text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
1. Créez une nouvelle bibliothèque de classes .NET Standard sur votre ordinateur
local.
2. Écrivez le code dans votre classe. Toutes les classes doivent être définies comme
étant publiques et tous les objets comme étant publics statiques.
3. Ajoutez un nouveau fichier de configuration de fonction CSharp dans votre proj... | [
-0.011928760446608067,
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0.05068833753466606,
-0.010322334244847298,
0.019951894879341125,
0.013096014969050884,
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-0.0414903461933136,
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... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Les étapes suivantes vous montrent comment ajouter la fonction UDF C# à votre projet
Stream Analytics.
1. Cliquez avec le bouton droit sur le dossier Fonctions et choisissez Ajouter un
élément.
2. Ajoutez une fonction C# SquareFunction à votre projet Azure Stream Analytics.
namespace CSharpUDFProject
{
//
publ... | [
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-0.... | {
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"chunk_index": 495,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "402",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
3. Dans la configuration de la fonction C#, sélectionnez Sélectionner le chemin
d’accès au projet de bibliothèque pour choisir votre projet C# dans la liste
déroulante et sélectionnez Projet build pour générer votre projet. Choisissez
ensuite Sélectionner une classe et Sélectionner la méthode pour sélectionner le
nom d... | [
-0.044020142406225204,
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... | {
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"chunk_index": 496,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "403",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Appelez l’UDF dans votre requête Azure Stream Analytics.
SQL
5. Avant de soumettre la tâche à Azure, configurez le chemin d’accès au package
dans le fichier de configuration du travail, JobConfig.json , section
CustomCodeStorage. Utilisez Sélectionner votre abonnement dans CodeLens
pour choisir votre abonnement et c... | [
-0.0031005661003291607,
-0.049324728548526764,
0.004261961206793785,
0.046839676797389984,
0.05676322057843208,
0.06787419319152832,
0.016197502613067627,
0.05391555279493332,
0.0477040596306324,
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"azure_component": "other",
"chunk_index": 497,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Il existe trois façons d’implémenter dans des outils Visual Studio.
Fichiers code-behind dans un projet ASA
Fonction définie par l’utilisateur à partir d’un projet local
Package existant à partir d’un compte de stockage Azure
Vous pouvez écrire des fonctions définies par l’utilisateur dans le fichier code-behind
Script... | [
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-0.02959941141307354,
-0.01105748862028122,
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0.06702055037021637,
0.037045229226350784,
0.027292095124721527,
0.035875242203474045,
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"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "405",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Créez une nouvelle bibliothèque de classes .NET Standard dans votre solution
2. Écrivez le code dans votre classe. Toutes les classes doivent être définies comme
étant publiques et tous les objets comme étant publics statiques.
3. Générez votre projet. Les outils créent un fichier zip contenant tous les artefacts du... | [
0.0013750592479482293,
-0.040591128170490265,
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0.... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Ajoutez la référence au projet C# dans le projet ASA. Cliquez avec le bouton droit
sur le nœud Références et choisissez Ajouter une référence.
3. Choisissez le nom du projet C# dans la liste. | [
-0.03194691613316536,
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0.0367344506084919,
0.008824318647384644,
0.02661992236971855,
0.014777491800487041,
-0.008634518831968307,
-0.09354590624570847,
-0.017742739990353584,
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"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "407",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Vous devez voir UDFTest listé sous Références dans l’Explorateur de solutions.
5. Cliquez avec le bouton droit sur le dossier Fonctions et choisissez Nouvel élément.
6. Ajoutez une fonction C# SquareFunction.json à votre projet Azure Stream
Analytics. | [
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0.04273112490773201,
0.05796971917152405,
0.012893793173134327,
0.028285030275583267,
-0.011028283275663853,
-0.06133246049284935,
0.005803006235510111,
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-0.0156... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
7. Double-cliquez sur la fonction dans l’Explorateur de solutions pour ouvrir la boîte
de dialogue de configuration.
