154690504074,
-0.04312853142619133,
0.04306861013174057,
-0.011971392668783665,
0.06087829917669296,
0.016810383647680283,
-0.04358232393860817,
-0.04489288851618767,
-0.011630026623606682,
0.0021318404469639063,
-0.05688530579209328,
-0... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "479",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez également ajouter un nouveau champ avec les fonctions intégrées pour
agréger les données en amont. Actuellement, les fonctions intégrées que nous prenons
en charge sont certaines Fonctions de chaîne, Fonctions de date et heure et Fonctions
mathématiques. Pour en savoir plus sur les définitions de ces foncti... | [
0.010420826263725758,
-0.02273632399737835,
0.008946706540882587,
-0.006814552471041679,
0.04246902093291283,
0.04540514200925827,
0.033428508788347244,
0.02342185005545616,
-0.020120475441217422,
-0.04217706248164177,
0.018731625750660896,
-0.03349873423576355,
-0.07309416681528091,
-0.01... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez utiliser la transformation Agrégation pour calculer une agrégation
(Somme, Minimum, Maximum ou Moyenne) chaque fois qu’un nouvel événement se
produit sur une période donnée. Cette opération vous offre également la possibilité de
Conseil
Une fois que vous avez configuré une vignette, la vue de diagramme ... | [
-0.01929946057498455,
0.007730428595095873,
-0.01723702996969223,
-0.02493361011147499,
0.0389198362827301,
0.050635963678359985,
0.02306430973112583,
-0.016198476776480675,
-0.05254101753234863,
-0.050308723002672195,
0.0076366751454770565,
-0.03567909076809883,
-0.05579453334212303,
0.02... | {
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"total_... |
filtrer ou de découper l’agrégation en fonction d’autres dimensions de vos données. Il
peut y avoir plusieurs agrégations dans la même transformation.
Pour ajouter une agrégation, sélectionnez le symbole de transformation. Ensuite,
connectez une entrée, sélectionnez l’agrégation, ajoutez les dimensions de type filtre o... | [
-0.011660679243505001,
0.021567869931459427,
-0.027059322223067284,
-0.03149280324578285,
0.04280443862080574,
0.04549384117126465,
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-0.03789399564266205,
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0.020520629361271858,
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"total_... |
Jointure interne : inclure uniquement les enregistrements des deux tables
correspondant à la paire. Dans cet exemple, où la plaque de licence correspond
aux deux entrées.
Jointure externe gauche : inclure tous les enregistrements de la table de gauche
(la première) et uniquement les enregistrements de la deuxième table... | [
-0.048718083649873734,
0.023236172273755074,
-0.05241448059678078,
-0.04864716902375221,
0.03536243736743927,
0.030660634860396385,
0.03001970797777176,
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-0.06099150702357292,
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"total_... |
plus complexes pour les fenêtres de temps. Comme pour Agrégation, vous pouvez
ajouter plusieurs agrégations par transformation.
Voici les agrégations disponibles dans la transformation :
Average
Count
Maximum
Minimum
Centile (continu et discret)
Écart type
Sum
Variance
Pour configurer la transformation :
1. Sélectionne... | [
-0.008042968809604645,
-0.0002110479399561882,
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0.03002792038023472,
0.03217490389943123,
0.034954000264406204,
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-0.02803747169673443,
-0.05791890248656273,
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... | {
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"total_... |
Un horodatage de fin de la fenêtre de temps apparaît pour référence dans la sortie de la
transformation. Pour plus d’informations sur les fenêtres de temps que les travaux
Stream Analytics prennent en charge, consultez Fonctions de fenêtrage (Azure Stream
Analytics).
Utilisez la transformation Union pour connecter deux... | [
0.0010900417109951377,
-0.010647283867001534,
-0.014245777390897274,
0.0017072384944185615,
0.06035018339753151,
0.02955072931945324,
0.03647169843316078,
0.03749070316553116,
-0.02146708406507969,
-0.05564537271857262,
0.01255134679377079,
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0.03... | {
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"total_... |
Utilisez la transformation Développer le tableau pour créer une ligne pour chaque
valeur dans un tableau.
L’expérience de glisser-déplacer sans code prend actuellement en charge plusieurs
récepteurs de sortie pour stocker vos données traitées en temps réel.
