text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Ressources supplémentaires
Documentation
Afficher 5 de plus
Entrainement
Résoudre les problèmes liés aux entrées Azure Stream Analytics
Stream Analytics Resource health (Intégrité des ressources Stream Analytics)
Étapes suivantes
Configuration de stratégies de classement des événements pour Azure Stream
Analytics
Cet... | [
-0.004686456639319658,
-0.018837273120880127,
-0.013437486253678799,
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0.031618744134902954,
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Module
Transformer des données à l’aide d’Azure Stream Analytics - Training
Découvrir comment créer des tâches Azure Stream Analytics pour traiter des données en entrée, les
transformer avec une requête et retourner les résultats | [
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-0.0440596342086792,
-0.00516137620434165,
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Modèles de requête courants dans
Azure Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Les requêtes dans Azure Stream Analytics sont exprimées dans un langage de requête
de type SQL. Les constructions de langage sont documentées dans le guide Stream
Analytics query language reference (Informations de référence sur le langage de ... | [
0.002353051444515586,
-0.03350846841931343,
-0.0035029668360948563,
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0.024195674806833267,
0.021189842373132706,
0.03670972213149071,
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Vous souhaitez également les deux sorties suivantes de la requête :
ArchiveOutput:
AlertOutput:
Requête avec deux instructions SELECT avec une sortie Archive et une sortie Alerte
comme sorties :
SQL
| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |20... | [
-0.013873222284018993,
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-0.028979921713471413,
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0.033290814608335495,
0.009202188812196255,
-0.014202391728758812,
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"total_p... |
La clause INTO indique au service Stream Analytics la sortie sur laquelle écrire les
données. La première instruction SELECT définit une requête directe qui reçoit des
données de l’entrée et les envoie à la sortie nommée ArchiveOutput. La deuxième
requête agrège et filtre les données avant d’envoyer les résultats à une... | [
-0.03729640692472458,
-0.02542046085000038,
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0.006020686589181423,
0.055871106684207916,
-0.012395334430038929,
-0.038025617599487305,
-0.042635902762413025,
-0.021073773503303528,
-0.017236867919564247,
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"total_... |
réel sur un véhicule doit être enregistré dans une base de données SQL en vue d’être
analysé ultérieurement, une requête directe simple suffit.
Examinons l’entrée suivante :
Vous souhaitez que la sortie soit identique à l’entrée :
Voici la requête :
SQL
Cette requête SELECT * projette tous les champs d’un événement ent... | [
-0.018138697370886803,
0.02542097121477127,
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0.046310581266880035,
0.03257754072546959,
0.03510783612728119,
0.040836650878190994,
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-0.0004947460838593543,
0.00993291661143303,
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-0.... | {
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Voici la requête qui projette uniquement les champs obligatoires :
SQL
LIKE et NOT LIKE peuvent être utilisés pour vérifier si un champ correspond à un certain
modèle. Par exemple, vous pouvez utiliser un filtre pour retourner seulement les plaques
d’immatriculation qui commencent par la lettre A et se terminent par l... | [
0.012447644956409931,
0.0003592667344491929,
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0.06574182212352753,
0.01833072490990162,
0.01747325249016285,
0.013405203819274902,
-0.0241372250020504,
-0.04072903096675873,
-0.010256955400109291,
-0.02913794480264187,
-0.06492714583873749,
-0.00... | {
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"total_p... |
Voici la requête qui utilise l’opérateur LIKE :
SQL
Utilisez l’instruction LIKE pour vérifier la valeur du champ License_plate. Elle doit
commencer par la lettre A , puis avoir une chaîne de zéro, un ou plusieurs caractères, et
se terminer par le chiffre 9.
La fonction LAG peut être utilisée pour examiner des événement... | [
0.015637904405593872,
0.03672568127512932,
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-0.011190099641680717,
0.03169623017311096,
0.016261398792266846,
0.03465552255511284,
0.044979073107242584,
-0.03647565096616745,
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"total_p... |
Utilisez LAG pour regarder un événement précédent dans le flux d’entrée, en récupérant
la valeur de Make et en la comparant à la valeur de Make de l’événement actuel, et pour
placer l’événement dans la sortie.
Pour plus d'informations, consultez LAG.
Les événements étant consommés par le système en temps réel, aucune f... | [
0.011639518663287163,
-0.007393142208456993,
0.01382449734956026,
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0.031089171767234802,
0.05106380581855774,
0.025056306272745132,
0.05415520444512367,
-0.058507535606622696,
-0.05569566413760185,
0.02563520148396492,
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|Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:12:02.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z |
| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| VFE 1616 |Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z | | [
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0.05753958970308304,
0.024793708696961403,
0.02365744858980179,
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-0.04089660570025444,
-0.000908973510377109,
0.011326261796057224,
-0.06466494500637054,
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SQL
La première étape de la requête recherche l’horodatage maximal dans les fenêtres de
10 minutes, c’est-à-dire l’horodatage du dernier événement de cette fenêtre. La
deuxième joint les résultats de la première requête avec le flux d’origine pour rechercher
l’événement qui correspond aux derniers horodatages dans chaq... | [
-0.014253568835556507,
-0.009089896455407143,
0.010232178494334221,
-0.0052755349315702915,
0.037070903927087784,
-0.005414403043687344,
0.03509076312184334,
0.054013852030038834,
-0.00826114509254694,
-0.0597270242869854,
0.0038528870791196823,
-0.00910879299044609,
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Exemple de sortie :
Requête :
SQL
Cette agrégation regroupe les voitures par Make (Marque) et les totalise toutes les
10 secondes. La sortie contient les champs Make (Marque) et Count (Total) des voitures
qui sont passées au péage.
TumblingWindow est une fonction de fenêtrage utilisée pour regrouper des
événements. Une... | [
-0.033054739236831665,
-0.022487809881567955,
0.0203629769384861,
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0.011579210869967937,
0.028418047353625298,
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-0.07016247510910034,
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Exemple de sortie (10 premières lignes) :
Exemple de requête :
SQL
Cette requête génère des événements toutes les 5 secondes et produit le dernier
événement précédemment reçu. La durée HOPPINGWINDOW détermine la période
d’antériorité où la requête recherche l’événement le plus récent.