8. Dans la configuration de fonction C#, choisissez Charger à partir d’une référence
de projet ASA ainsi que les noms des assemblys, classes et méthodes associés
dans la liste déroulante. Pour référencer... | [
-0.008561225607991219,
-0.02656996063888073,
-0.038429975509643555,
-0.01673329621553421,
0.06725945323705673,
0.05387255549430847,
0.020540839061141014,
0.0027097768615931273,
-0.02476821281015873,
-0.05576731264591217,
-0.011739165522158146,
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... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "409",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez créer des fonctions définies par l’utilisateur .NET Standard dans l’IDE de
votre choix et les appeler à partir de votre requête Azure Stream Analytics. Commencez
par compiler votre code et packager toutes les DLL. Le format du package a le chemin
/UserCustomCode/CLR/* . Ensuite, chargez UserCustomCode.zip ... | [
-0.004407000727951527,
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0.057936493307352066,
0.059161070734262466,
0.029044626280665398,
0.04257340729236603,
0.01253869105130434,
-0.04812944307923317,
-0.03572516515851021,
-0.05905667319893837,
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-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 503,
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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": "410",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Paramètre
Valeur suggérée
Abonnement des paramètres de stockage généraux
< votre abonnement >
Compte de stockage des paramètres de stockage
généraux
< votre compte de stockage >
Ressource des paramètres de stockage de code
personnalisé
Choisir une source de données du
compte actuel
Compte de stockage des paramètres de ... | [
-0.010518806055188179,
-0.016175823286175728,
-0.038972917944192886,
0.017374545335769653,
0.04833754897117615,
0.06564074009656906,
0.03131328895688057,
0.035897593945264816,
-0.02219695970416069,
-0.06979979574680328,
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0.00... | {
"azure_component": "other",
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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": "411",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
requête, et un contexte d’entrée en tant que StreamingContext , fourni par le moteur
d’exécution.
C#
La valeur StreamingContext n’a pas besoin d’être transmise par la requête SQL. Azure
Stream Analytics fournit automatiquement un objet de contexte si un paramètre
d’entrée est présent. L’utilisation de MyUdfMethod ne ... | [
-0.012558295391499996,
-0.019326848909258842,
-0.029456852003932,
-0.01629730314016342,
0.04733898490667343,
0.022835133597254753,
0.032349199056625366,
0.06461884081363678,
-0.007436938583850861,
-0.08230669051408768,
-0.019886519759893417,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 505,
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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": "412",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
en conflit avec le code Azure Stream Analytics. Par exemple, vous ne pouvez pas
référencer Newtonsoft Json.
Les fichiers de support inclus dans le projet sont copiés dans le fichier zip
UserCustomCode utilisé lors de la publication du travail dans le cloud. Tous les
fichiers des sous-dossiers sont copiés directement à ... | [
-0.012255081906914711,
-0.035230603069067,
0.0012186879757791758,
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0.06630351394414902,
0.04220885410904884,
0.010146399959921837,
0.04720087721943855,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 506,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "413",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Intégration d’Azure Stream Analytics
avec Azure Machine Learning
Article • 23/11/2023
Vous pouvez implémenter des modèles Machine Learning en tant que fonctions définies
par l’utilisateur dans vos tâches Azure Stream Analytics pour effectuer le scoring et les
prédictions en temps réel sur vos données d’entrée de stream... | [
0.014488277025520802,
-0.02918345108628273,
-0.01315605640411377,
0.019692763686180115,
0.045570094138383865,
0.022942878305912018,
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0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 507,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "414",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Accédez à votre tâche Stream Analytics dans le portail Azure, puis sélectionnez
Fonctions sous Topologie de la tâche. Ensuite, sélectionnez Azure Machine
Learning de service dans le menu déroulant + ajouter.
2. Renseignez le formulaire Fonction Azure Machine Learning Service avec les
valeurs de propriété suivantes :... | [
0.003811450907960534,
-0.014399265870451927,
-0.0014366606483235955,
0.017186447978019714,
0.042782727628946304,
0.03769255802035332,
0.03405694663524628,
0.029442140832543373,
-0.0019438198069110513,
-0.07674827426671982,
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... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 508,
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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": "415",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
[
0.012244656682014465,
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0.002132065361365676,
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0.03977908566594124,
0.04207943007349968,
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0.024283483624458313,
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0.0171... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 509,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "416",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... | |
Le tableau suivant décrit chaque propriété des fonctions de service Azure Machine
Learning dans Stream Analytics.
Propriété
Description
Alias de fonction
Entrez un nom pour appeler la fonction dans votre requête.
Abonnement
Votre abonnement Azure.
Espace de travail
Azure Machine
Learning
L’espace de travail Azure Machi... | [
-0.004385447129607201,
-0.028160804882645607,
-0.025152143090963364,
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0.053954217582941055,
0.06228656321763992,
0.03240003436803818,
0.006185687612742186,
-0.038582831621170044,
-0.047148432582616806,
0.0013611933682113886,
-0.03910953924059868,
-0.054878927767276764,
... | {
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"total_... |
Lorsque votre requête Stream Analytics appelle une FDU Azure Machine Learning, la
tâche crée une demande sérialisée JSON auprès du service web. La requête est basée
sur un schéma spécifique au modèle déduit par Stream Analytics à partir du swagger du
point de terminaison.