Data Lake Storage Gen2 fait du stockage Azure la base pour cré... | [
-0.03621918335556984,
-0.027241729199886322,
-0.009176495485007763,
0.05651169642806053,
0.07343771308660507,
0.028163719922304153,
-0.022993026301264763,
0.07499353587627411,
-0.03827180713415146,
-0.049741048365831375,
0.006761748809367418,
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0.... | {
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"total_p... |
et évolutive pour stocker de grandes quantités de données non structurées dans le
cloud.
Dans la section Sorties sur le ruban, sélectionnez ADLS Gen2 comme sortie pour votre
travail Stream Analytics. Sélectionnez ensuite le conteneur dans lequel vous souhaitez
envoyer la sortie du travail. Pour plus d’informations sur ... | [
-0.006291140802204609,
-0.02579660154879093,
-0.042465243488550186,
0.03934237360954285,
0.06161051243543625,
0.04212426766753197,
0.008514058776199818,
0.041026439517736435,
-0.021086739376187325,
-0.06269027292728424,
-0.016829438507556915,
-0.0533115454018116,
-0.08121996372938156,
0.03... | {
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"total_p... |
La fonctionnalité Livraison seule et unique (préversion) est prise en charge dans
ADLS Gen2 comme sortie de l’éditeur zéro code. Vous pouvez l’activer dans la section
Mode écriture de la configuration ADLS Gen2. Pour plus d’informations sur cette
fonctionnalité, consultez Livraison seule et unique (préversion) dans Azu... | [
-0.026857657358050346,
-0.05051523819565773,
-0.018799705430865288,
0.027166390791535378,
0.06428716331720352,
0.02022426761686802,
0.016444725915789604,
0.009787225164473057,
-0.002412979258224368,
-0.053845811635255814,
-0.017166869714856148,
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"total_p... |
Des travaux Azure Stream Analytics peuvent envoyer une sortie à une table de pool SQL
dédiée dans Azure Synapse Analytics, et traiter des taux de débit jusqu’à 200 Mo par
seconde. Stream Analytics prend en charge les besoins les plus exigeants en matière
d’analyse en temps réel et de traitement des données de chemin ré... | [
-0.01076923031359911,
-0.008774593472480774,
-0.027049263939261436,
0.02026180736720562,
0.041772712022066116,
-0.003136278595775366,
-0.009231404401361942,
0.03759970888495445,
-0.006956013385206461,
-0.07360896468162537,
-0.02083309181034565,
-0.013030936941504478,
-0.05894564837217331,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
plus sur les identités managées
pour Azure Cosmos DB, consultez Utiliser des identités managées pour accéder à Azure
Cosmos DB à partir d’un travail Azure Stream Analytics (préversion).
La méthode d’authentification des identités managées est également prise en charge
dans la sortie Azure Cosmos DB dans l’éditeur sans ... | [
0.009758022613823414,
-0.001086442032828927,
-0.02380521595478058,
0.01525377482175827,
0.06278712302446365,
-0.0014846797566860914,
0.01170404814183712,
0.01815778948366642,
-0.006250791251659393,
-0.061098624020814896,
-0.025297323241829872,
-0.015748271718621254,
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... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Azure SQL Database
est un moteur de base de données PaaS (Platform as a Service)
entièrement managé qui peut vous aider à créer une couche de stockage de données
hautement disponible et haute performance pour les applications et solutions dans
Azure. À l’aide de l’éditeur sans code, vous pouvez configurer des travaux ... | [
-0.027326621115207672,
0.01926613785326481,
-0.015054246410727501,
0.018794123083353043,
0.04682943969964981,
-0.002003781031817198,
0.01575184054672718,
0.06577792018651962,
-0.024237772449851036,
-0.07953477650880814,
-0.027874860912561417,
-0.03377079591155052,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
pouvez également utiliser Azure Data Explorer
comme sortie pour votre travail Azure
Stream Analytics à l’aide de l’éditeur sans code.