Pour plus d’informations, consulte... | [
-0.017974333837628365,
-0.007912714965641499,
-0.00430774362757802,
-0.020025329664349556,
0.05459440499544144,
0.03210603445768356,
0.07020296901464462,
0.04922842979431152,
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-0.056501638144254684,
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-... | {
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|4 |
| 2014-01-01T14:01:20.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:25.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:30.000Z |2014-01-01T14:01:30.000Z |5 |
| 2014-01-01T14:01:35.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |
| 2014-01-01T14:01:40.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |
| 2014-01-01T14:01:45.000... | [
-0.024027375504374504,
-0.0048869638703763485,
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-0.02716158702969551,
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0.07247294485569,
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"total_... |
La corrélation d’événements dans le même flux peut être effectuée en examinant des
événements antérieurs avec la fonction LAG. Par exemple, une sortie peut être générée
chaque fois que deux voitures consécutives de la même marque (Make) passent le
péage au cours des 90 dernières secondes.
Exemple d’entrée :
Exemple de ... | [
0.022059448063373566,
0.012527523562312126,
0.011843285523355007,
-0.0013887896202504635,
0.02274753525853157,
0.04166756570339203,
0.04534795507788658,
0.07189160585403442,
-0.06056656688451767,
-0.049150075763463974,
0.020858103409409523,
-0.009470546618103981,
-0.036314066499471664,
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"total_p... |
Pour plus d'informations, consultez LAG.
La durée d’un événement peut être calculée en examinant le dernier événement Start
(Début) après la réception d’un événement End (Fin). Cette requête peut être pratique
pour déterminer le temps passé par un utilisateur sur une page ou une fonctionnalité.
Exemple d’entrée :
Exemp... | [
-0.016718478873372078,
-0.009507164359092712,
-0.028695981949567795,
-0.05509499832987785,
0.04210628941655159,
0.01756163127720356,
0.011486131697893143,
0.043244294822216034,
-0.024827050045132637,
-0.05808001011610031,
0.001748229842633009,
-0.001338519505225122,
-0.004057826474308968,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 662,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "539",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
limite la recherche dans l’antériorité à 1 heure entre les événements Start (Début) et End
(Fin).
COUNT et DISTINCT peuvent être utilisés pour compter le nombre de valeurs de champ
uniques qui apparaissent dans le flux au cours d’une fenêtre de temps. Vous pouvez
créer une requête pour calculer le nombre de voitures d’... | [
-0.014355412684381008,
0.002324575325474143,
-0.006446053273975849,
-0.022867541760206223,
0.04902322590351105,
0.013639860786497593,
0.05001227185130119,
0.006843265611678362,
-0.030644981190562248,
-0.054114989936351776,
0.01842362992465496,
-0.0034309248439967632,
-0.03230735659599304,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 663,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "540",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Vous pouvez utiliser IsFirst pour récupérer le premier événement dans une fenêtre de
temps. Par exemple, produire en sortie les informations de la première voiture à chaque
intervalle de 10 minutes.
Exemple d’entrée :
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
IsFirst peut également partitionner les données et calcu... | [
-0.012785389088094234,
0.02868875116109848,
-0.005865140352398157,
0.016042260453104973,
0.05867738649249077,
0.02152617834508419,
0.02347119152545929,
0.04254388436675072,
-0.025238212198019028,
-0.07127269357442856,
-0.02322998270392418,
-0.018862329423427582,
-0.04005606099963188,
0.012... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 664,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "541",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
Pour plus d’informations, consultez IsFirst.
Quand vous effectuez une opération comme calculer des moyennes de plusieurs
événements dans une fenêtre de temps donnée, les événements en double doivent être
filtrés. Dans l’exemple suivant, le deuxième événement est un doublon d... | [
0.010545947588980198,
0.02658219262957573,
0.009709701873362064,
-0.0021511982195079327,
0.08170997351408005,
0.019028864800930023,
0.020704766735434532,
0.016685957089066505,
-0.03631031885743141,
-0.059825096279382706,
-0.012588607147336006,
-0.014790944755077362,
-0.03725428134202957,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 665,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "542",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
Lorsque la première instruction s’exécute, les enregistrements en double sont fusionnés
en un seul, car les champs de la clause group by sont tous les mêmes. C’est pourquoi
elle supprime les doublons.
Les instructions CASE peuvent fournir des calculs différents pour différen... | [
-0.026207061484456062,
0.02345324121415615,
0.007177233230322599,
-0.0030781656969338655,
0.06093480810523033,
0.014565986581146717,
0.05465243384242058,
0.02039628103375435,
-0.022742634639143944,
-0.06491220742464066,
0.0033216113224625587,
-0.010091437958180904,
-0.049898888915777206,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 666,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "543",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
L’expression CASE compare une expression à un ensemble d’expressions simples pour
déterminer son résultat. Dans cet exemple, les véhicules Make1 sont affectés à la voie A ,
tandis que les véhicules des autres marques sont affectés à la voie B .
Pour plus d’informations, con... | [
-0.011255919933319092,
0.038411371409893036,
-0.004768393002450466,
-0.030848590657114983,
0.0493602454662323,
0.06502500176429749,
0.013697635382413864,
0.029957056045532227,
-0.024158427491784096,
-0.06922153383493423,
-0.0024921970907598734,
0.01102203968912363,
-0.04458259791135788,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 667,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "544",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
Utilisez une instruction CAST pour spécifier son type de données. Consultez la liste des
types de données pris en charge dans Types de données (Azure Stream Analytics).
Pour plus d’informations, consultez Fonctions de conversion des données.