La requête Stream Analytics suivante est un exe... | [
0.002366965403780341,
-0.03664543479681015,
-0.002473513362929225,
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0.0464731864631176,
0.04087601974606514,
0.023942453786730766,
0.044274378567934036,
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0.007037960458546877,
-0.03520830348134041,
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"total_... |
les UDF de ML sont évaluées pour chaque ligne d’une
étape de requête donnée, même quand elles sont appelées via une expression
conditionnelle (c’est-à-dire CASE WHEN [A] IS NOT NULL THEN udf.score(A) ELSE ''
END ). Si nécessaire, utilisez la clause WITH pour créer des chemins divergents, en
appelant l’UDF de ML uniquem... | [
-0.04162905365228653,
0.011248558759689331,
-0.00032375389127992094,
-0.01554020307958126,
0.055891744792461395,
0.01746593974530697,
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"total_... |
Vous pouvez créer une FDU JavaScript qui accepte un nombre N d’entrées et crée un
tableau qui peut être utilisé comme entrée pour votre FDU Azure Machine Learning.
JavaScript
Une fois que vous avez ajouté la fonction JavaScript définie par l’utilisateur à votre
tâche, vous pouvez appeler votre fonction définie par l’ut... | [
-0.003672462422400713,
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"total_... |
Vous pouvez utiliser la clause WITH pour créer un DataFrame sérialisé JSON qui peut être
transmis en tant qu’entrée à votre FDU Azure Machine Learning, comme indiqué ci-
dessous.
La requête suivante crée un DataFrame en sélectionnant les champs nécessaires et
utilise le DataFrame comme entrée pour la FDU Azure Machine... | [
0.0026340072508901358,
-0.017001459375023842,
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0.03304927796125412,
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0.050083160400390625,
0.03593146428465843,
0.02075338363647461,
-0.01038770005106926,
-0.03905435651540756,
-0.007464105729013681,
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-0.00... | {
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"total_... |
Lorsque vous déployez votre modèle sur le service Azure Kubernetes, vous pouvez
profiler votre modèle pour déterminer l’utilisation des ressources. Vous pouvez
également activer Application Insights pour vos déploiements pour comprendre les taux
de demande, les temps de réponse et les taux d’échec.
Si vous avez un scén... | [
-0.008534162305295467,
-0.05198461189866066,
-0.024538133293390274,
0.011280554346740246,
0.036184702068567276,
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0.04733593389391899,
0.045286402106285095,
-0.037564605474472046,
-0.04474648833274841,
-0.013269884511828423,
-0.0708531066775322,
-0.0428408645093441,
0.01... | {
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"total_... |
et vous pourrez également
constater une augmentation du nombre d’événements d’entrée en retard.
Vous pouvez éviter une telle latence, en vous assurant que votre cluster Azure
Kubernetes Service (AKS) a été configuré avec le bon nombre de nœuds et de réplicas. Il
est essentiel que votre service web soit hautement dispon... | [
-0.019378915429115295,
-0.0390852689743042,
-0.043962784111499786,
0.024950016289949417,
0.03617269918322563,
0.06069820746779442,
0.06646689772605896,
0.04460836201906204,
-0.06523919105529785,
-0.036623530089855194,
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-0.04456235468387604,
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"total_... |
Si vous utilisez un service de point de terminaison managé Azure ML, Stream Analytics
peut actuellement accéder uniquement aux points de terminaison dont l’accès réseau
public est activé. En savoir plus sur cette page sur points de terminaison privés Azure
ML.
Tutoriel : Fonctions JavaScript définies par l’utilisateur ... | [
-0.019622767344117165,
-0.016066184267401695,
0.026813548058271408,
-0.024695875123143196,
0.03391958028078079,
-0.007392045110464096,
0.04870982468128204,
0.018619466572999954,
-0.019161654636263847,
-0.030416028574109077,
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-0.050177671015262604,
... | {
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Déboguer des fonctions définies par
l’utilisateur dans Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Lorsque les fonctions définies par l’utilisateur (FDU) ne fonctionnent pas comme prévu,
vous devez les déboguer pour trouver la cause du problème. Vous pouvez déboguer des
FDU pour vos travaux Stream Analytics lorsque vou... | [
0.037126198410987854,
-0.0265379399061203,
0.021466797217726707,
-0.003986492287367582,
0.05736847221851349,
0.02661914937198162,
0.036099258810281754,
0.05602637305855751,
-0.013752331025898457,
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"total_... |
compilateur.
Possibilité d’ajouter, de générer et de référencer un projet C# et des artefacts dans
votre solution Stream Analytics.
Réutilisation facile du code encapsulé dans un projet partageable.
Prise en charge du débogage directement dans Visual Studio : définissez le projet
Stream Analytics comme projet de départ... | [
-0.00897950865328312,
-0.0332178995013237,
-0.022469915449619293,
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0.05307447165250778,
0.018986381590366364,
0.04184781014919281,
0.03214587643742561,
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code C#. Ensuite, appuyez sur F5 pour déboguer le code C# comme vous le feriez
pour tout autre projet C#.