Pour configurer Azure Data Explorer en tant que sortie, dans la section Sorties du ruban,
sélectionnez Azure Data Explorer. Entrez ensuite les informations nécessaires pour
connecter vo... | [
-0.021952176466584206,
-0.004154258407652378,
-0.010551398620009422,
0.03236030042171478,
0.049505800008773804,
0.007551093585789204,
0.028944961726665497,
0.03250814601778984,
-0.015626832842826843,
-0.08374559134244919,
-0.02664223685860634,
-0.032403621822595596,
-0.061306536197662354,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
d’analyse, de résoudre ses problèmes et d’évaluer son niveau de performance
pour les données de diffusion en continu.
） Important
La table doit exister dans votre base de données sélectionnée, et le schéma de la
table doit correspondre exactement aux champs et à leurs types dans la sortie de
votre travail.
Power BI
Ape... | [
-0.012548575177788734,
0.03427410125732422,
-0.02260594256222248,
0.02520589530467987,
0.06382911652326584,
0.0194072425365448,
0.0119323106482625,
0.018406081944704056,
-0.025810757651925087,
-0.045487310737371445,
0.024432886391878128,
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-0.04935675114393234,
0.0089541... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Quand vous vous connectez à une source d'entrée, par exemple : Event Hub et que vous
sélectionnez sa vignette dans la vue schématique (onglet Aperçu des données), vous
obtenez un aperçu en direct des données entrantes si toutes les conditions suivantes
sont remplies :
Les données sont en cours de transmission de type p... | [
-0.031399160623550415,
-0.014664389193058014,
-0.027726227417588234,
0.008503656834363937,
0.03691106662154198,
0.03649492934346199,
0.026127777993679047,
0.0412621907889843,
-0.04719344526529312,
-0.07499194145202637,
-0.04398234188556671,
-0.02358454093337059,
-0.0831930935382843,
-0.019... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez actualiser l’aperçu en sélectionnant Actualiser l’aperçu statique (1). Quand
vous actualisez l’aperçu, le travail Stream Analytics utilise de nouvelles données à partir
de l’entrée et évalue toutes les transformations. Il renvoie ensuite une sortie avec les
mises à jour que vous pourriez avoir effectuées. L... | [
-0.008917293511331081,
-0.006475800182670355,
-0.002950932364910841,
0.0006302903057076037,
0.04388641566038132,
0.0622469000518322,
0.03421785682439804,
0.03948995843529701,
-0.048474665731191635,
-0.05891446769237518,
-0.03376547992229462,
-0.03577381744980812,
-0.08263647556304932,
-0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Dans l’exemple de capture d’écran suivant, l’utilisateur a configuré une sortie SQL
Database avec un schéma de table ne correspondant pas aux champs de la sortie du
travail.
Si le travail est en cours d’exécution, vous pouvez surveiller son intégrité sous l’onglet
Métriques. Les quatre métriques affichées par défaut so... | [
-0.035492654889822006,
0.022594470530748367,
-0.044207312166690826,
0.0005679217865690589,
0.03990304842591286,
0.028066039085388184,
0.038196805864572525,
0.036383211612701416,
-0.05230468511581421,
-0.05489690974354744,
0.0009252093732357025,
-0.02486133761703968,
-0.06248987838625908,
-... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez sélectionner d’autres métriques dans la liste. Pour comprendre toutes les
métriques en détail, consultez Métriques des travaux Azure Stream Analytics.
Vous pouvez enregistrer le travail à tout moment lors de sa création. Après avoir
configuré les entrées de streaming, les transformations et les sorties de d... | [
-0.020185567438602448,
-0.016720226034522057,
-0.03879398852586746,
0.010798352770507336,
0.034425023943185806,
0.07512073218822479,
0.03741971030831337,
0.03992922976613045,
-0.05414089187979698,
-0.06872783601284027,
-0.030435854569077492,
-0.023920878767967224,
-0.08100668340921402,
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Unités de streaming : les unités de streaming représentent la quantité de calcul et
de mémoire attribuée au travail pendant l’exécution de celui-ci. Si vous ignorez la
quantité d’unités de requête à choisir, nous vous recommandons de commencer
par trois et d’ajuster cette valeur selon vos besoins.
Gestion des erreurs d... | [
-0.004866814240813255,
-0.025367088615894318,
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0.037560995668172836,
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Les éléments de l’onglet Travaux Stream Analytics sont les suivants :
Filtrer : vous pouvez filtrer la liste par nom de travail.