Pour les conditions qui s’étenden... | [
-0.026148319244384766,
-0.0048744347877800465,
0.0002431581960991025,
0.0015962145989760756,
0.0653969943523407,
0.05545680969953537,
0.036882463842630386,
0.022998301312327385,
-0.043677687644958496,
-0.05439399182796478,
0.0066854883916676044,
-0.019930003210902214,
-0.06043572723865509,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 668,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "545",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
La première instruction SELECT met en corrélation la mesure de poids actuelle avec la
mesure précédente, en la projetant avec la mesure actuelle. Le deuxième SELECT
regarde le dernier événement où le previous_weight est inférieur à 20 000, où le poids
actuel est inférieur à ... | [
-0.04016251489520073,
0.0025406901258975267,
0.011983986012637615,
-0.016245296224951744,
0.04288123920559883,
0.025523843243718147,
0.039992790669202805,
0.03620120882987976,
-0.025765007361769676,
-0.051020123064517975,
0.03743985295295715,
-0.005131904035806656,
-0.015132197178900242,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 669,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "546",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Les événements peuvent arriver en retard ou dans le désordre en raison des décalages
des horloges entre les producteurs d’événements, des décalages des horloges entre les
partitions ou de la latence du réseau. Dans l’exemple suivant, l’horloge de l’appareil
pour TollID 2 a cinq secondes de retard par rapport à TollID 1... | [
-0.02419968880712986,
0.03358856216073036,
-0.026376618072390556,
0.019727379083633423,
0.05082397162914276,
0.02732847072184086,
0.046319689601659775,
0.03677785396575928,
-0.03685448318719864,
-0.05109791085124016,
-0.006419244222342968,
-0.017526915296912193,
-0.04364921897649765,
-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 670,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "547",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
| 3 |
| MDR 6128 |Make3 |2023-07-27T00:00:11.0000000Z | 2 |
| YZK 5704 |Make4 |2023-07-27T00:00:07.0000000Z | 3 |
| TollID | Count |
| --- | --- |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 1 | 1 |
| 3 | 1 |
| 2 | 1 |
| 3 | 1 |
SELECT
TollId,
COUNT(*) AS Count
FROM input
TIMESTAMP BY Time OVER TollId
GROUP BY TUMBLINGWIND... | [
0.002262307330965996,
0.021711835637688637,
0.046287208795547485,
0.007436854764819145,
0.05574987083673477,
-0.0018155197612941265,
0.04829835891723633,
0.01769532449543476,
0.01053804811090231,
-0.03454278036952019,
-0.0016839081654325128,
0.0006416952819563448,
-0.045520637184381485,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 671,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "547",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
La clause TIMESTAMP OVER BY examine séparément la chronologie de chaque appareil
en utilisant des sous-flux. L’événement de sortie pour chacun des TollID est généré à
mesure qu’ils sont calculés : les événements sont donc dans l’ordre relativement à
chaque TollID, au lieu d’être réorganisés comme si tous les appareils ... | [
-0.014394720084965229,
0.017004316672682762,
-0.008183511905372143,
-0.01546378806233406,
0.02500680647790432,
-0.002985153580084443,
0.04203859716653824,
0.04479867219924927,
-0.013053779490292072,
-0.06982064247131348,
0.018810149282217026,
-0.025280019268393517,
-0.04755312576889992,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 672,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "548",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
0 | 2017-01-26T00:00:20.0000000Z | "www.example.com/b.html" |
| 1 | 2017-01-26T00:00:55.0000000Z | "www.example.com/c.html" |
| 0 | 2017-01-26T00:01:10.0000000Z | "www.example.com/d.html" |
| 1 | 2017-01-26T00:01:15.0000000Z | "www.example.com/e.html" |
| User_id | StartTime | EndTime | Duration_in_seconds |
| --- | --... | [
0.03274740278720856,
0.02025306038558483,
-0.014427637681365013,
-0.032251276075839996,
0.07154678553342819,
-0.030914202332496643,
0.054795827716588974,
0.03937176987528801,
0.030567724257707596,
-0.015277476981282234,
-0.017749685794115067,
-0.015974877402186394,
-0.04322664812207222,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 673,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "548",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Le SELECT projette les données relatives à l’interaction de l’utilisateur, ainsi que la durée
de l’interaction. Regroupement des données par utilisateur et une SessionWindow qui
se ferme si aucune interaction ne se produit pendant 1 minute, avec une taille de fenêtre
maximale de 60 minutes.
Pour plus d’informations sur... | [
-0.024685457348823547,
0.024131717160344124,
0.01886921189725399,
-0.015286251902580261,
0.05680752545595169,
-0.0004486644465941936,
0.026544751599431038,
0.042673397809267044,
0.019830800592899323,
-0.08486814796924591,
-0.007559560239315033,
0.00007604743586853147,
-0.04745383933186531,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 674,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "549",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
JavaScript
C#
SQL
La fonction définie par l’utilisateur calcule la valeur bigint à partir de la valeur
hexadécimale (HexValue) sur chaque événement consommé.
Pour plus d’informations, consultez JavaScript et C#.
MATCH_RECOGNIZE est un mécanisme de correspondance de modèle avancé qui peut
être utilisé pour faire corresp... | [
-0.032156363129615784,
0.0374804250895977,
-0.019856750965118408,
-0.007082423660904169,
0.020087117329239845,
0.008849562145769596,
0.004993394948542118,
0.0670618936419487,
0.0006891422672197223,
-0.0433301143348217,
0.03473229706287384,
-0.00476465979591012,
-0.08360223472118378,
-0.021... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 675,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "550",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Sortie :
SQL
Cette requête correspond à au moins deux événements d’échec consécutifs et génère
une alarme quand les conditions sont remplies. PATTERN définit l’expression régulière à
utiliser sur la correspondance. Dans le cas présent, au moins deux avertissements
consécutifs après au moins une opération réussie. La ré... | [
0.005837384611368179,
0.03158973157405853,
-0.0024710719007998705,
-0.01819220557808876,
0.07037995755672455,
0.0461801253259182,
0.03040134906768799,
0.039746325463056564,
-0.029558178037405014,
-0.050282035022974014,
-0.012035214342176914,
0.0019379385048523545,
-0.06941238045692444,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 676,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "551",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
|
| ATM_id | First_Warning_Operation_id | Warning_Time |
| --- | --- | --- |
| 1 | "Opening Money Slot" | 2017-01-26T00:10:14.0000000Z |
SELECT *
FROM input TIMESTAMP BY time OVER ATM_id
MATCH_RECOGNIZE (
LIMIT DURATION(minute, 1)
PARTITION BY ATM_id
MEASURES
First(Warning.ATM_id) AS ATM_id,
First(Warning.Operation_Id)... | [
-0.0008628812502138317,
0.013244204223155975,
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Azure Stream Analytics fournit des fonctions géospatiales intégrées qui peuvent être
utilisées pour implémenter des scénarios, tels que la gestion de flottes, le covoiturage,
les voitures connectées et le suivi de ressources. Les données géospatiales peuvent être
ingérées au format GeoJSON ou WKT en tant que données de... | [
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47.64081350934929)" | 2017-01-
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Commentaires
SQL
La requête permet au fabricant de surveiller automatiquement l’emplacement des
machines, en recevant des alertes quand une machine quitte la limite géographique
autorisée. La fonction géospatiale intégrée permet aux utilisateurs d’utiliser des données
GPS dans la requête sans recourir à des bibliothèqu... | [
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Yes
No | [
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Analyser des données JSON et Avro dans
Azure Stream Analytics
Article • 13/05/2025
Le service Azure Stream Analytics prend en charge le traitement d’événements dans les formats
de données CSV, JSON et Avro. Des données JSON et Avro peuvent être structurées et contenir
certains types complexes, tels que des tableaux et ... | [
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notation par points peut servir à parcourir plusieurs niveaux, comme indiqué dans l’extrait
suivant :
SQL
Le résultat est le suivant :
ID de l'appareil
Lat
Long
Température
Version
12345
47
122
80
1.2.45
Vous pouvez sélectionner toutes les propriétés d’un enregistrement imbriqué à l’aide du
caractère générique « * ». ... | [
-0.015304777771234512,
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0.02432813122868538,
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... | {
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Utilisez la fonction GetRecordPropertyValue si le nom de la propriété est une variable. Cela
permet de créer des requêtes dynamiques sans codage en dur des noms de propriété.
