text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
un travail Azure Stream Analytics est lancé avec l’option Maintenant à 13:00, et qu’un objet
blob est chargé dans le conteneur du compte de stockage à 13:01, Azure Stream Analytics
remonte l’objet blob. L’horodateur affecté à chaque blob est basé uniquement sur
BlobLastModifiedTime . Le dossier dans lequel se trouve le... | [
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0.06552913039922714,
0.01764802820980549,
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0.0389... | {
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"total_p... |
Dans des scénarios où de nombreux blobs sont ajoutés en permanence, et où Stream Analytics
traite les blobs à mesure qu’ils sont ajoutés, il est possible que certains blobs soient ignorés
dans de rares cas en raison de la granularité de la valeur BlobLastModifiedTime . Vous pouvez
atténuer ce cas en téléchargeant les b... | [
-0.01845978945493698,
-0.04988308995962143,
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Vous pouvez utiliser une chaîne de connexion ou une
identité managée pour vous authentifier auprès du compte de stockage. Pour
l’option d’identité managée, vous pouvez créer une identité managée affectée par
le système pour le travail Stream Analytics ou une identité managée affectée par
l’utilisateur pour s’authentifi... | [
0.001944998512044549,
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Propriété
Description
Modèle de chemin
d’accès (facultatif)
Chemin du fichier utilisé pour localiser les blobs dans le conteneur spécifié. Si vous
souhaitez lire des blobs à partir de la racine du conteneur, ne définissez pas de
modèle de chemin. Dans le chemin d’accès, vous pouvez spécifier une ou plusieurs
instances ... | [
-0.011209199205040932,
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0.025480514392256737,
-0.019775953143835068,
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"total_... |
est
partitionnée par une propriété, vous pouvez ajouter le nom de cette propriété ici.
Cela permet d’améliorer le niveau de performance de votre requête, si celle-ci
comprend une clause PARTITION BY ou GROUP BY pour cette propriété. Si ce
travail utilise le niveau de compatibilité 1.2 ou ultérieur, la valeur par défaut... | [
-0.03707456588745117,
-0.022218231111764908,
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0.04886601120233536,
0.017927395179867744,
0.05584566295146942,
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"total_... |
Propriété
Description
BlobName
Nom du blob d’entrée d’où provient l’événement.
EventProcessedUtcTime
La date et l’heure auxquelles Stream Analytics traite l’événement.
BlobLastModifiedUtcTime
Date et heure de la dernière modification apportée au blob.
PartitionId
ID de partition de base zéro de l’adaptateur d’entrée.
P... | [
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0.061373475939035416,
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0.0... | {
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"total_p... |
Utiliser des données de référence pour
effectuer des recherches dans Stream
Analytics
Article • 26/02/2024
Les données de référence sont un jeu de données fini statique ou à variation lente par
nature. Elles sont utilisées pour effectuer une recherche ou pour augmenter vos flux de
données. Les données de référence sont... | [
0.019890816882252693,
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0.076003298163414,
0.019069623202085495,
0.041999440640211105,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Les données de référence sont modélisées en tant que séquence d'objets Blob dans
l'ordre croissant de la date/l'heure spécifiée dans le nom de l'objet blob. Les Blobs
peuvent être ajoutés à la fin de la séquence à l’aide d’une date/heure ultérieure à celle
indiquée par le dernier objet blob dans la séquence. Les objets... | [
-0.026445552706718445,
-0.011043745093047619,
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0.026059435680508614,
-0.028532495722174644,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Lorsque vous téléchargez un objet blob dans le
stockage d'objets Blob, vous devez spécifier un conteneur pour cet objet
blob.
Modèle de
chemin d’accès
C’est une propriété obligatoire qui est utilisée pour localiser vos objets blob
dans le conteneur spécifié. Dans le chemin d'accès, vous pouvez choisir de
spécifier une ... | [
-0.01931627281010151,
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0.09361223131418228,
0.0354464091360569,
-0.020459353923797607,
0.048003170639276505,
0.002794719999656081,
-0.04401689022779465,
-0.016553036868572235,
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0.05... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Nom de la
propriété
Description
Si l’objet blob n’existe pas dans le chemin d’accès spécifié, le travail Stream
Analytics attend indéfiniment que l’objet blob devienne disponible.
Format de date
[facultatif]
Si vous avez utilisé {date} dans le modèle de chemin d’accès que vous avez
spécifié, sélectionnez le format de d... | [
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0.05247219651937485,
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-0.031031465157866478,
0.03576875478029251,
-0.02323463372886181,
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... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
sont pas nécessaires. Étant donné que les données de
référence sont immuables dans Stream Analytics, le remplacement d’un objet blob de
données de référence statiques n’est pas recommandé.
Vos données de référence peuvent être un jeu de données à variation lente. Pour
rafraîchir les données de référence, spécifiez un m... | [
-0.011632326059043407,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Analytics de sélectionner l’objet blob sample/2015-04-16/17-30/products.csv mis à jour
à 17:30 le 16 avril 2015 (UTC).
Stream Analytics analyse automatiquement les objets blob de données de référence
actualisées à un intervalle d’une minute. Un objet blob avec l’horodateur 10:30:00 peut
être téléchargé avec un léger d... | [
0.012395096942782402,
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... | {
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"total_... |
machine s’approche de l’heure encodée dans le
nom de l’objet blob. Par exemple, la tâche recherchée pour sample/2015-04-16/17-
30/products.csv est le plus tôt possible, mais pas avant le 16 avril 2015, à 17:30
UTC. Elle ne recherche jamais un blob avec une heure encodée antérieure à la
dernière heure détectée.
Par exe... | [
0.009287634864449501,
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... | {
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"total_... |
travail peut avoir besoin de recharger un jeu de données de référence précédent. Le
plus souvent, la raison est de retraiter les données passées. Le même journal de
diagnostic est généré à ce moment-là. Cette action ne signifie pas que les données de
flux actuelles utilisent des données de référence antérieures.
Azure ... | [
0.004714269191026688,
-0.0139768673107028,
-0.02036301977932453,
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0.018187446519732475,
0.05481966957449913,
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0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
en fonction de l’heure
de Dernière modification de l’objet blob. Elles sont classées uniquement selon la
date et l’heure spécifiées dans le nom de l’objet blob à l’aide des substitutions
{date} et {time}.