Actualiser : actuellement, la liste ne s’actualise pas automatiquement. Utilisez
l’option Actualiser pour actualiser la liste et afficher l’état le plus récent.
Nom du travail : le nom de cet... | [
0.025654766708612442,
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Azure Stream Analytics sur IoT Edge
Article • 01/06/2023
Azure Stream Analytics sur IoT Edge encourage les développeurs à déployer une
intelligence analytique quasiment en temps réel plus proche des appareils IoT pour leur
permettre de déverrouiller la valeur complète des données générées par l’appareil.
Azure Stream A... | [
0.012698291800916195,
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les données de capteur quasiment en temps réel et émettre des commandes lorsque
vous détectez des anomalies pour arrêter une machine ou déclencher des alertes.
les systèmes stratégiques, tels que les équipements miniers à distance, les navires
connectés ou les installations de forage offshore, ont besoin d’analyser les... | [
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IoT. Le module contient le
moteur de Stream Analytics et reçoit la définition du travail à partir du Cloud.
Stream Analytics utilise IoT Hub pour déployer des tâches de périphérie sur les
périphériques. Pour plus d’informations, consultez Déploiement d’IoT Edge.
Connectivité au cloud limitée
Bande passante limitée
Comp... | [
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L’objectif est d’obtenir la parité entre les tâches IoT Edge et les tâches cloud. La plupart
des fonctionnalités du langage de requête SQL sont prises en charge pour les
départements et le Cloud. Cependant, les fonctionnalités suivantes ne sont pas prises en
charge pour les tâches de périphérie :
Fonctions définies par... | [
-0.04043374955654144,
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0.020022841170430183,
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Stream Analytics sur IoT Edge est mis à disposition sous forme d’images Windows et
Linux, s’exécutant sur les architectures x86-64 ou ARM (Advanced RISC Machines).
Les tâches Stream Analytics Edge peuvent obtenir des entrées et sorties à partir d’autres
modules qui s’exécutent sur des appareils IoT Edge. Pour vous conn... | [
-0.019278816878795624,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
La dernière mise à jour des informations de version a été effectuée le 21-09-2020 :
Image : mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-
amd64
image de base : mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
plateforme :
architecture : amd64
système d’exploitation : linux
Image : mcr.microsoft.... | [
-0.015444392338395119,
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États des tâches Azure Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Une tâche Stream Analytics peut être dans un de ces quatre états à un moment donné :
Exécution, Arrêté, Détérioré et Échec. Vous pouvez trouver l’état de votre tâche sur la
page Vue d’ensemble de la tâche Stream Analytics dans le portai... | [
0.014330025762319565,
-0.0011668939841911197,
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State
Description
Actions recommandées
Détérioré
Il peut y avoir des problèmes
intermittents avec les connexions
entrantes et sortantes. Ces erreurs sont
appelées « erreurs temporaires » ; elles
peuvent faire passer votre travail à un
état Dégradé. Stream Analytics va
immédiatement tenter de récupérer de
ces erreurs po... | [
0.02825886383652687,
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de votre travail.
Échec
Votre tâche a rencontré une erreur
critique résultant en un état d’échec. Les
événements ne sont pas lus ni traités. Les
erreurs de runtime sont une cause
courante entraînant l’état d’échec des
tâches.
Vous pouvez configurer des alertes afin
d’être averti lorsque la tâche entre en
état d’échec. ... | [
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Présentation des fonctions de fenêtrage
de Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Dans les scénarios de streaming en temps réel, il est courant d’effectuer des opérations
sur les données contenues dans des fenêtres temporelles. Stream Analytics a une prise
en charge native des fonctions de fenêtrage, permettant aux déve... | [
0.0024501646403223276,
-0.0429629422724247,
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Utilisez des fonctions de Fenêtre bascule pour segmenter un flux de données en
segments de temps distincts et appliquer une fonction à ces segments.
Les différenciations clés d’une fenêtre bascule sont les suivantes :
Ils ne se répètent pas.
Ils ne se chevauchent pas.