JavaScript est une autre option pour créer des fonctions dans Stream Analytics. Le code
JavaScript est directement placé dans la zone de fonction du projet Stream Analytics, ce
qui complique le partage entre les pr... | [
-0.020254623144865036,
-0.016849620267748833,
0.009115580469369888,
-0.024485066533088684,
0.0413924977183342,
-0.004816989880055189,
0.03909090906381607,
0.06744170933961868,
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"total_p... |
Créez un dossier supplémentaire dans Tests pour héberger le fichier de test, qui est
appelé pour exécuter le test avec la fonction JavaScript. Dans cet exemple, le nom du
dossier est fxcharCount, et celui du test est Test_UDF.js.
L’image ci-dessous montre le code dans le fichier de test, qui charge le fichier de
foncti... | [
0.009251357987523079,
-0.014190614223480225,
-0.00697382353246212,
-0.014453121460974216,
0.05262269452214241,
0.008250989019870758,
-0.003575142938643694,
0.036780402064323425,
-0.00786601472645998,
-0.05066315457224846,
0.015319345518946648,
0.04463120177388191,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Code.
JavaScript
Pour déboguer, vous devez télécharger
et installer node.js. Installez la version
appropriée en fonction de la plateforme que vous utilisez. Après avoir installé le runtime
node.js, redémarrez Visual Studio Code pour implémenter les modifications.
Sélectionnez Exécuter et déboguer ou appuyez sur CTRL +... | [
-0.0011234397534281015,
0.02914249710738659,
0.0024526643101125956,
-0.04330345243215561,
0.050392866134643555,
-0.007689031306654215,
0.03476852923631668,
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-0... | {
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"total_p... |
Vous pouvez utiliser la méthode de débogage des FDU JavaScript pour déboguer des
agrégats définis par l’utilisateur (ADU). Dans cet exemple, un ADU est ajouté au fichier
de requête .asaql et au fichier de test.
Comme pour la FDU, vous incluez un appel à l’ADU pour vous assurer que le projet se
compilera une fois les mo... | [
-0.0026180066633969545,
0.019488807767629623,
-0.0011152334045618773,
-0.0410412922501564,
0.02470114640891552,
0.023032907396554947,
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0.... | {
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"total_... |
Comme dans l’exemple de FDU, du code doit être ajouté à l’ADU lui-même pour
exposer les méthodes pertinentes.
JavaScript
var methods = {};
methods.main = main;
methods.init = main.init;
methods.accumulate = main.accumulate;
methods.computeResult = main.computeResult;
exports.data = methods; | [
-0.019873451441526413,
0.005247123073786497,
-0.023147739470005035,
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... | {
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"contains_sku": false,
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"total_... |
Sélectionnez Exécuter et déboguer ou appuyez sur CTRL + MAJ + D pour démarrer le
débogage. Une zone de liste modifiable s’affiche pour vous permettre de sélectionner
node.js comme runtime. Si vous n’avez installé que node.js, il est utilisé par défaut. Vous
devez être en mesure d’exécuter le code pas à pas et d’accéder... | [
-0.02354685589671135,
-0.011785480193793774,
-0.012759238481521606,
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0.009814130142331123,
0.049239639192819595,
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-0.042095884680747986,
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0.... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "429",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Comprendre et ajuster les unités de
streaming Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Les unités de streaming représentent les ressources de calcul allouées pour exécuter un
travail Stream Analytics. Plus le nombre d’unités de streaming est élevé, plus il y a de
ressources d’UC et de mémoire allouées pour votre travail. ... | [
-0.0010752807138487697,
-0.03242181986570358,
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0.03324653580784798,
0.036642272025346756,
0.021438386291265488,
0.0433853417634964,
-0.022546077147126198,
-0.07563047856092453,
-0.005995666608214378,
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"total_p... |
à 3, et
ainsi de suite. Les travaux avec 1/3 et 2/3 SU V2 sont également disponibles avec un
nœud de streaming, mais une fraction des ressources de calcul. Les travaux 1/3 SU et
2/3 SU V2 offrent une option économique pour les charges de travail nécessitant une
plus petite mise à l’échelle.
La puissance de calcul sous-... | [
-0.00041058860369957983,
-0.004681096412241459,
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0.036471396684646606,
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Pour plus d’informations sur la tarification su, consultez la page tarification d’Azure
Stream Analytics
.
Il existe une conversion automatique d’unités de streaming qui se produit de la couche
API REST vers l’interface utilisateur (portail Azure et Visual Studio Code). Vous
remarquerez cette conversion dans le Journal... | [
0.0033163188491016626,
-0.02721017599105835,
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"total_p... |
Cela nous permet de transmettre la même granularité et d’éliminer la virgule décimale
au niveau de la couche d’API pour les SKU V2. Cette conversion est automatique et n’a
aucun impact sur les performances de votre travail.