Par exemple, imaginez que l'exemple de flux de données doive être joint à des données de
référence contenant des seuils pour chaque capteur d’app... | [
-0.049990568310022354,
0.014313239604234695,
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0.05837816745042801,
0.044159773737192154,
0.03972547873854637,
-0.008494012989103794,
-0.032560039311647415,
-0.06826286762952805,
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ID de l'appareil
SensorName
Message d'Alerte
12345
Humidité
Alerte : capteur au-dessus du seuil
Pour convertir les champs d’enregistrement en événements distincts, utilisez l’opérateur
APPLIQUER avec la fonction GetRecordProperties.
Avec les exemples de données d’origine, la requête suivante peut être utilisée pour ext... | [
-0.0408625528216362,
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-0.0009371178457513452,
-0.02496083825826645,
0.060710273683071136,
0.01636314205825329,
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0.019938582554459572,
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... | {
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Lorsque vous utilisez Azure SQL Database comme données de référence dans votre travail, il
est possible d’avoir une colonne qui contient des données au format JSON. Un exemple est
présenté dans l’exemple suivant :
ID de l'appareil
Données
12345
{"key" : "value1"}
54321
{"key" : "value2"}
Vous pouvez analyser l’enregist... | [
-0.011215971782803535,
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Les données de type tableau sont des collections ordonnées de valeurs. Certaines opérations
courantes sur des valeurs de tableau sont décrites ici. Ces exemples utilisent les fonctions
GetArrayElement, GetArrayElements et GetArrayLength, ainsi que l’opérateur APPLY.
Voici un exemple d’événement. CustomSensor03 et Sens... | [
-0.02856835164129734,
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0.007245199289172888,
0.001633679959923029,
0.04587526619434357,
0.00502025056630373,
0.014163856394588947,
0.06041700392961502,
-0.05460978299379349,
-0.028678392991423607,
0.007005227264016867,
-0.03567696362733841,
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Le résultat est le suivant :
premierÉlément
12
SQL
Le résultat est le suivant :
arrayLength
3
Sélectionnez tous les éléments du tableau en tant qu’événements individuels. L’opérateur
APPLY avec la fonction intégrée GetArrayElements extrait tous les éléments du tableau en tant
qu’événements individuels :
SQL
SELECT
... | [
-0.04542522877454758,
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0.03781471401453018,
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0.019990598782896996,
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-0.0522615946829319,
0.0031491348054260015,
-0.007654006592929363,
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Le résultat est le suivant :
deviceId
ArrayIndex
ArrayValue
12345
0
12
12345
1
-5
12345
2
0
SQL
Le résultat est le suivant :
deviceId
smKey
smValue
12345
Fabricant
ABC
12345
Version
1.2.45
Si les champs extraits doivent apparaître dans des colonnes, il est possible de faire pivoter le
jeu de données à l’aide de la synt... | [
-0.058559391647577286,
-0.006489261984825134,
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0.025715341791510582,
-0.019340096041560173,
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... | {
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Le résultat est le suivant :
deviceId
Lat
Long
smVersion
smManufacturer
12345
47
122
1.2.45
ABC
Types de données dans Azure Stream Analytics
SELECT
i.DeviceId,
i.Location.*,
V.smValue AS 'smVersion',
M.smValue AS 'smManufacturer'
FROM input i
LEFT JOIN DynamicCTE V ON V.smKey = 'Version' and V.DeviceId = i.DeviceId AND... | [
-0.0180561151355505,
-0.03574759140610695,
0.0042066313326358795,
-0.012005724012851715,
0.08888217061758041,
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0.004864321555942297,
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-0.01604331284761429,
-0.029081178829073906,
0.03293979912996292,
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0.045... | {
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Analyser Protobuf dans Azure Stream
Analytics
Article • 18/11/2024
Azure Stream Analytics prend en charge le traitement des événements dans les formats
de données de tampon de protocole (Protobuf). Vous pouvez utiliser le désérialiseur
Protobuf intégré pour configurer vos entrées. Pour utiliser le désérialiseur intégré... | [
0.0007154421182349324,
-0.04384494945406914,
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0.0030471449717879295,
0.027878014370799065,
0.031143933534622192,
0.02869795449078083,
0.016778744757175446,
-0.0094026830047369,
-0.06594368070363998,
0.030781323090195656,
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0.0... | {
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"total_... |
4. Terminez la configuration en utilisant les instructions suivantes :
Nom de la
propriété
Description
Fichier de définition
Protobuf
Fichier qui spécifie la structure et les types de données de vos
événements Protobuf
Type de message
Type de message que vous souhaitez désérialiser
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.026105694472789764,
-0.02178162708878517,
-0.0398828461766243,
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Nom de la
propriété
Description
Style de préfixe
Paramètre qui détermine la longueur d’un message afin de
désérialiser correctement les événements Protobuf
Pour en savoir plus sur les types de données Protobuf, consultez la documentation
officielle des tampons de protocole
.