Un événement ne peut pas appartenir à plus d’une fe... | [
0.028445390984416008,
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Voici l'exemple de sortie :
WindowEndTime
TimeZone
Count
2021-10-26T10:15:10
PST
5
2021-10-26T10:15:20
PST
2
2021-10-26T10:15:30
PST
4
Les fonctions de fenêtre récurrente font des bonds d’une durée fixe dans le temps. Il
peut être facile de les considérer comme des fenêtres bascule qui peuvent se
chevaucher et être émi... | [
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Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
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Diffusion en continu
5
2021-10-26T10:15:03
Diffusion en continu
4
2021-10-26T10:15:06
Diffusion en continu
...
...
...
Voici l’exemple de requête :
SQL
Voici l'exemple de sortie :
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:10
Diffusion en continu
5
2021-10-26T10:15:1... | [
-0.009751694276928902,
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Voici les exemples de données d’entrée :
Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:10
Diffusion en continu
5
2021-10-26T10:15:12
Diffusion en continu
9
2021-10-26T10:15:15
Diffusion en continu
7
2021-10-26T10:15:15
Diffusion en continu
8
2021-10-26T10:15:27
Diffusion en continu
Voici l’exemple de requête :
SQL
Sor... | [
-0.01709088683128357,
0.0030241585336625576,
0.01773728057742119,
-0.0008748433319851756,
0.02566654048860073,
0.032214194536209106,
0.04559822008013725,
0.060424547642469406,
-0.04038625583052635,
-0.0589938722550869,
-0.022303221747279167,
0.003214289667084813,
-0.033672790974378586,
0.0... | {
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"contains_sku": false,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "509",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:15
Diffusion en continu
4
2021-10-26T10:15:20
Diffusion en continu
3
Les fonctions de fenêtre session regroupent les événements qui arrivent au même
moment, en filtrant les périodes de temps où il n’existe aucune donnée. Il a trois
paramètres principaux :
Délai d'expiration... | [
0.00003810061025433242,
-0.020991843193769455,
-0.013226312585175037,
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0.019543703645467758,
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0.019017621874809265,
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-0.0075948708690702915,
-0.004636258352547884,
-0.008071924559772015,
... | {
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"chunk_index": 627,
"contains_sku": false,
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"is_summary": false,
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"source": "510",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Voici les exemples de données d’entrée :
Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:01
Diffusion en continu
2
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
3
2021-10-26T10:15:13
Diffusion en continu
...
...
...
Voici l’exemple de requête :
SQL
Sortie :
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:09
Diffusion en contin... | [
-0.001834466471336782,
-0.006760596763342619,
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0.007109636440873146,
0.04766223207116127,
0.05199115350842476,
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-0.06186255067586899,
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0.006828816141933203,
-0.018494518473744392,
0.016... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 628,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "511",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Voici les exemples de données d’entrée :
Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
2
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
3
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
...
...
...
Voici l’exemple de requête :
SQL
Voici l'exemple de sortie :
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:04
... | [
-0.004871086683124304,
-0.0004021693021059036,
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0.04170053079724312,
0.04022116959095001,
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-0.04025227576494217,
-0.05984573811292648,
-0.028074679896235466,
-0.001084489282220602,
-0.019086910411715508,
0... | {
"azure_component": "other",
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Voir les articles suivants :
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 requête... | [
0.03181052580475807,
-0.010211777873337269,
0.00575867947191,
0.01849977672100067,
0.056004419922828674,
0.03713726997375488,
0.03348829597234726,
0.07057543843984604,
-0.017097774893045425,
-0.0404960960149765,
-0.02197001688182354,
-0.015136807225644588,
-0.06886368244886398,
0.012007119... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 630,
"contains_sku": false,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "513",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Présentation des fonctions géospatiales
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Les fonctions géospatiales d’Azure Stream Analytics permettent d’effectuer une
analytique en temps réel des données géospatiales de streaming. Avec seulement
quelques lignes de code, vous pouvez développer une solution de production adaptée
a... | [
-0.012767091393470764,
-0.013692153617739677,
0.006148322951048613,
0.019918447360396385,
0.04090757295489311,
0.05471684783697128,
0.03006347082555294,
0.04826612025499344,
-0.016044963151216507,
-0.061122991144657135,
-0.03024967387318611,
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-0.08160538226366043,
-0.00... | {
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"chunk_index": 631,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
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latitude
longitude
3.0
-10.2
-87.33
20.2321
{"type" : "LineString", "coordinates" : [ [-10.2, 3.0], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5] ]}
{"type" : "LineString", "coordinates" : [ [20.2321, -87.33], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5] ]}
Pour plus d’informations, consultez la référence CreateLineString.