Pour obtenir un traitement de streaming à faible latence, les travaux Azure Stream
Analytics eff... | [
0.027475586161017418,
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"total_p... |
inférieure à 80 % pour prendre en compte les
pics d’activité occasionnels. Pour réagir à l’augmentation des charges de travail et
augmenter les unités de streaming, vous pouvez définir une alerte de 80 % sur la
métrique d’utilisation de l’unité de stockage. En outre, vous pouvez utiliser des
métriques de délai en filig... | [
0.03946162015199661,
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0.046749114990234375,
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"total_... |
4. Choisissez l’option SU dans la liste déroulante pour définir les unités de stockage
du travail. Notez que vous êtes limité à des paramètres d’unité SU spécifiques.
5. Vous pouvez modifier le nombre d’unités SU affectées à votre travail pendant qu’il
est en cours d’exécution. Vous pouvez être limité à choisir parmi ... | [
0.0033482511062175035,
-0.040482111275196075,
-0.03895268961787224,
0.01908406987786293,
0.053269363939762115,
0.04926421865820885,
0.011783058755099773,
0.040158916264772415,
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"total_... |
Le choix du nombre d’unités de streaming requises pour un travail particulier dépend de
la configuration de la partition pour les entrées et de la requête définie pour le travail.
La page Mise à l’échelle vous permet de définir le nombre adapté d’unités de
streaming. Il est recommandé d’allouer plus d’unités de streami... | [
-0.007802141364663839,
-0.05493550002574921,
-0.0387963205575943,
0.007829714566469193,
0.041481949388980865,
0.035723499953746796,
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0.049604546278715134,
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"total_p... |
par Stream Analytics. Stream Analytics gère l’état de ces opérations
en interne au nom de l’utilisateur, grâce à la gestion de la consommation de mémoire,
les points de contrôle pour la résilience et la récupération de l’état au cours des mises à
niveau du service. Même si Stream Analytics gère totalement les états, il... | [
0.005984032526612282,
-0.02190217934548855,
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0.03730218857526779,
0.027796059846878052,
0.019125575199723244,
0.05539153516292572,
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"total_... |
nombreuses recommandations de meilleure pratique que les utilisateurs doivent
prendre en compte.
Une tâche avec une logique de requête complexe peut avoir une utilisation élevée
d’unités de streaming, même si elle ne reçoit pas continuellement des événements
d’entrée. Cela peut se produire après un pic soudain des évén... | [
0.006482269614934921,
-0.02970038913190365,
-0.01220398023724556,
0.017369594424962997,
0.0316372774541378,
0.04052625596523285,
0.013857632875442505,
0.07950582355260849,
-0.0556010901927948,
-0.06496645510196686,
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-0.004412... | {
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comme des agrégations fenêtrées, jointures
temporelles et fonctions d’analyse temporelle. Chacun de ces opérateurs conserve des
informations d’état. La taille maximale de la fenêtre pour ces éléments de requête est de
sept jours.
Le concept de fenêtre temporelle apparaît dans plusieurs éléments de requête Stream
Analyt... | [
0.0076768300496041775,
-0.035532157868146896,
-0.009521271102130413,
-0.01825849525630474,
0.027426734566688538,
0.016323862597346306,
0.03273174539208412,
0.03811991959810257,
-0.05129023641347885,
-0.07276035845279694,
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La mémoire consommée (taille de l’état) pour un agrégat fenêtré n’est pas toujours
directement proportionnelle à la taille de la fenêtre. Au lieu de cela, la mémoire
consommée est proportionnelle à la cardinalité des données ou le nombre de groupes
dans chaque fenêtre de temps.
Par exemple, dans la requête suivante, le... | [
-0.04115275666117668,
-0.055052194744348526,
-0.04321169853210449,
-0.07102158665657043,
0.036881983280181885,
0.02242361195385456,
-0.01533031277358532,
0.03500396013259888,
-0.0461820587515831,
-0.04539159685373306,
-0.02660178579390049,
-0.010862741619348526,
-0.02465171180665493,
-0.00... | {
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"total_... |
qui est
la vitesse d’entrée des événements multipliée par la taille de la marge de manœuvre. En
Agrégations fenêtrées
SELECT count(*)
FROM input
GROUP BY clusterid, tumblingwindow (minutes, 5)
SELECT count(*)
FROM input PARTITION BY PartitionId
GROUP BY PartitionId, clusterid, tumblingwindow (minutes, 5)
Jointures t... | [
-0.03946888819336891,
-0.0010899929329752922,
0.0050047216936945915,
-0.031225893646478653,
0.048485275357961655,
0.059152837842702866,
0.02680765464901924,
0.02110007219016552,
-0.03503613546490669,
-0.04545990005135536,
-0.0024309109430760145,
0.004500146955251694,
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"total_... |
d’autres termes, la mémoire consommée par les jointures est proportionnelle à
l’intervalle de temps DateDiff multipliée par le taux d’événements moyen.