Afin d’éviter de se retrouver avec une liste de blobs volumineuse, supprimez les
blobs très anciens pour lesquels l... | [
-0.006577013526111841,
-0.026790229603648186,
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0.006824207492172718,
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0.038160014897584915,
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-0... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Votre travail de Stream Analytics récupère les données de référence SQL Database et les
stocke sous la forme d’un instantané en mémoire à des fins de traitement. L’instantané
de vos données de référence est également stocké dans un conteneur dans un compte
de stockage. Vous spécifiez le compte de stockage dans les para... | [
-0.005710306111723185,
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-0.05498991161584854,
-0.052190352231264114,
-0.028138330206274986,
-0.05561455339193344,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 309,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "268",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
comme jeu de données de référence.
La requête d’instantané doit s’adapter à la plupart des scénarios. Si vous rencontrez des
problèmes de performance avec de grands ensembles de données et des taux de
rafraîchissement rapides, utilisez l'option de requête delta. Les requêtes qui prennent
plus de 60 secondes pour retour... | [
-0.021291105076670647,
0.00006516038411064073,
-0.04222213476896286,
-0.002439227420836687,
0.07519097626209259,
0.04334443435072899,
0.031591158360242844,
0.034291647374629974,
-0.03849223628640175,
-0.08736047893762589,
-0.026773493736982346,
-0.031336940824985504,
-0.05224516615271568,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 310,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "268",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Pour configurer vos données de référence SQL Database, vous devez d'abord créer une
entrée de données de référence. Le tableau ci-dessous explique chaque propriété que
vous devez fournir lors de la création de l’entrée des données de référence avec sa
description. Pour plus d'informations, consultez Utiliser les donnée... | [
-0.015674205496907234,
0.041483256965875626,
-0.053877636790275574,
0.020583897829055786,
0.060578688979148865,
0.02585933357477188,
0.03306887671351433,
0.050817206501960754,
0.007803669199347496,
-0.06928732991218567,
-0.048592906445264816,
-0.014400050044059753,
-0.07150562107563019,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 311,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "269",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
par défaut qui récupère les données de
référence à partir de votre instance SQL Database.
Requête delta
Pour les scénarios avancés avec des jeux de données volumineux et une courte
fréquence d’actualisation, choisissez d’ajouter une requête delta.
Utilisez des jeux de données de référence qui sont inférieurs à 300 Mo p... | [
-0.006439958233386278,
0.024923689663410187,
-0.02312740497291088,
0.01447407528758049,
0.07936223596334457,
0.031963493674993515,
0.019300775602459908,
0.026102039963006973,
-0.02989232912659645,
-0.07090643793344498,
0.006643881555646658,
0.010015413165092468,
-0.05317406728863716,
0.020... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 312,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "269",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
en charge dans les travaux avec six unités de diffusion en continu (SU) ou plus.
L’utilisation d’un jeu de données de référence volumineux peut affecter la latence de
bout en bout de votre travail.
La complexité des requêtes peut augmenter pour inclure le traitement avec état comme
les agrégats à fenêtres, les jointure... | [
-0.02487613819539547,
-0.024524355307221413,
-0.03299305960536003,
0.011881912127137184,
0.03540514409542084,
0.04284130036830902,
0.0007277423865161836,
0.027913697063922882,
-0.03334079310297966,
-0.07120843231678009,
-0.022168224677443504,
-0.0132680032402277,
-0.04341224953532219,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 313,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "270",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Seules les données de référence locales sont prises en charge pour les travaux de
périphérie Stream Analytics. Lorsqu'une tâche est déployée sur un appareil IoT Edge, il
charge les données de référence à partir du chemin de fichier défini par l'utilisateur.
Préparez un fichier de données de référence sur l'appareil.
Po... | [
-0.03600245341658592,
-0.003635366912931204,
-0.006460267584770918,
0.008297793567180634,
0.05273454263806343,
0.03452707827091217,
0.019881388172507286,
0.05741932988166809,
0.008877469226717949,
-0.05021483451128006,
-0.0017541428096592426,
-0.028968190774321556,
-0.06784075498580933,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 314,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "271",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Diffuser en continu des données de
Kafka vers Azure Stream Analytics
Article • 19/11/2024
Kafka est une plateforme de diffusion en continu distribuée utilisée pour publier et
s’abonner aux flux d’enregistrements. Kafka est conçue pour permettre à vos
applications de traiter les enregistrements au fur et à mesure qu’ils... | [
0.009335394948720932,
-0.023916836827993393,
-0.02003161422908306,
0.03149699047207832,
0.045159392058849335,
-0.002869193209335208,
0.05056747794151306,
0.05311819911003113,
-0.0027728646527975798,
-0.046649426221847534,
0.0017713770503178239,
-0.07858883589506149,
-0.05151873081922531,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 315,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "272",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
5. Accordez à Azure Stream Analytics des autorisations pour accéder au certificat
chargé.
6. Configurez l’entrée Kafka dans votre travail Azure Stream Analytics.
Le tableau suivant répertorie les noms de propriétés et leur description pour la création
d’une entrée Kafka :
Nom de la propriété
Description
Alias d’entrée/... | [
0.005969976540654898,
-0.04025978595018387,
-0.056020691990852356,
0.04890523478388786,
0.03154851496219635,
0.028456619009375572,
0.0548129603266716,
0.03784215822815895,
0.01519838348031044,
-0.023781372234225273,
-0.021937066689133644,
-0.03873834386467934,
-0.0512114092707634,
0.023615... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 316,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "273",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la propriété
Description
ID de groupe de
consommateurs
Nom du groupe de consommateurs Kafka dont l’entrée doit faire
partie. S’il n’est pas fourni, il est attribué automatiquement.
Format de sérialisation
de l'événement
Format de sérialisation (JSON, CSV, Avro, Parquet, Protobuf) du flux de
données entrant. | [
-0.02801346592605114,
-0.023273229598999023,
-0.01572410762310028,
-0.011957302689552307,
0.03078535757958889,
0.029832787811756134,
0.011957908049225807,
0.06016695499420166,
-0.04004144296050072,
-0.042219433933496475,
-0.016479605808854103,
-0.03374072164297104,
-0.04900658503174782,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 317,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "274",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez utiliser quatre types de protocoles de sécurité pour vous connecter à vos
clusters Kafka :
Authentification et chiffrement | [
-0.015465108677744865,
-0.024111030623316765,
-0.029678791761398315,
0.04803099110722542,
0.040880054235458374,
0.020702200010418892,
0.02235846035182476,
0.04483380168676376,
-0.05141308903694153,
-0.02098776027560234,
0.03673216700553894,
-0.03080342337489128,
-0.05377853661775589,
0.029... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 318,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "275",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la
propriété
Description
mTLS
Chiffrement et authentification. Prend en charge les mécanismes de sécurité
PLAIN, SCRAM-SHA-256 et SCRAM-SHA-512.