Le désérialiseur Protobuf prend un seul fich... | [
-0.016538646072149277,
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0.029130853712558746,
0.053621042519807816,
0.014987916685640812,
0.013032112270593643,
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Quand un fichier de définition Protobuf contient un espace de noms ou un
package, le type de message doit l’inclure. Par exemple :
Dans le désérialiseur Protobuf du portail, le type de message doit être
Namespacetest.Volunteer au lieu du Volunteer habituel.
Si le package ou l’espace de noms d’origine est en majuscule... | [
-0.04187903180718422,
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
service. Par exemple :
Certains types de données ne sont pas pris en charge :
Any
One of (lié aux énumérations)
Durations
Struct
Field Mask (non pris en charge par protobuf-net)
List Value
Valu... | [
0.0170894842594862,
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0.037974245846271515,
0.02603679522871971,
0.03513412922620773,
-0.013970684260129929,
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-0.06411607563495636,
0.01889... | {
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Configuration de stratégies de
classement des événements pour Azure
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article explique comment configurer et utiliser des stratégies de classement des
événements tardifs et désordonnés dans Azure Stream Analytics. Ces stratégies sont
appliquées uniquement lorsque vous utilisez la... | [
-0.00015762398834340274,
-0.03133007884025574,
0.0034990236163139343,
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0.03899644315242767,
0.018003910779953003,
0.029637536033988,
0.037884652614593506,
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-0.033210817724466324,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "569",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Par exemple, si un
événement arrive avec 40 secondes de retard et que l’heure de l’événement est
00:10:00, son heure d’arrivée sera 00:10:40. Si vous définissez la stratégie d’arrivée
tardive sur 15 secondes, tout événement qui arrivera après 15 secondes sera soit
supprimé (Stream Analytics ne le traitera pas) soit son... | [
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-0.026794439181685448,
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0.01089062076061964,
-0.018329201266169548,
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... | {
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"total_... |
Les événements peuvent aussi arriver en désordre. Une fois que l’heure de l’événement
a été ajustée en fonction de la stratégie d’arrivée tardive, vous pouvez aussi choisir de
supprimer ou d’ajuster automatiquement les événements qui sont en désordre. Si vous
définissez cette stratégie sur 8 secondes, les événements qu... | [
-0.03158422186970711,
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0.061972688883543015,
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-0.038595784455537796,
-0.010992134921252728,
-0.01155360322445631,
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du niveau de
tolérance. L’heure de
l’événement est donc ajustée
par rapport à la tolérance
maximale d’arrivée tardive.
2
00:10:30
00:10:41
00:10:30
Événement arrivé en retard,
mais dans le niveau de
tolérance. L’heure de
l’événement n’est donc pas
ajustée.
3
00:10:42
00:10:42
00:10:42
Événement arrivé à temps.
Aucun aj... | [
-0.023043809458613396,
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0.040783364325761795,
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-0.014459790661931038,
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-0.022510871291160583,
-0.05883808061480522,
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N °
d’événement
Heure de
l’événement
Heure
d’arrivée
System.Timestamp
Explication
4
00:10:38
00:10:43
00:10:38
Événement arrivé en désordre,
mais dans la tolérance de
5 secondes. L’heure de
l’événement n’est donc pas
ajustée. À des fins d’analyse,
cet événement sera considéré
comme précédant l’événement
numéro 4 (en co... | [
-0.019648004323244095,
-0.0029983040876686573,
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-0.05330267176032066,
... | {
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"total_... |
Pour en connaître la raison, lisez la section relative à l’erreur
InputPartition.
Ces messages sont là pour vous informer que des événements sont arrivés en retard et
qu’ils seront supprimés ou ajustés en fonction de votre configuration. Vous pouvez
ignorer ces messages si vous avez configuré la stratégie d’arrivée tar... | [
-0.02913663536310196,
-0.01564762555062771,
-0.035189904272556305,
0.007568668574094772,
0.04733690619468689,
0.038485087454319,
0.05343170091509819,
0.017393192276358604,
-0.04389629140496254,
-0.02739713527262211,
-0.0265270434319973,
-0.013244368135929108,
-0.0536612905561924,
0.0170682... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"total_... |
Voici un exemple de ce message :
{"message Time":"2019-02-04 17:11:52Z","error":null,
"message":"First Occurred:
02/04/2019 17:11:48 | Resource Name: ASAjob | Message: Source 'ASAjob' had 24 data
errors of kind 'LateInputEvent' between processing times '2019-02-
04T17:10:49.7250696Z' and '2019-02-04T17:11:48.7563961Z'.... | [
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-0.030600521713495255,
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0.010606705211102962,
0.03528040647506714,
0.05162481963634491,
0.037249770015478134,
0.04650816693902016,
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-0.0918160006403923,
0.03430... | {
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progressent indépendamment.
Quand plusieurs partitions du même flux d’entrée sont combinées, la tolérance d’arrivée
tardive correspond au délai maximal d’attente de nouvelles données pour chaque
partition. S’il existe une partition dans votre hub d’événements ou si IoT Hub ne reçoit
pas d’entrées, la chronologie de cet... | [
-0.036328379064798355,
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0.0031010955572128296,
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0.031520355492830276,
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0.... | {
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"total_p... |
1. Vérifiez que toutes les partitions de votre hub d’événements/hub IoT reçoit une
entrée.
2. Utilisez une clause Partition by PartitionID dans votre requête.
Cela se produit lorsqu’il existe une partition d’entrée qui n’a jamais reçu d’entrée. Vous
pouvez vérifier les métriques d’entrée par partition pour valider ce c... | [
-0.02029932104051113,
-0.03206053003668785,
-0.03594392538070679,
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Comprendre la gestion du temps dans
Azure Stream Analytics
Article • 19/02/2025
Dans cet article, vous allez apprendre à faire des choix de conception pour résoudre les
problèmes pratiques de la gestion du temps dans les travaux Azure Stream Analytics.