Le nombre d’événements sans correspondance de la jointure affecte la consommation
de mémoire pour la requête. La requête suivante vise à identifier l’exposition publici... | [
-0.01871076039969921,
-0.009210582822561264,
-0.04813031852245331,
-0.06027282401919365,
0.04149844869971275,
0.05123035982251167,
-0.006006264127790928,
0.038081854581832886,
-0.023356132209300995,
-0.04838142171502113,
-0.0002907966263592243,
-0.024300353601574898,
-0.03910180553793907,
... | {
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"total_... |
fonctions analytiques n’est pas proportionnelle à la taille de la fenêtre, mais
plutôt le nombre de partitions dans chaque fenêtre de temps.
SELECT clicks.id
FROM clicks
INNER JOIN impressions ON impressions.id = clicks.id AND DATEDIFF(hour,
impressions, clicks) between 0 AND 10.
SELECT clicks.id
FROM clicks PARTITIO... | [
-0.015178805217146873,
0.04025351256132126,
0.007538738194853067,
-0.01510684285312891,
0.07403942942619324,
0.06527362763881683,
0.001554081100039184,
0.00006546458462253213,
0.005172066390514374,
-0.06765211373567581,
0.014881696552038193,
0.014371108263731003,
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-0.... | {
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"total_... |
La solution est similaire à celle de la jointure temporelle. Vous pouvez augmenter la
taille des instances de la requête à l’aide de PARTITION BY.
L’utilisateur peut configurer la taille de la mémoire tampon d’événements en désordre
dans le volet de configuration Ordre des événements. La mémoire tampon est utilisée
po... | [
-0.01728852093219757,
-0.05236593633890152,
-0.029119491577148438,
0.013454481028020382,
0.04403097555041313,
0.04362684115767479,
0.009836976416409016,
0.011639542877674103,
-0.07996445149183273,
-0.049785684794187546,
-0.014641571789979935,
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0.0... | {
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"total_... |
avec le nombre de partitions dans votre Event Hub.
En règle générale, un travail configuré avec 1/3 d’unité de streaming est suffisante pour
un Event Hub avec deux partitions (qui est la valeur minimale du Event Hub). Si l’Event
Hub a davantage de partitions, votre travail Stream Analytics consomme davantage de
ressour... | [
-0.03426562249660492,
-0.04261401668190956,
-0.008917856961488724,
0.011553623713552952,
0.017194697633385658,
0.02151859737932682,
-0.016009407117962837,
0.050303567200899124,
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
référence conserve une copie des données de référence en mémoire, même si vous
effectuez la jointure plusieurs fois avec les mêmes données de référence. Pour les
requêtes avec PARTITION BY, comme... | [
0.008902101777493954,
0.006872538942843676,
-0.008825942873954773,
-0.002252870472148061,
0.05264327675104141,
0.038481492549180984,
0.009271462447941303,
0.06078103929758072,
-0.0124314920976758,
-0.060299161821603775,
0.0020359428599476814,
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-0.06361771374940872,
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Utiliser la parallélisation de requête
dans Azure Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Cet article explique comment tirer parti de la parallélisation dans Azure Stream Analytics.
Vous découvrez comment mettre à l’échelle des travaux Stream Analytics en configurant
des partitions d’entrée et en réglant la définition de... | [
0.005974105559289455,
-0.06129153072834015,
-0.01839590258896351,
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0.03262529894709587,
0.05008043721318245,
0.018683133646845818,
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Quand vous utilisez Stream Analytics, vous pouvez tirer parti du partitionnement dans
les sorties :
Azure Data Lake Storage
Azure Functions
table Azure
Stockage Blob (possibilité de définir la clé de partition explicitement)
Azure Cosmos DB (définir la clé de partition explicitement)
Event Hubs (définir la clé de parti... | [
-0.01956569217145443,
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Si deux flux de données indépendants ou plus sont regroupés dans un seul travail,
chacun avec sa propre clé de partition, le travail n’est pas parallèle.
Le travail n’est parallèle que lorsque toutes les entrées, sorties et étapes d’interrogation
utilisent la même clé.
Un travail massivement parallèle est le scénario l... | [
0.00018098486179951578,
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serait
une requête simple du type select/project/filter.
L’étape suivante consiste à partitionner votre requête. Pour les travaux dont le
niveau de compatibilité est supérieur ou égal à 1.2 (recommandé), vous pouvez
spécifier une colonne personnalisée en tant que Clé de partition dans les
paramètres d’entrée, afin que ... | [
-0.02903253212571144,
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Le nombre de partitions d’entrée doit être égal à celui des partitions de sortie. La
sortie du Stockage Blob peut prendre en charge les partitions et hériter du schéma
de partitionnement de la requête en amont. Lorsqu’une clé de partition du
Stockage Blob est spécifiée, les données sont partitionnées par partition d’en... | [
-0.047392334789037704,
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l’entrée qui est envoyée au concentrateur Event Hub. Notez que
les travaux dont le niveau de compatibilité est inférieur à 1.2 doivent inclure la clause
PARTITION BY PartitionId afin de répondre à l’exigence n°2 précitée. Pour la sortie,
nous devons configurer la sortie du hub d’événements dans le travail afin que la c... | [
-0.05410327762365341,
-0.019359350204467773,
-0.0024042746517807245,
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0.019542526453733444,
0.018255874514579773,
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partition ait la valeur PartitionId. La dernière vérification consiste à s’assurer que le
nombre de partitions d’entrée est égal au nombre de partitions de sortie.