SASL_SSL
Il combine deux mécanismes de sécurité différents : l’authentification simple
et la couche de sécurité (SASL) et SSL (Secure Sockets Layer) pour garantir à
la ... | [
-0.0039204261265695095,
-0.059819579124450684,
-0.008988426066935062,
0.06169665977358818,
0.05782315135002136,
-0.006206328980624676,
0.04344490170478821,
0.051580946892499924,
-0.013150770217180252,
-0.04182368144392967,
-0.004113306757062674,
-0.043141454458236694,
-0.04286962375044823,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 319,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "276",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
de sécurité SASL_SSL.
Intégration de Key Vault
７ Notes
Lorsque vous utilisez des certificats de magasin de confiance avec les protocoles de
sécurité mTLS ou SASL_SSL, vous devez configurer Azure Key Vault et l’identité
managée pour votre travail Azure Stream Analytics. Vérifiez les paramètres réseau
de votre coffre de ... | [
-0.013681003823876381,
0.013407033868134022,
-0.016687797382473946,
0.041479017585515976,
0.03684406355023384,
0.0069249458611011505,
0.07898891717195511,
0.010529767721891403,
-0.029008159413933754,
-0.02509097196161747,
-0.025678668171167374,
-0.041191041469573975,
-0.056713640689849854,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 320,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "276",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Azure Stream Analytics s’intègre en toute transparence à Azure Key Vault pour accéder
aux secrets stockés nécessaires à l’authentification et au chiffrement lors de l’utilisation
de mTLS ou de protocoles de sécurité SASL_SSL. Votre tâche Azure Stream Analytics se
connecte à votre coffre de clés Azure à l'aide d'une ide... | [
-0.018859870731830597,
-0.027630476281046867,
-0.03393486514687538,
0.02536354959011078,
0.033914435654878616,
-0.005642276257276535,
0.056418757885694504,
0.028514472767710686,
0.00033525432809256017,
-0.05191716551780701,
-0.02591138333082199,
-0.05908441171050072,
-0.057553648948669434,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 321,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "277",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Dans ce cas, vous devez injecter votre travail ASA dans un réseau
virtuel contenant le coffre de clés, ou injecter votre travail ASA dans un réseau
virtuel, puis connecter votre coffre de clés au réseau virtuel contenant le travail en
utilisant des points de terminaison de service.
Configurer le coffre de clés avec des... | [
0.022498447448015213,
-0.00017604163440410048,
-0.018426883965730667,
0.012714242562651634,
0.023294659331440926,
0.0322163924574852,
0.05996878072619438,
0.007025973405689001,
0.017043322324752808,
-0.07726826518774033,
-0.023626504465937614,
-0.01631009951233864,
-0.0756419450044632,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 322,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "277",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vérifiez qu’Azure CLI est configuré localement avec PowerShell. Vous pouvez consulter
cette page pour obtenir des conseils sur la configuration d’Azure CLI : Prise en main
d’Azure CLI
Se connecter à l'interface Azure CLI :
PowerShell
Connectez-vous à votre abonnement contenant votre coffre de clés :
PowerShell
La comma... | [
-0.018724171444773674,
-0.00006968686648178846,
-0.027032488957047462,
0.03674347698688507,
0.055943895131349564,
0.010708760470151901,
0.03520914912223816,
0.030755164101719856,
0.028003672137856483,
-0.011615467257797718,
-0.04182057082653046,
0.018513960763812065,
-0.05524249002337456,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 323,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "278",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Par exemple :
PowerShell
Azure Stream Analytics vous oblige à configurer l'identité managée pour accéder au
coffre de clés. Vous pouvez configurer votre tâche ASA pour utiliser l'identité managée
en accédant à l'onglet Identité managée sur le côté gauche sous Configurer.
1. Sélectionnez 'onglet Identité managée sous Co... | [
-0.010946309193968773,
0.01235762145370245,
-0.02300255000591278,
-0.016776027157902718,
0.04659401997923851,
0.0014961158158257604,
0.046302974224090576,
0.030925577506422997,
0.029422054067254066,
-0.05417310819029808,
-0.03275396302342415,
-0.03159106522798538,
-0.06261806935071945,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 324,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "279",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Sélectionnez Ajouter>Ajouter une attribution de rôle pour ouvrir la page Ajouter
une attribution de rôle.
3. Attribuez le rôle en utilisant la configuration suivante :
Paramètre
Valeur
Rôle
Utilisateur des secrets du coffre de clés
Identité
gérée
Le tâche Stream Analytics pour l'identité managée affectée par le syst... | [
-0.00449591688811779,
-0.015599432401359081,
-0.034946270287036896,
0.013739652931690216,
0.03095906972885132,
0.006550246383994818,
0.03623301163315773,
0.020761903375387192,
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-0.050170205533504486,
-0.06308157742023468,
0... | {
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"total_p... |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Démarrage rapide : Créer un travail Stream Analytics à l’aide du portail Azure
Diffuser en continu des données depuis le cloud Confluent Kafka avec Azure
Stream Analytics
Diffuser en continu des ... | [
0.03867778554558754,
-0.019299961626529694,
0.009117512963712215,
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-0.06508802622556686,
0.03... | {
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"total_... |
Validation des entrées dans les requêtes Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
La validation des entrées est une technique à utiliser pour protéger la logique de requête principale contre des événements malformés ou
inattendus. La requête est mise à niveau pour traiter et vérifier explicitement les enregistrement... | [
-0.0026214071549475193,
-0.035566218197345734,
-0.027366483584046364,
-0.0069112516939640045,
0.04923021048307419,
0.015460087917745113,
0.046385522931814194,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
la liste
des champs dans le flux, et leurs types de données respectifs. Avec ASA, le schéma des données entrantes n’a pas besoin d’être défini au
WITH preProcessingStage AS (
SELECT
-- Rename incoming fields, used for audit and debugging
field1 AS in_field1,
field2 AS in_field2,
...
-- Try casting... | [
-0.049875568598508835,
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-0.03982899710536003,
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0.04377511143684387,
0.010104401968419552,
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0.04927258566021919,
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-0.027568394318223,
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"total_... |
niveau de l’entrée. En revanche, ASA prend en charge les schémas d’entrée dynamique de manière native. Il s’attend à ce que la liste des
champs (colonnes), et leurs types, changent entre les événements (lignes). L’ASA infère également les types de données quand aucun
n’est fourni explicitement, et essaie de convertir i... | [
-0.04522615671157837,
-0.0010543292155489326,
-0.05404593423008919,
-0.0016720118001103401,
0.03565588593482971,
0.021942488849163055,
0.021484076976776123,
0.02915923111140728,
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... | {
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"total_... |
malformés. Nous
utiliserons principalement WITH et TRY_CAST pour l’implémenter.