La fonction CreatePoint accepte ... | [
-0.021459471434354782,
-0.015332335606217384,
-0.006477257702499628,
-0.02562769129872322,
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0.0494798868894577,
0.02598118595778942,
0.05139276012778282,
-0.017238734290003777,
-0.04369862377643585,
-0.040462426841259,
-0.045434482395648956,
-0.07189751416444778,
0.0286... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
{"type" : "Point", "coordinates" : [20.2321, -87.33]}
Pour plus d’informations, consultez la référence CreatePoint.
La fonction CreatePolygon accepte des points et retourne un enregistrement de
polygone GeoJSON. L’ordre des points doit respecter le sens antihoraire. Imaginez-vous
marcher d’un point à l’autre dans l’ord... | [
-0.039647120982408524,
-0.00706468615680933,
0.0014392982702702284,
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0.05016025900840759,
0.05829388648271561,
0.02165609784424305,
0.033744484186172485,
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-0.06507311016321182,
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-0.05997772142291069,
0.006... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
La fonction ST_DISTANCE retourne la distance en mètres entre deux géométries.
La requête suivante utilise ST_DISTANCE pour générer un événement lorsqu’une station-
service se trouve à moins de 10 kilomètres de votre voiture.
SQL
Pour plus d’informations, consultez la référence ST_DISTANCE.
La fonction ST_OVERLAPS compa... | [
-0.008941782638430595,
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0.0926506519317627,
0.0217349324375391,
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-0.05577985569834709,
-0.007897142320871353,
-0.03875941038131714,
-0.042727626860141754,
-0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
valeur 0.
L’exemple de requête suivant utilise ST_INTERSECTS pour déterminer si une route pavée
croise un chemin de terre.
SQL
datacenterArea
stormArea
{"type":"LineString", "coordinates": [ [-10.0,
0.0], [0.0, 0.0], [10.0, 0.0] ]}
{"type":"LineString", "coordinates": [ [0.0, 10.0],
[0.0, 0.0], [0.0, -10.0] ]}
{"type":... | [
-0.012284824624657631,
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-0.04592330753803253,
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0.... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "518",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
deliveryDestination
warehouse
{"type":"Point",
"coordinates": [76.6, 10.1]}
{"type":"Polygon", "coordinates": [ [0.0, 0.0], [10.0, 0.0], [10.0, 10.0],
[0.0, 10.0], [0.0, 0.0] ]}
{"type":"Point",
"coordinates": [15.0, 15.0]}
{"type":"Polygon", "coordinates": [ [10.0, 10.0], [20.0, 10.0], [20.0,
20.0], [10.0, 20.0], [10.... | [
-0.010956107638776302,
-0.0005106991156935692,
0.011680611409246922,
0.0020063628908246756,
0.04629535228013992,
0.054232750087976456,
-0.000915724434889853,
0.06633589416742325,
-0.007253637071698904,
-0.06820368021726608,
-0.016248643398284912,
-0.07506296783685684,
-0.0669683963060379,
... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Niveau de compatibilité pour les travaux
Azure Stream Analytics
Article • 16/03/2023 • 7 minutes de lecture
Cet article décrit l’option de niveau de compatibilité d’Azure Stream Analytics.
Stream Analytics est un service géré régulièrement enrichi de nouvelles fonctionnalités
et d’améliorations des performances constan... | [
0.007972482591867447,
-0.016785498708486557,
-0.01672309823334217,
0.008421830832958221,
0.07639029622077942,
0.025197625160217285,
0.02111901342868805,
0.03814033046364784,
-0.002938177203759551,
-0.06178821623325348,
-0.018264025449752808,
-0.022996900603175163,
-0.07531257718801498,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 637,
"contains_sku": false,
"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_... |
quelques années.
Lorsque vous créez un travail Stream Analytics, il est recommandé de le créer à l’aide du
dernier niveau de compatibilité. Démarrez votre conception de travail en vous basant
sur les derniers comportements afin d’éviter un ajout de complexité et de modifications
par la suite.