Entrée : Event Hub avec huit partitions
Sortie : Stockage d'objets blob
Requête :
SQL
Cette requête comporte une clé de regroupement. Par conséquent, les év... | [
-0.05149754881858826,
-0.03856833279132843,
-0.010475102812051773,
0.01767386868596077,
0.05403506010770798,
0.05159937962889671,
0.013956666924059391,
0.057914651930332184,
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GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
--Using compatibility level 1.0 or 1.1
SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
FROM Input1 Partition By PartitionId
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
Exemples de scénarios qui ne sont pas* en
parallélisme embarrassant
Nombre d... | [
-0.04290786758065224,
-0.012531639076769352,
0.01009337604045868,
0.006175324320793152,
0.044847458600997925,
0.04337800294160843,
0.021932827308773994,
0.024851785972714424,
-0.02489316463470459,
-0.03584856912493706,
-0.01427647564560175,
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Si le nombre de partitions en entrée ne correspond pas au nombre de partitions en
sortie, la topologie n’est pas massivement parallèle, quelle que soit la requête. Toutefois,
nous pouvons tout de même obtenir un certain niveau ou une certaine parallélisation.
Entrée : un Event Hub avec huit partitions
Sortie : Power BI... | [
-0.07288483530282974,
-0.025772809982299805,
-0.03694502264261246,
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0.03635842353105545,
0.05736275762319565,
-0.001964757451787591,
0.06028173491358757,
-0.045552365481853485,
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Sortie : le hub d’événements à huit partitions (« Colonne de clé de partition » doit
être défini de façon à utiliser « TollBoothId »)
Niveau de compatibilité : 1.2 ou version ultérieure
Requête :
SQL
le niveau de compatibilité 1.2 ou supérieur permet l’exécution de requête en parallèle
par défaut. Par exemple, la requê... | [
-0.05414725840091705,
-0.028114158660173416,
0.0025182494428008795,
0.010721242055296898,
0.06650763005018234,
0.04076334834098816,
0.009083496406674385,
0.04647384583950043,
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Cette requête compte deux étapes.
Les conditions suivantes doivent être respectées pour procéder au partitionnement
d'une étape :
La source d'entrée doit être partitionnée.
L’instruction SELECT de la requête doit lire à partir d’une source d’entrée
partitionnée.
La requête de l’étape doit contenir le mot clé PARTITION ... | [
-0.05149990692734718,
-0.058578554540872574,
-0.013445318676531315,
0.010524289682507515,
0.04632701724767685,
0.049750518053770065,
-0.011597531847655773,
0.02197406068444252,
-0.04638488590717316,
-0.0773199200630188,
-0.029518702998757362,
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-... | {
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Requête
Nombre d’unités SU maximal pour le
travail
Le flux de données d’entrée est partitionné par
16.
La requête contient une étape.
L'étape est partitionnée.
16 SU V2 (1 * 16 partitions)
La requête contient 2 étapes.
Aucune des étapes n'est partitionnée.
1 SU V2
Le flux de données d'entrée est partitionné
par 3.
La r... | [
-0.04350348562002182,
-0.04549741744995117,
-0.009908773005008698,
-0.007121330127120018,
0.043856460601091385,
0.04695219546556473,
0.023648135364055634,
0.01931949332356453,
-0.03324589878320694,
-0.08692243695259094,
-0.006449681706726551,
-0.01390603743493557,
-0.03790724277496338,
0.0... | {
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"total_p... |
générés pour chacun des groupes. Le partitionnement peut provoquer des résultats
inattendus si le champ GROUP BY n’est pas la clé de partition dans le flux de données
d’entrée. Par exemple, dans la requête précédente, le champ TollBoothId n’est pas la clé
de partition d’Input1. Le résultat est le suivant : les données ... | [
-0.05434337630867958,
-0.014733240008354187,
-0.014321503229439259,
0.012576740235090256,
0.04790599271655083,
0.03337914124131203,
0.012546619400382042,
0.03325797617435455,
-0.04592256247997284,
-0.06267865747213364,
-0.042522720992565155,
-0.033091310411691666,
-0.062229420989751816,
-0... | {
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"total_p... |
WITH Step1 AS (
SELECT COUNT(*) AS Count, TollBoothId
FROM Input1 Partition By PartitionId
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId, PartitionId
)
SELECT SUM(Count) AS Count, TollBoothId
FROM Step1
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
７ Notes
Si vous joignez deu... | [
-0.029589153826236725,
0.01029283832758665,
0.00937475636601448,
-0.014141515828669071,
0.06695318967103958,
0.05314435064792633,
0.028427643701434135,
0.013213043101131916,
-0.03126263618469238,
-0.04506400227546692,
-0.00945357233285904,
0.002559043001383543,
-0.03667470067739487,
-0.005... | {
"azure_component": "other",
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"total_p... |
permettant de maintenir des taux d’ingestion de 1 000, 5 000 et 10 000 événements par
seconde.