Nous allons créer un nouveau travail ASA qui ingérera les données provenant d’un Event Hub unique. Comme c’est le plus souvent le cas,
nous ne sommes pas responsables des producteurs de données. Ici, les producteurs sont des appareils IoT v... | [
-0.06748179346323013,
-0.023367205634713173,
-0.04596665874123573,
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0.06224754452705383,
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"total_... |
Nous pouvons déjà constater une discordance entre le contrat de schéma et son implémentation. Dans le format JSON, il n’y a pas de
type de données pour DateHeure
. La valeur sera transmise sous la forme d’une chaîne de caractères (voir readingTimestamp ci-dessus).
ASA peut facilement résoudre le problème, mais révèle l... | [
-0.04811663180589676,
0.005474200937896967,
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0.03697426617145538,
-0.013762135058641434,
0.0292686577886343,
0.05257216468453407,
-0.02494639903306961,
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0.036380767822265625,
-0.02715127356350422,
-0.06373108923435211,
0.0049957... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
JavaScript
Compter le nombre d’enregistrements dans le tableau
Arrondir readingNum à la deuxième décimale
Insérer les données dans une table SQL
Le schéma de la table SQL de destination est le suivant :
SQL
Une bonne pratique consiste à mapper ce qui arrive à chaque champ à mesure de la progression dans le travail :
Ch... | [
-0.048202089965343475,
0.01248243823647499,
-0.02123810350894928,
0.004308628849685192,
0.027621835470199585,
0.009923959150910378,
0.04630875959992409,
0.0523841418325901,
-0.011585144326090813,
-0.05261757969856262,
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-0.03314030170440674,
0.0... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "284",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
"readingStr" : "A String",
"readingNum" : 1.7,
"readingArray" : ["A","B"]
}
CREATE TABLE [dbo].[readings](
[Device_Id] int NULL,
[Reading_Timestamp] datetime2(7) NULL,
[Reading_String] nvarchar(200) NULL,
[Reading_Num] decimal(18,2) NULL,
[Array_Count] int NULL
) ON [PRIMARY]
Prérequis
Requê... | [
-0.009486052207648754,
0.03791520744562149,
-0.006138852797448635,
0.007288208231329918,
0.07129374891519547,
0.02421129122376442,
0.042274318635463715,
0.0062665753066539764,
-0.009007714688777924,
-0.03351210802793503,
-0.000488539575599134,
0.043015845119953156,
-0.05623617768287659,
-0... | {
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"chunk_index": 333,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "284",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Ensuite, nous allons définir une entrée locale nommée readings, faisant référence au fichier JSON que nous avons créé ci-dessus.
Une fois configuré, celui-ci devrait ressembler à ceci :
JSON
Avec Aperçu des données, nous pouvons observer que nos enregistrements sont chargés correctement.
Nous allons créer une UDF JavaS... | [
-0.05922594666481018,
-0.02339385636150837,
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-0.012080059386789799,
0.00957650039345026,
0.049430716782808304,
0.018910184502601624,
0.05867723375558853,
-0.010438939556479454,
-0.045322731137275696,
-0.0047093103639781475,
0.007179555017501116,
-0.07122622430324554,
... | {
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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": "285",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
},
{
"deviceId" : 3,
"readingTimestamp" : "2021-12-10T10:01:20",
"readingStr" : "A Third String",
"readingNum" : -4.85436,
"readingArray" : ["D","E","F"]
},
{
"deviceId" : 4,
"readingTimestamp" : "2021-12-10T10:02:10",
"readingStr" : "A Forth S... | [
-0.051567237824201584,
-0.04004257544875145,
-0.0016794955590739846,
0.0043725729919970036,
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0.00497915456071496,
0.05498161539435387,
0.025536803528666496,
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0.028664806857705116,
0.015293140895664692,
-0.08258715271949768,
0... | {
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"chunk_index": 335,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "285",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Examinons rapidement la requête que nous avons soumise :
Pour compter le nombre d’enregistrements dans chaque tableau, nous devons d’abord les décompresser. Nous allons utiliser CROSS
APPLY et GetArrayElements() (autres exemples ici)
Ce faisant, nous obtenons deux ensembles de données dans la requête : l’entrée d’origi... | [
-0.03223263472318649,
0.020673507824540138,
-0.022742947563529015,
-0.03339364379644394,
0.05210188031196594,
0.05385925993323326,
0.013582364656031132,
0.04749486595392227,
-0.006079821847379208,
-0.05751704052090645,
0.014149094931781292,
-0.015498102642595768,
-0.015534668229520321,
-0.... | {
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"contains_sku": false,
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"total_... |
LEN ici. Nous
utilisons une UDF uniquement à des fins de démonstration.
Nous pouvons démarrer une exécution et observer les données en cours de traitement :
deviceId
readingTimestamp
readingStr
readingNum
arrayCount
1
2021-12-10T10:00:00
Chaîne
1,71
2
2
2021-12-10T10:01:00
Autre chaîne
2,38
1
3
2021-12-10T10:01:20
Troi... | [
-0.03007795475423336,
-0.0045763049274683,
-0.026509104296565056,
0.006150282919406891,
0.05505035072565079,
0.020230209454894066,
0.030612237751483917,
0.041737038642168045,
-0.009077692404389381,
-0.034721776843070984,
0.05186185613274574,
0.012705255299806595,
-0.04081779345870018,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 337,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "286",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
{
"deviceId" : 2,
"readingTimestamp" : "2021-12-10T10:01:00",
"readingNum" : 2.378,
"readingArray" : ["C"]
},
{
"deviceId" : 3,
"readingTimestamp" : "2021-12-10T10:01:20",
"readingStr" : "A Third String",
"readingNum" : "NaN",
"readingArray... | [
-0.038598328828811646,
-0.0013904249062761664,
0.026086261495947838,
-0.0012905200710520148,
0.07666820287704468,
0.024758411571383476,
0.047742847353219986,
0.01870664581656456,
0.01599244587123394,
0.0016396206337958574,
0.052335724234580994,
0.05365048721432686,
-0.06830206513404846,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 338,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "286",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
L’appareil #4 a envoyé un enregistrement vide au lieu d’un tableau.