Les choix de conception en matière de gestion du temps sont étroite... | [
0.0074768285267055035,
-0.016590392217040062,
0.00022984352835919708,
0.007949241437017918,
0.05774974822998047,
-0.015109590254724026,
0.03603476285934448,
0.053649526089429855,
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... | {
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"total_... |
Analytics de
déterminer à quel moment le système peut générer des résultats complets,
corrects et répétables qu’il n’est pas utile de retirer. Le traitement peut être
effectué de façon prévisible et reproductible. Par exemple, s’il est nécessaire
d’effectuer un nouveau calcul dans le cadre de la gestion des erreurs, le... | [
0.005457600578665733,
0.009042910300195217,
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0.05709405615925789,
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"source": "574",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Stream Analytics propose aux utilisateurs deux choix en ce qui concerne l’heure de
l’événement : l’heure d’arrivée et l’heure de l’application.
Une heure d’arrivée est affectée à la source d’entrée quand l’événement atteint la
source. Vous pouvez accéder à l’heure d’arrivée à l’aide de la propriété
EventEnqueuedUtcTime... | [
0.011746358126401901,
-0.03697018325328827,
-0.004800577647984028,
-0.013167264871299267,
0.03648921474814415,
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0.02459731325507164,
-0.05966956913471222,
-0.0626077726483345,
0.0035... | {
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de traitement de flux de savoir s’il
n’existe aucun événement ou si des événements sont retardés. Pour cette raison, Azure
Stream Analytics génère des limites heuristiques pour chaque partition d’entrée en
procédant comme suit :
Lorsqu’il y a un événement entrant, la limite est égale à la plus grande durée
d’événement ... | [
0.006718307733535767,
-0.028804518282413483,
-0.006783751770853996,
-0.0242600254714489,
0.04394359886646271,
0.014248660765588284,
0.04537186771631241,
0.04899250715970993,
-0.03159535676240921,
-0.025006704032421112,
0.021504076197743416,
-0.050782665610313416,
-0.06291758269071579,
0.02... | {
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est le temps écoulé depuis la dernière fois qu’un événement d’entrée a été observé
plus l’heure d’arrivée de cet événement d’entrée.
L’heure d’arrivée ne peut être qu’une estimation, car l’heure d’arrivée réelle est
générée au niveau du répartiteur d’événements d’entrée, comme Event Hubs, et
non sur la machine virtuell... | [
-0.005662668962031603,
-0.022125978022813797,
-0.035692255944013596,
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0.02... | {
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sont utilisées dans le répartiteur d’événements d’entrée.
Les systèmes de traitement de données de streaming dépourvus d’une plage de
tolérance d’arrivée tardive peuvent pâtir de sorties retardées quand les entrées
sont éparses et que plusieurs partitions sont utilisées.
2. Le comportement du système doit être reproduc... | [
-0.0004006253439001739,
-0.01807020790874958,
-0.039082933217287064,
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0.02925819344818592,
0.022088447585701942,
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-0.035893600434064865,
-0.04015646502375603,
-0.002605629153549671,
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-0.07679670304059982,
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Par définition de la fenêtre de tolérance d’arrivée tardive, pour chaque événement
entrant, Azure Stream Analytics compare l’heure de l’événement et l’heure d’arrivée. Si
l’heure de l’événement est en dehors de la fenêtre de tolérance, vous pouvez configurer
le système pour qu’il supprime l’événement ou ajuste l’heure ... | [
-0.013031023554503918,
-0.027238376438617706,
-0.02890157885849476,
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0.02540004625916481,
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la pratique, ceux-ci peuvent correspondre à toutes sortes d’appareils, peut-être sur
différentes versions de matériels et de logiciels.
Au lieu d’utiliser une limite globale pour tous les événements d’une partition d’entrée,
Stream Analytics propose un autre mécanisme appelé sous-flux. Vous pouvez utiliser
des sous-flu... | [
-0.0022216930519789457,
-0.033764638006687164,
0.0019024378852918744,
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0.034136366099119186,
0.0032109858002513647,
0.04582872614264488,
-0.04903053864836693,
-0.04919932410120964,
0.01981055736541748,
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-0.06758645921945572,
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Lorsque vous utilisez des sous-flux, Stream Analytics applique la fenêtre de tolérance
d’arrivée tardive aux événements entrants. La tolérance d’arrivée tardive détermine la
quantité maximale de séparation entre les différents sous-flux. Par exemple, si
l’appareil 1 est à l’horodatage 1 et que l’appareil 2 est à l’horo... | [
-0.0031263825949281454,
0.012417038902640343,
-0.030321532860398293,
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0.0648307204246521,
0.022978443652391434,
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dérive l’heure de début de la spécification de la requête. Cependant,
sachant que le répartiteur d’événements d’entrée est indexé uniquement par heure
d’arrivée, le système doit traduire l’heure de l’événement de début en heure d’arrivée. Le
système peut commencer à traiter les événements à partir de cet instant dans l... | [
-0.005428615491837263,
-0.045413725078105927,
-0.04352766275405884,
0.008216469548642635,
0.0663258284330368,
0.03591826930642128,
0.011278358288109303,
0.03846960887312889,
-0.0029407062102109194,
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-0.0... | {
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(tolérance d’arrivée tardive). La tolérance d’arrivée précoce est fixe et ne peut pas être
ajustée. Ces stratégies de temps sont utilisées par Stream Analytics pour offrir des
garanties solides. Cependant, ces paramètres ont parfois des incidences inattendues :
1. Envoi accidentel d’événements trop précoces.
Les événem... | [
-0.014593185856938362,
0.0007645227597095072,
-0.031473103910684586,
-0.001982033019885421,
0.06355272978544235,
0.02836391143500805,
0.030936889350414276,
0.044483061879873276,
0.00017685389320831746,
-0.025967173278331757,
0.0030899769626557827,
-0.043588005006313324,
-0.059788189828395844... | {
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à l’heure calculée : heure maximale de l’événement
observée jusque-là par le système moins la taille de la plage de tolérance de
désordre. Par défaut, la tolérance de désordre est configurée sur zéro (00 minutes
et 00 secondes). Quand vous lui attribuez une valeur supérieure à zéro, la première
sortie du travail de str... | [
0.0024092074017971754,
0.02197352610528469,
-0.038587234914302826,
-0.01858625002205372,
0.01694994978606701,
0.03741830587387085,
0.017182186245918274,
0.04351595789194107,
-0.029317300766706467,
-0.03918489068746567,
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5. La valeur de System.Timestamp est différente de l’heure indiquée dans le champ
Heure de l’événement.