Vous pouvez définir le niv... | [
0.024126151576638222,
-0.00982195045799017,
-0.02001069113612175,
0.011309023946523666,
0.06690265238285065,
0.03927018120884895,
0.01773967407643795,
0.042751993983983994,
-0.007985768839716911,
-0.05257962644100189,
-0.011099351570010185,
-0.017258185893297195,
-0.08046931773424149,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 638,
"contains_sku": false,
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "520",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Pour mettre à jour le niveau de compatibilité du travail dans le Portail Azure :
1. Utilisez le Portail Azure
pour accéder à votre travail Stream Analytics.
2. Interrompez le travail à l’aide de la commande Arrêter avant de mettre à jour le
niveau de compatibilité. Si votre travail est en cours d’exécution, vous ne po... | [
0.006472188979387283,
-0.002763510448858142,
-0.045702461153268814,
0.009010701440274715,
0.04507168382406235,
0.02927827648818493,
0.0033522897865623236,
0.03677556663751602,
0.0015380168333649635,
-0.06619584560394287,
-0.02028045989573002,
-0.02545769140124321,
-0.07796570658683777,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 639,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "521",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Niveaux précédents : Azure Stream Analytics utilisait des calculs de type Géographie.
Niveau 1.2 : Azure Stream Analytics vous permet de calculer des coordonnées
géographiques projetées de type Géométrique. Il n’existe aucune modification au
niveau de la signature des fonctions géospatiales. Toutefois, leur sémantique ... | [
-0.028417611494660378,
-0.0073859961703419685,
-0.002535297069698572,
0.016508135944604874,
0.053588107228279114,
0.05114559829235077,
-0.0019970135763287544,
0.039531219750642776,
-0.007239256985485554,
-0.05201926827430725,
0.013183730654418468,
-0.0779077485203743,
-0.08207828551530838,
... | {
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précédents : le comportement de l’opération upsert était insert or merge
(insérer ou fusionner).
Niveau 1.2 : L’intégration de l’API en bloc en mode natif à la sortie Azure Cosmos DB
optimise le débit et gère efficacement les requêtes de limitation. Pour plus
d’informations, consultez l’article Azure Stream Analytics o... | [
-0.050544388592243195,
-0.03979436680674553,
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Le comportement de l’opération upsert est insert or replace (insérer ou remplacer).
Niveaux précédents : Les types DateTimeOffset étaient ajustés au format temps
universel coordonné (UTC).
Niveau 1.2 : DateTimeOffset n’est plus ajusté.
Niveaux précédents : Les valeurs ont été tronquées en fonction du type cible.
Niveau... | [
-0.04227091744542122,
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0.04471740499138832,
0.04808345064520836,
0.067159004509449,
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Niveaux précédents : les types Array et Object étaient pris en charge comme propriétés
de clé.
Niveau 1.2 : les types Array et Object ne sont plus pris en charge comme propriétés de
clé.
Niveaux précédents : Azure Stream Analytics désérialise la valeur booléenne en un type
BIGINT (false map en 0 et true map en 1). La s... | [
-0.022981837391853333,
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"Temperature":64\}\u0001
Niveau 1.1 : le contenu du message renferme directement le flux sans aucune balise
supplémentaire. Par exemple : { "SensorId":"1", "Temperature":64}
Azure Cosmos DB
Désérialisation du type booléen dans JSON, AVRO et
PARQUET
Niveau de compatibilité 1.1
Format XML de Service Bus | [
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Niveau 1.0 : les noms de champs passaient en minuscules au moment du traitement par
le moteur Azure Stream Analytics.
Niveau 1.1 : la casse des noms de champ est préservée lorsque ces derniers sont traités
par le moteur Azure Stream Analytics.
Niveau 1.0 : la commande CREATE TABLE n’a pas filtré les événements avec NaN... | [
-0.020818015560507774,
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si le champ
NVARCHAR(MAX) est utilisé dans la requête dans le cadre d’une expression DATETIME
(fonction DATEADD, par exemple), il est converti en type DATETIME pour effectuer le
calcul et il perd sa forme d’origine.
Conservation de la casse des noms de champ
７ Notes
La conservation de la casse n’est pas encore disponib... | [
-0.05212470889091492,
0.01970232091844082,
0.026659920811653137,
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0.009081763215363026,
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"total_... |
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