L’exécution du travail maintenant ne devrait pas bien se terminer. Nous allons obtenir l’un des messages d’erreur suivants :
L’appareil 2 nous donnera :
LOG
L’appareil 3 nous donnera :
LOG
L’appareil 4 nous donnera :
LOG
À chaque fois, des enregistreme... | [
-0.04502569139003754,
0.038943298161029816,
0.006088363006711006,
-0.03143347054719925,
0.04503573104739189,
0.035507682710886,
0.035236965864896774,
0.0334681011736393,
-0.052753712981939316,
-0.05990716442465782,
-0.038111619651317596,
0.00007143385300878435,
-0.045489903539419174,
0.029... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 339,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source": "287",
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"total_... |
type dans la
requête.
Une façon de procéder consiste à adapter la logique principale pour traiter ces exceptions. Mais dans ce cas, nous pensons que notre
logique principale est parfaite. Alors validons plutôt les données entrantes.
Commençons par utiliser WITH pour ajouter une couche de validation des entrées comme pr... | [
-0.046627823263406754,
-0.007978739216923714,
-0.02700880542397499,
-0.026632118970155716,
0.021376561373472214,
0.024238958954811096,
0.0506756566464901,
0.03046363778412342,
-0.04028458893299103,
-0.058430012315511703,
-0.03285945579409599,
-0.004299715626984835,
-0.07400324940681458,
0.... | {
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"chunk_index": 340,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "287",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
'9' and column '30'. TRY_CAST function can be used to handle values with unexpected type.
[Error] 12/22/2021 9:50:41 PM : at Microsoft.EventProcessing.SteamR.Sql.Runtime.Cast.ToArray(CompilerPosition pos,
Object value, Boolean isUserCast)
Implémentation de la validation des entrées
WITH readingsValidated AS (
SEL... | [
-0.024942561984062195,
-0.010626326315104961,
-0.03722691535949707,
-0.007505802903324366,
0.043341513723134995,
-0.00544540723785758,
0.05118139833211899,
-0.010389511473476887,
-0.023637261241674423,
-0.04344474896788597,
-0.0018997457809746265,
0.00009038777352543548,
-0.05057278648018837... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 341,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "287",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Avec le dernier fichier d’entrée que nous avons utilisé (celui contenant des erreurs), cette requête retournera ce qui suit :
in_deviceId
in_readingTimestamp
in_readingStr
in_readingNum
in_readingArray
deviceId
readingTimestamp
readingStr
readingNum
readin
1
2021-12-10T10:00:00
Chaîne
1.7145
["A", "B"]
1
2021-12-
10T10... | [
-0.029358813539147377,
-0.00654236413538456,
-0.03000098653137684,
0.012647728435695171,
0.06164104491472244,
0.004451079294085503,
0.043826669454574585,
0.03826990723609924,
-0.007222701795399189,
-0.03283362090587616,
0.0397501178085804,
0.03629937395453453,
-0.028167815878987312,
0.0049... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 342,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "288",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
nous
avons décidé de rejeter les enregistrements contenant une valeur readingArray vide ou non valide, ou dans lesquels la valeur readingStr
est manquante.
Nous ajoutons donc une deuxième couche qui va trier les enregistrements entre logique de validation et logique principale :
SQL
readingNum AS in_readingNum,
... | [
-0.014602228999137878,
0.018815290182828903,
-0.01581159420311451,
-0.010508364997804165,
0.05132847651839256,
0.01715650036931038,
0.04289041459560394,
0.0222017765045166,
-0.039041876792907715,
-0.029323624446988106,
-0.004119712393730879,
0.022506842389702797,
-0.02253544144332409,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 343,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "288",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Une bonne pratique consiste à écrire une seule clause WHERE pour les deux sorties, et à utiliser NOT (...) dans la seconde. De cette façon,
aucun enregistrement ne peut être exclu des deux sorties et perdu.
Nous obtenons maintenant deux sorties. Debug1 contient les enregistrements qui seront envoyés à la logique princi... | [
-0.05264328047633171,
-0.0073302011005580425,
-0.029697176069021225,
-0.02297278121113777,
0.04295052960515022,
0.02205313928425312,
0.04737702012062073,
0.0007782320608384907,
-0.07015929371118546,
-0.04471007362008095,
0.004841973539441824,
0.010708303190767765,
-0.02424878440797329,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 344,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "289",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
requête complète figure dans la dernière section.
SQL
Ce qui nous donnera l’ensemble suivant pour la sortie SQLOutput, sans erreur possible :
deviceId
readingTimestamp
readingStr
readingNum
readingArray
1
2021-12-10T10:00:00Z
Chaîne
1.7145
2
3
2021-12-10T10:01:20Z
Troisième chaîne
NULL
3
Les deux autres enregistrements... | [
-0.018951067700982094,
-0.014426669105887413,
-0.009014865383505821,
-0.0007695775711908937,
0.05730711668729782,
0.013197031803429127,
0.023836418986320496,
0.02807600609958172,
-0.010498912073671818,
-0.07282747328281403,
0.02834506891667843,
-0.0018573991255834699,
-0.05358373746275902,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 345,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "289",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Le commande GetType peut être utilisée pour vérifier explicitement un type. Elle fonctionne bien avec CASE dans la projection ou WHERE
au niveau de l’ensemble. La commande GetType peut également être utilisée pour vérifier de façon dynamique le schéma entrant par
rapport à un référentiel de métadonnées. Le référentiel ... | [
-0.026653476059436798,
-0.0010460600024089217,
-0.03616481274366379,
0.0036828063894063234,
0.049995407462120056,
0.03737117350101471,
0.035909734666347504,
0.025273945182561874,
-0.042567621916532516,
-0.04880087822675705,
-0.018929466605186462,
-0.0034471990074962378,
-0.04744624346494675,... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 346,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "290",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
AS (
SELECT
deviceId,
readingTimestamp,
readingStr,
readingNum,
readingArray
FROM readingsValidated
WHERE
readingStr IS NOT NULL
AND readingArray IS NOT NULL
),
readingsToBeRejected AS (
SELECT
*
FROM readingsValidated
WHERE -- Same clauses as readingsToBeProcessed, opposed wit... | [
-0.03470500558614731,
-0.0249344315379858,
-0.012879647314548492,
-0.026266854256391525,
0.08380970358848572,
-0.0020803639199584723,
0.03900648653507233,
0.009209162555634975,
-0.006015682127326727,
-0.04069294035434723,
0.016103016212582588,
0.018991390243172646,
-0.04108840227127075,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 347,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "290",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A sur Azure Stream Analytics.