Comme indiqué précédemment, le système ajuste l’heure d’événement en fonction
des plages de tolérance de désordre ou d’arrivée tardive. La valeur de
System.Timestamp de l’événement est ajustée, mais pas celle du cham... | [
-0.025692366063594818,
-0.010508892126381397,
-0.022474845871329308,
0.028684495016932487,
0.04729120805859566,
0.013410208746790886,
0.022829562425613403,
0.059316281229257584,
-0.008052518591284752,
-0.06515653431415558,
0.02838941663503647,
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directement impactée par la configuration du paramètre
Événements qui arrivent en retard de la page Ordre des événements du
travail sur le portail Azure.
Événements
d’entrée
précoces
Indique le nombre d’événements arrivant précocement de la source, qui ont
été supprimés ou dont l’horodatage a été ajusté si leur précoci... | [
0.007701369933784008,
-0.010480869561433792,
-0.0223013237118721,
0.010586298070847988,
0.05625559389591217,
0.010378512553870678,
0.0517745316028595,
0.04214272275567055,
-0.025590870529413223,
-0.03819921240210533,
0.01903115026652813,
-0.030090106651186943,
-0.06703522056341171,
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"total_... |
Plusieurs raisons peuvent expliquer le fait que cette valeur de métrique soit supérieure à
0 dans des conditions normales de fonctionnement :
1. Retard de traitement inhérent au pipeline de streaming. Normalement, ce délai est
minime.
2. La plage de tolérance de désordre a occasionné un retard, car la limite est réduit... | [
-0.008423857390880585,
-0.06038472801446915,
-0.015885552391409874,
0.00976509042084217,
0.03979823365807533,
0.03814377263188362,
0.045643046498298645,
0.04267916828393936,
-0.0229426771402359,
-0.026770126074552536,
0.017126817256212234,
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"total_... |
limite comme unique déclencheur
de la génération des événements de sortie. Sachant que la limite est dérivée des
données d’entrée, elle est répétable pendant la récupération après une défaillance, mais
aussi dans le retraitement initié par l’utilisateur. En cas d’utilisation des agrégations
fenêtrées, le service génère... | [
-0.023988351225852966,
-0.06194794178009033,
-0.02818371169269085,
0.010003097355365753,
0.04288310930132866,
0.03628552705049515,
0.021879980340600014,
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0.... | {
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"total_... |
temps donnée soient générés plusieurs fois. Les résultats d’agrégation se font plus
précis à mesure que les valeurs d’entrée sont affinées. Dans un premier temps, les
événements peuvent être extrapolés et revus au fil du temps. Par exemple, quand un
appareil est hors connexion sur le réseau, un système peut utiliser un... | [
0.007132247556000948,
0.017374301329255104,
-0.009729932993650436,
0.00512355100363493,
0.04749487340450287,
0.02698986604809761,
0.008319322019815445,
0.04168005287647247,
-0.033570073544979095,
-0.05741681903600693,
0.033188026398420334,
-0.02410750836133957,
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0.031... | {
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La plage d’arrivée précoce est de 5 minutes
La plage d’arrivée tardive est de 5 minutes
La plage de réorganisation est de 2 minutes
1. Illustration de la progression de la limite à travers ces événements :
Processus notables illustrés dans le graphique précédent :
a. Le premier événement (device1) et le deuxième événem... | [
-0.03248613700270653,
-0.029618654400110245,
-0.028984414413571358,
0.001101791625842452,
0.044346533715724945,
0.019510824233293533,
0.021920762956142426,
0.06505176424980164,
-0.01917901635169983,
-0.05842607095837593,
0.02416820079088211,
-0.060146886855363846,
-0.006784969940781593,
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"total_... |
tardive est appliquée. L’heure de l’événement est ajustée (12:22), laquelle se
situe au-dessus de la limite (12:21), et aucun ajustement supplémentaire n’est
appliqué.
2. Deuxième illustration de la progression de la limite sans stratégie d’arrivée
précoce :
Dans cet exemple, aucune stratégie d’arrivée précoce n’est ap... | [
-0.02811416983604431,
-0.0048918151296675205,
-0.005012426059693098,
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Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Considérations relatives à l’ordre des événements Azure Stream Analytics
Métriques de travaux Azure Stream Analytics
Étapes suivantes
Yes
No | [
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Concepts de point de contrôle et de
relecture dans les travaux Azure Stream
Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article décrit les concepts de point de contrôle et de relecture internes dans Azure
Stream Analytics ainsi que leur impact sur la récupération de travail. Chaque fois qu’un
travail Stream Analytics s’exécute,... | [
0.008631959557533264,
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0.055409323424100876,
-0.007304382510483265,
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Chaque fois qu’un travail Stream Analytics s’exécute, il est monté en puissance en
interne pour pouvoir gérer plusieurs nœuds worker. L’état de chaque nœud worker est
consigné dans un point de contrôle à quelques minutes d’intervalle, ce qui permet au
système d’effectuer une récupération en cas d’échec.
Dans certains c... | [
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plus d’unités de streaming. Pour
plus d’informations, consultez Mettre à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics pour
augmenter le débit.
La version actuelle de Stream Analytics n’affiche pas de rapport quand ce type de
processus de récupération a lieu.
Microsoft met occasionnellement à niveau les fichiers binaire... | [
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fenêtres de votre requête. Sinon, vous obtenez des résultats incorrects ou partiels
pendant la mise à niveau de service, car les données sources peuvent ne pas être
conservées suffisamment longtemps pour contenir la taille de fenêtre entière.
En règle générale, la relecture nécessaire est proportionnelle à la taille de... | [
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aux
hubs d’événements pendant trois jours, puis continuez à envoyer des événements.