Configurer des pipelines CI/CD à l’aide du package npm
vue d’ensemble des exécutions de Stream Analytics locales dans Visual Studio Code avec les Outils ASA
Tester des requêtes Stream Analytics localement av... | [
0.011229470372200012,
-0.01682649739086628,
-0.015950290486216545,
0.025529975071549416,
0.04484500735998154,
0.016621677204966545,
0.05219707638025284,
0.05454370006918907,
0.0019183197291567922,
-0.083220936357975,
-0.029724353924393654,
-0.02458757720887661,
-0.08475720882415771,
0.0025... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 348,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "291",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Sorties d’Azure Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Un travail Azure Stream Analytics se compose d’une entrée, d’une requête et d’une
sortie. Plusieurs types de sorties vous permettent d’envoyer des données transformées.
Cet article répertorie les sorties de Stream Analytics prises en charge. Lorsque vous
concevez vo... | [
-0.00023068978043738753,
-0.023813139647245407,
-0.0018772667972370982,
0.014783094637095928,
0.030234290286898613,
0.03425335884094238,
0.024565041065216064,
0.01997671090066433,
-0.045145753771066666,
-0.07184796780347824,
-0.023010244593024254,
-0.04807163402438164,
-0.07807029783725739,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 349,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "292",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Type de sortie
Partitionnement
Sécurité
Stockage Blob et
Azure Data Lake Gen 2
Oui
Clé d’accès, identité managée
Azure Cosmos DB
Oui
Clé d’accès, identité managée
Azure Data Lake
Storage Gen 2
Oui
Utilisateur Microsoft Entra
Identité managée
Azure Event Hubs
Oui, vous devez définir la colonne clé de
partition dans la c... | [
-0.03118791989982128,
-0.013117972761392593,
-0.045658111572265625,
0.038792215287685394,
0.06431595236063004,
0.03576496243476868,
0.0001767759968061,
0.022412050515413284,
-0.02141479216516018,
-0.04179343581199646,
-0.004145406652241945,
-0.06936251372098923,
-0.0712728202342987,
0.0582... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 350,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "293",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
De plus, pour un réglage avancé des partitions, vous pouvez contrôler le nombre
d’enregistreurs de sortie à l’aide d’une clause INTO <partition count> (voir INTO) dans
votre requête, ce qui peut ête utile pour atteindre la topologie de travail souhaitée. Si
votre adaptateur de sortie n'est pas partitionné, l'absence d... | [
-0.03802952542901039,
-0.03960145637392998,
-0.03379152715206146,
0.005192534998059273,
0.0528094656765461,
0.04664422571659088,
0.007408037316054106,
0.0016295163659378886,
-0.04555056616663933,
-0.05902062729001045,
-0.02087501995265484,
-0.03545327112078667,
-0.0627184584736824,
0.03290... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 351,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "294",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
leur type peuvent changer sur une base ligne par
ligne. Par conception, les formats Avro et Parquet ne prennent pas en charge les
schémas de variables dans un seul fichier.
Les comportements suivants peuvent se produire lors de la direction d'un flux avec des
schémas de variables vers une sortie à l'aide de ces formats... | [
-0.018376316875219345,
0.004558492451906204,
-0.03602329641580582,
0.004627813119441271,
0.08650124073028564,
0.01185319758951664,
0.0035371286794543266,
0.006857262458652258,
-0.0357234962284565,
-0.06370256096124649,
0.011980337090790272,
-0.0067705074325203896,
-0.055102813988924026,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 352,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "294",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nous vous recommandons vivement de prendre en compte les sorties au format Avro
afin qu'elles soient fortement typées, ou de schéma lors de l'écriture, et les requêtes qui
les ciblent doivent être écrites comme telles (conversions explicites et projections pour
un schéma uniforme).
Si plusieurs schémas doivent être gén... | [
-0.04722334444522858,
-0.043332066386938095,
0.00951135903596878,
0.012961192056536674,
0.023304732516407967,
0.03248220682144165,
0.01081095077097416,
0.026917388662695885,
-0.06249963864684105,
-0.06099396198987961,
-0.021523550152778625,
-0.036738473922014236,
-0.05055403336882591,
0.04... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 353,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "295",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
par lot sont uniquement prises en charge par la
version d'API 2017-04-01-preview ou la version supérieure. Voici un exemple de la
charge utile JSON pour un appel d'API REST :
JSON
Propriétés de la fenêtre de traitement par lot
de la sortie Parquet
"type": "stream",
"serialization": {
"type": "Parquet",
... | [
-0.029238365590572357,
-0.04143143072724342,
0.0036741390358656645,
0.01771390810608864,
0.014282668940722942,
0.03640444576740265,
-0.011205172166228294,
0.03334221988916397,
-0.03961653634905815,
-0.05990384891629219,
-0.009778385050594807,
-0.04721089452505112,
-0.07791750878095627,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 354,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "295",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
"storageAccounts" : [
{
"accountName": "{accountName}",
"accountKey": "{accountKey}",
}
],
Étapes suivantes
Démarrage rapide : Crée... | [
0.007518328260630369,
-0.012993713840842247,
0.014150534756481647,
-0.00210663303732872,
0.046161144971847534,
0.05557004362344742,
-0.0011354575399309397,
0.027885928750038147,
-0.04236075282096863,
-0.04116109386086464,
0.007113800384104252,
-0.011767260730266571,
-0.047497913241386414,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 355,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "296",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Sortie dans Azure SQL Database d’Azure
Stream Analytics
Article • 17/08/2024
Vous pouvez utiliser Azure SQL Database
comme sortie pour les données
relationnelles ou pour les applications qui dépendent de contenus hébergés dans une
base de données relationnelle. Les travaux Azure Stream Analytics écrivent dans une
tabl... | [
-0.018994459882378578,
0.006058798171579838,
0.0038653891533613205,
0.025732994079589844,
0.05180344730615616,
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Nom de la
propriété
Description
Nom du
serveur
Nom du serveur SQL logique ou nom de l’instance managée. Pour SQL Managed
Instance, vous devez spécifier le port 3342. Par exemple :
sampleserver.public.database.windows.net,3342 .
Nom
d’utilisateur
Nom de l’utilisateur qui a accès en écriture à la base de données. Stream
... | [
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Analytics plutôt que l’adaptateur SQL Database si l’une
des conditions suivantes est remplie :
Débit : Si le débit attendu est supérieur à 10 Mo/s, utilisez l’option de sortie Azure
Synapse pour obtenir de meilleures performances.
Partitions d'entrée : Si vous disposez d'un minimum de huit partitions, utilisez
l’option... | [
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Commentaires
Vous pouvez configurer la taille maximale de message à l’aide du Nombre maximal de
lots. La valeur maximale par défaut est 10 000 et la valeur minimale par défaut est de
100 lignes par insertion en bloc. Pour plus d’informations, consultez Limites d’Azure
DNS. Chaque lot est initialement inséré en bloc ave... | [
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Yes
No | [
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Augmenter les performances de débit
pour Azure SQL Database à partir
d’Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article donne des conseils pour améliorer les performances de débit d’écriture
quand vous chargez des données dans Azure SQL Database à partir d’Azure Stream
Analytics.
La sortie SQL dans Azure Stream ... | [
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ou l’étape de requête
précédente. L’activation de cette option contribue à améliorer les débits lors de
l’écriture dans une table sur disque et l’utilisation d’une topologie de travail
massivement parallèle. Ce partitionnement est déjà automatiquement activé pour
beaucoup d’autres sorties. Le verrouillage de table (TAB... | [
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Taille de lot – Avec cette option de configuration de la sortie SQL, vous pouvez
spécifier la taille de lot maximale dans une sortie SQL d’Azure Stream Analytics en
fonction de la nature de votre table de destination/charge de travail. La taille de lot
correspond au nombre maximal d’enregistrements qui sont envoyés ave... | [
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"total_... |
votre clé de partition (par
exemple, PartitionId) peut réduire considérablement les conflits entre partitions
durant les opérations d’écriture. Pour utiliser une table partitionnée, vous devez
créer une fonction de partition et un schéma de partition dans le groupe de
fichiers PRIMARY. Cela améliorera également la disp... | [
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contrainte unique qui sont susceptibles de se produire dans des scénarios de
reprise d’activité. Pour éviter ce problème, définissez l’option IGNORE_DUP_KEY sur
vos index.
Table en mémoire en tant que table temporaire – Les tables en mémoire
permettent des chargements de données à très haut débit, mais les données
doiv... | [
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Au-delà, le chargement en masse est presque
toujours plus efficace.
Si le taux d’événements entrants est faible, des tailles de lot inférieures à 100 lignes
peuvent alors être facilement créées, ce qui altère l’efficacité de l’insertion en masse et
occupe trop d’espace disque. Pour contourner cette limitation, vous pou... | [
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En résumé, avec la fonctionnalité de sortie partitionnée dans Azure Stream Analytics
pour la sortie SQL, la parallélisation alignée de votre travail avec une table partitionnée
dans SQL Azure doit en principe vous apporter des améliorations de débit significatives.
L’utilisation d’Azure Data Factory pour orchestrer le ... | [
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Sortie Azure Synapse Analytics à partir
d’Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Azure Synapse Analytics
est un service d’analytique illimité qui regroupe l’entreposage
des données d’entreprise et l’analytique de Big Data.
Les tâches Azure Stream Analytics peuvent définir une sortie vers une table de pool SQL
déd... | [
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Nom de la
propriété
Description
Nom du
serveur
Nom du serveur Azure Synapse.
Nom
d’utilisateur
Nom de l’utilisateur qui a accès en écriture à la base de données. Stream Analytics
prend uniquement en charge l’authentification SQL.
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passe
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travail
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Sortie Stockage Blob Azure et Data Lake
Storage Gen2 de Stream Analytics
Article • 15/06/2024
Azure Data Lake Storage Gen2 se sert de Stockage Azure comme base pour créer des
lacs de données d’entreprise sur Azure. Data Lake Storage Gen2 est conçu pour traiter
plusieurs pétaoctets d’informations tout en conservant un d... | [
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Nom de la
propriété
Description
Conteneur
Regroupement logique des objets blob stockés dans Stockage Blob. Lorsque vous
téléchargez un objet blob dans le stockage d'objets Blob, vous devez spécifier un
conteneur pour cet objet blob.
Un nom de conteneur dynamique est facultatif. Il prend en charge une et une
seule dynam... | [
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"total_... |
de sortie. La remise « exactement une fois » se produit uniquement lorsque
le mode Écriture est Une seule fois. Pour plus d'informations, consultez la section
suivante.
Colonne de
partition
facultatif. Nom {field} de vos données de sortie à partitionner. Une seule
colonne de partition est prise en charge.
Modèle de
ch... | [
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0.04070527106523514,
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0.0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la
propriété
Description
Aucun nom {field} personnalisé dynamique n’est autorisé si votre mode
Écriture est Une seule fois.
Les noms de champs ne respectent pas la casse. Par exemple, le service ne
peut pas faire la différence entre la colonne ID et la colonne id .
Les champs imbriqués ne sont pas autorisés. U... | [
-0.04834982380270958,
0.012767781503498554,
0.013825823552906513,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
UTC et pas l’heure
locale. System.Timestamp est l’heure utilisée pour tout partitionnement basé sur
le temps.
La convention suivante est utilisée pour l’attribution de noms :
{Path Prefix Pattern}/schemaHashcode_Guid_Number.extension
Ici, Guid représente l’identificateur unique affecté à un enregistreur interne créé
p... | [
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0.005001808516681194,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la
propriété
Description
personnalisé de sortie BLOB dans Azure Stream Analytics.
Format de la
date
Requis lorsque le format de sérialisation des événements est Delta Lake. Si le
jeton de la date est utilisé dans le chemin d’accès du préfixe, vous pouvez
sélectionner le format de date dans lequel vos fichiers so... | [
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
le seul format de codage actuellement pris en charge.
Délimiteur
Applicable uniquement pour la sérialisation CSV. Stream Analytics prend en
charge de nombreux délimiteurs communs pour sérialiser des données CSV.
Valeurs prises en charge : virgule, point-virgule, espace, tabulation et barre
verticale.
Format
Applicable ... | [
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"total_p... |
Analytics garantit qu’aucune donnée n’est perdue et qu’aucun doublon n’est généré en
tant que sortie, entre le redémarrage initié par l’utilisateur à partir de la dernière heure
de sortie. Cela simplifie votre pipeline de streaming en n’ayant pas à implémenter ni à
dépanner la logique de déduplication.
Il existe deux f... | [
-0.009469473734498024,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
de chemin devient une propriété obligatoire et doit contenir à la fois
{date} et {time} . Aucun nom {field} personnalisé dynamique n’est autorisé. En
savoir plus sur le modèle de chemin personnalisé.