2. Démarrez le travail en définissant l’heure de début sur Maintenant.
3. Mesurez le temps entre l’heure de début et la génération de la première sortie. La
durée correspond approximativement au retard théorique du travail pendant une
m... | [
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Pour modifier la syntaxe de requête sur un travail de streaming ou pour ajuster les
entrées et les sorties, le travail doit être arrêté pour effectuer les modifications et mettre
à niveau la conception du travail. Dans ce type de scénarios, quand un utilisateur arrête
le travail de streaming et le redémarre, le scénari... | [
0.03048183023929596,
-0.015611794777214527,
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Diagramme de travail Stream Analytics
(préversion) dans le portail Azure
Article • 01/06/2023
Le diagramme de travail du portail Azure peut vous aider à visualiser les étapes de
requête (concept logique) ou le nœud de streaming (concept physique) de votre travail
avec sa source d’entrée, sa destination de sortie et ses... | [
0.017285671085119247,
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à l’aide du diagramme de travail logique
(préversion) dans le portail Azure.
Cet article décrit les deux types de diagrammes de travaux pour vous guider.
） Important
Cette fonctionnalité est actuellement en PRÉVERSION.
Pour connaître les conditions
juridiques qui s’appliquent aux fonctionnalités Azure en version bêta, ... | [
-0.0042821611277759075,
-0.020837271586060524,
0.0075820740312337875,
-0.00505991792306304,
0.07202740758657455,
0.038542065769433975,
0.0344497412443161,
0.01639346033334732,
-0.02166222594678402,
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Sur le portail Azure, recherchez et sélectionnez un travail Stream Analytics. Ensuite, sous
Outils de développement, sélectionnez Diagramme de travail (préversion) :
Dans le coin supérieur gauche, vous pouvez basculer entre les deux types de diagramme
de travail en cliquant sur Logique, Physique.
La capture d’écran sui... | [
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-0.04174768552184105,
0.03205263987183571,
0.04603365436196327,
0.04240991547703743,
0.004897149279713631,
0.031472016125917435,
-0.025035202503204346,
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1. Section de barre de commandes : il s’agit de la zone de commande dans laquelle
vous pouvez configurer l’intervalle de temps des métriques de travail,
basculer/configurer la visualisation de carte thermique, rechercher un nœud de
streaming et basculer entre l’affichage Diagramme et l’affichage Tableau.
Paramètres de ... | [
0.02022901363670826,
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2. Section Diagramme/Tableau : il s’agit de l’endroit où vous pouvez afficher les
métriques (agrégées dans l’intervalle de temps sélectionné) au niveau du nœud de
streaming avec l’affichage Diagramme ou Tableau. Chaque zone de cette section
représente un nœud de streaming utilisé pour traiter les données d’entrée. Les
... | [
0.009849374182522297,
-0.009050141088664532,
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Pour en savoir plus sur la façon de déboguer avec un diagramme physique, consultez
Débogage avec le diagramme de travail physique (préversion) dans le Portail Azure.
Le diagramme du processeur dans le diagramme de travail physique visualise la
topologie du processeur à l’intérieur du nœud de streaming spécifique. Pour ... | [
-0.007690900005400181,
-0.0009000601130537689,
-0.02018008939921856,
0.010482852347195148,
0.05972644314169884,
0.014737673103809357,
-0.007667326834052801,
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1. Section de la barre d’informations : c’est l’endroit où vous pouvez afficher les
informations de base pour ce diagramme de processeur, telles que l’intervalle de
temps, le nom de nœud de streaming correspondant.
2. Section diagramme : il s’agit de l’endroit où le diagramme du processeur est
visualisé. Chaque zone de... | [
0.008261064998805523,
-0.031686969101428986,
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Type de processeur
Description
Merger
Ce processeur doit recevoir les données de flux de
partition croisée, qui ont été générées à partir de plusieurs
nœuds de streaming en amont. La meilleure pratique pour
optimiser les performances du travail consiste à mettre à
jour la requête pour supprimer le processeur de fusion
... | [
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et le processeur de sortie.
Type de sérialiseur : il affiche le type de la sérialisation. Stream Analytics
prend en charge plusieurs types de sérialisation. Il est uniquement disponible
dans le processeur d’entrée et le processeur de sortie.
Le diagramme de travail logique a une disposition similaire au diagramme physi... | [
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Journaux d’activité : les opérations effectuées sur les travaux sont affichées
ici. Lorsque le journal de diagnostic du travail est activé, il est également
affiché ici. Pour en savoir plus sur les journaux des travaux, consultez
Journaux des travaux Azure Stream Analytics.
Lorsqu’un diagramme de travail logique est ch... | [
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Stratégies d’erreur de sortie d’Azure
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article décrit les stratégies de gestion des erreurs de sortie qui peuvent être
configurées dans Azure Stream Analytics.
Les stratégies de gestion des erreurs de sortie s’appliquent seulement aux erreurs de
conversion de données qui se prod... | [
-0.011133535765111446,
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Azure Stream Analytics supprime tous les événements de sortie qui entraînent une
erreur de conversion de données. Les événements supprimés ne peuvent pas être
récupérés pour un retraitement ultérieur.
Toutes les erreurs temporaires (par exemple les erreurs de réseau) font l’objet de
nouvelles tentatives, quelle que soi... | [
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Tester une tâche Azure Stream Analytics
sur le portail
Article • 01/06/2023
Dans Azure Stream Analytics, vous pouvez tester votre requête sans démarrer ou arrêter
votre travail. Vous pouvez tester des requêtes sur des données entrantes de vos sources
de diffusion en continu ou charger des exemples de données à partir d... | [
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Voici un exemple de données au format brut :
5. Pour tester votre requête avec des données entrantes, sélectionnez Tester la
requête. Les résultats s’affichent dans l’onglet Résultats du test. Vous pouvez
également sélectionner Télécharger les résultats pour télécharger les résultats. | [
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6. Pour tester votre requête sur un intervalle de temps spécifique d’événements
entrants, sélectionnez Sélectionner un intervalle de temps.
7. Définissez l’intervalle de temps des événements que vous souhaitez utiliser pour
tester votre requête et sélectionnez Exemple. Dans cet intervalle de temps, vous
pouvez récupére... | [
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8. Une fois les événements échantillonnés pour l’intervalle de temps sélectionné, ils
s’affichent dans l’onglet Aperçu d’entrée.
9. Sélectionnez Réinitialiser pour voir l’exemple de liste d’événements entrants. Si
vous sélectionnez Réinitialiser, votre sélection d’intervalle de temps sera perdue.
Sélectionnez Tester la... | [
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