Mode écriture
７ Notes
Si vous préférez ne pas utiliser la fonctionnalité d’évaluation de la remise
exactement une fois... | [
-0.06052611768245697,
-0.0020157694816589355,
-0.006794738583266735,
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0.04391677305102348,
-0.0068098800256848335,
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-0.0478537455201149,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "311",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si le travail est démarré à une heure personnalisée avant ou après la dernière
heure de sortie, le fichier risque d’être remplacé. Par exemple, lorsque le format
d’heure est défini sur HH, le fichier est généré toutes les heures. Si vous arrêtez le
travail à 8 h 15 et redémarrez le travail à 8 h 30, le fichier généré e... | [
-0.0011382352095097303,
-0.006410613190382719,
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0.058214474469423294,
0.019011203199625015,
-0.004706114064902067,
0.0352245531976223,
-0.02491847798228264,
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-0.03640611469745636,
... | {
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
sortie. Cela provient de l’utilisation de PARTITION BY , ou de la parallélisation
native introduite dans le niveau de compatibilité 1.2.
L’utilisateur supprimer un fichier ou un conteneur du compte de stockage.
La sortie fait l’objet d’un partitionnement temporel via le modèle de préfixe de
chemin d’accès et un nouvel ... | [
-0.053133774548769,
-0.007938135415315628,
-0.014789271168410778,
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0.060058653354644775,
0.060219455510377884,
-0.0368378609418869,
0.0315907821059227,
-0.048927389085292816,
-0.05437728390097618,
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0.0415... | {
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "312",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Commentaires
Cette page a-t-elle été utile ?
Indiquer des commentaires sur le produit
{fieldname} ou {datetime:\<specifier>} . Le nombre d’enregistreurs de sortie suit le
partitionnement d’entrée de requêtes entièrement parallélisables.
Pour obtenir la taille maximale du message, consultez Limites de stockage Azure. L... | [
-0.003608854254707694,
-0.027119105681777,
-0.00944656040519476,
0.005342855583876371,
0.051913753151893616,
0.03720016032457352,
-0.004617462400346994,
0.06038082391023636,
-0.02743399143218994,
-0.04500430077314377,
0.009777800180017948,
-0.062053095549345016,
-0.07383478432893753,
0.053... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "313",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Azure Stream Analytics : Écriture dans
une table Delta Lake
Article • 14/06/2024
Delta Lake est un format ouvert qui apporte fiabilité, qualité et performances aux lacs de
données. Vous pouvez utiliser Azure Stream Analytics pour écrire directement des
données de streaming dans vos tables Delta Lake sans écrire une seu... | [
0.014297274872660637,
-0.01409503910690546,
-0.038531020283699036,
0.035098664462566376,
0.06938107311725616,
0.009316111914813519,
0.0006992747657932341,
0.030896585434675217,
-0.014593450352549553,
-0.06898379325866699,
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-0.07160402834415436,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 382,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "314",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Consultez la section suivante pour en
savoir plus.
Colonne de partition
facultatif. Nom {field} de vos données de sortie à partitionner. Une seule
colonne de partition est prise en charge. La valeur de la colonne doit être
de type string .
Pour afficher la liste complète de la configuration Data Lake Storage Gen2, con... | [
-0.032443828880786896,
-0.010285865515470505,
-0.044377464801073074,
0.021459070965647697,
0.07788430899381638,
0.058256737887859344,
-0.015546157024800777,
0.019922181963920593,
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... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 383,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "314",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Le nom du chemin d’accès Delta est utilisé pour spécifier l’emplacement et le nom de
votre table Delta Lake stockée dans Data Lake Storage Gen2.
Vous pouvez utiliser un ou plusieurs segments de chemin pour définir le chemin de la
table Delta et son nom. Un segment de chemin d’accès représente la chaîne située entre
des... | [
-0.043854936957359314,
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-0.067568339407444,
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0.03137949854135513,
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0.07605... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 384,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Cette nouvelle table est créée avec la configuration suivante :
Writer version 2
.
Reader version 1
.
La table est append-only
.
Le schéma de table est créé avec le schéma du premier enregistrement rencontré.
S’il existe déjà une table Delta Lake du même nom et à l’emplacement spécifié par le
nom du chemin Delta, par d... | [
-0.02074027620255947,
0.02062978595495224,
-0.05085984244942665,
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0.035... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 385,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "316",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
considéré comme une instance d’échec
de conversion du schéma. Il ne s’agit pas du seul cas considéré comme un échec de
conversion de schéma.
En cas d’échec de la conversion de schéma, le comportement du travail suit la stratégie
de gestion d’erreur de données de sortie configurée au niveau du travail.
Écrire dans la ta... | [
-0.02513536438345909,
0.01986524648964405,
-0.03702778369188309,
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-0.026966199278831482,
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... | {
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"total_... |
Le travail Stream Analytics crée régulièrement des points de contrôle de journal Delta
au format V1. Les points de contrôle de journal Delta sont des captures instantanées de
la table Delta, qui contiennent généralement le nom du fichier de données généré par le
travail Stream Analytics. Un nombre volumineux de fichier... | [
-0.013347006402909756,
0.013763122260570526,
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0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 387,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "317",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
fonctionnalités Writer changeDataFeed et
appendOnly
.
Lorsqu’un travail Stream Analytics écrit un lot de données dans un Delta Lake, il
peut générer plusieurs actions Ajouter un fichier
. Lorsqu’un trop grand nombre
d’actions Ajouter un fichier sont générées pour un lot unique, un travail Stream
Analytics peut être blo... | [
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Réduisez les configurations du traitement par lots Lignes minimales et durée
maximale.
Réduisez la cardinalité des valeurs de colonne de partition en modifiant les
données d’entrée ou en choisissant une autre colonne de partition.
Les... | [
-0.025083446875214577,
-0.0236459132283926,
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Partitionnement personnalisé de sortie
BLOB dans Azure Stream Analytics
Article • 17/06/2024
Azure Stream Analytics prend en charge le partitionnement personnalisé de sortie blob
avec des champs ou attributs personnalisés et des modèles de chemin DateTime
personnalisés.
Des champs ou attributs d’entrée personnalisés am... | [
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colonne client_id pour identifier les sessions. Pour partitionner les données par
client_id , définissez le champ de blob Modèle de chemin d’accès de façon à inclure
un jeton de partition {client_id} dans les propriétés de sortie blob lorsque vous créez
un travail. Les données avec différentes valeurs client_id tran... | [
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Une fois que l’exécution du travail commence, le conteneur clients peut ressembler à
l’image suivante : | [
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"total_... |
Chaque dossier peut contenir plusieurs objets blob contenant chacun un ou plusieurs
enregistrements. Dans l’exemple précédent, il y a un seul blob dans un dossier étiqueté
"06000000" avec le contenu suivant : | [
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Subsets and Splits
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