Les observations suivantes utilisent un travail Stream Analytics avec une requête sans
état (passthrough), une fonction définie par l’utilisateur (UDF) JavaScript de base qui
écrit dans Event Hubs, Azure SQL ou Azure Cosmos D... | [
-0.044976044446229935,
-0.0075274184346199036,
-0.019614553079009056,
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0.036156218498945236,
0.01922704465687275,
0.02283659018576145,
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-0.023431764915585518,
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-0.031542111188173294,
-0.05490310862660408,
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en sortie SQL contient des informations plus détaillées sur les paramètres susceptibles
d’optimiser votre débit en écriture. Comme indiqué dans l’article Sortie d’Azure Stream
Analytics dans Azure SQL Database, cette solution n’est pas mise à l’échelle de manière
linéaire en tant que pipeline entièrement parallèle au-d... | [
-0.02447858452796936,
-0.023022152483463287,
-0.020696403458714485,
0.04132254049181938,
0.044748611748218536,
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alimentés par des clients de test simulant une charge. Chaque événement en
entrée est un document JSON de 1 ko, qui traduit facilement les taux d’ingestion
configurés en débits (1 Mo/s, 5 Mo/s et 10 Mo/s). Les événements simulent un appareil
IoT envoyant les données JSON suivantes (sous une forme abrégée) pour un maxim... | [
-0.011033739894628525,
-0.01717117242515087,
-0.017790785059332848,
0.030471762642264366,
0.05042826756834984,
0.014466415159404278,
-0.003098067594692111,
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Commentaires
Cette page a-t-elle été utile ?
Utilisez le volet Métriques de votre travail Azure Stream Analytics pour identifier les
goulots d’étranglement de votre pipeline. Examinez les événements d’entrée/sortie
pour le débit, ainsi que le « Délai en filigrane »
ou les Événements en backlog, pour
voir si le travail... | [
0.02398749254643917,
-0.013499573804438114,
-0.00727737694978714,
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0.018989069387316704,
0.02328568510711193,
0.02444184385240078,
0.07439969480037689,
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-0.0284714512526989,
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Indiquer des commentaires sur le produit
| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A | [
0.03066541627049446,
-0.0039862534031271935,
0.01785198412835598,
0.032251909375190735,
0.0698743462562561,
0.057299498468637466,
-0.002257529180496931,
0.02965668961405754,
-0.00364560354501009,
-0.047784462571144104,
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Utiliser le repartitionnement pour
optimiser le traitement avec Azure
Stream Analytics
Article • 01/03/2024
Cet article explique comment utiliser le repartitionnement pour adapter votre requête
Azure Stream Analytics aux scénarios dans lesquels une parallélisation complète n’est
pas possible.
Vous ne pourrez peut-être ... | [
-0.008260367438197136,
-0.05087873339653015,
-0.014105621725320816,
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0.056837476789951324,
0.03254741057753563,
0.025617191568017006,
-0.04003146290779114,
-0.06835772097110748,
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SQL
Vous pouvez également introduire une étape dans votre requête qui repartitionne
d’abord l’entrée, qui peut ensuite être utilisée par d’autres étapes dans votre requête.
Par exemple, si vous souhaitez repartitionner l’entrée en fonction de DeviceID, votre
requête serait la suivante :
SQL
L’exemple de requête suivant... | [
-0.030087705701589584,
-0.03601950407028198,
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0.021247394382953644,
0.056227996945381165,
0.05058205872774124,
0.019755549728870392,
0.03230790048837662,
-0.02334519661962986,
-0.057167235761880875,
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Le schéma de sortie doit correspondre à la clé du schéma de flux et au nombre de flux
pour que chaque sous-flux puisse être vidé de façon indépendante. Le flux peut
également être de nouveau fusionné et repartitionné selon un schéma différent avant le
vidage. Cependant, vous devez éviter cette méthode, car elle augment... | [
-0.023688893765211105,
-0.02016880176961422,
-0.039456307888031006,
0.02999957464635372,
0.058842968195676804,
0.030063094571232796,
0.005670804530382156,
0.008298375643789768,
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de sortie.
L’exemple suivant lit l’entrée, qu’elle soit partitionnée naturellement ou non, puis
repartitionne le flux en dix partitions conformément à la dimension de DeviceID et vide
les données vers la sortie.
SQL
SELECT * FROM input2
PARTITION BY DeviceID
)
SELECT * INTO output
FROM step1 PARTITION BY Devi... | [
-0.05238904431462288,
-0.014416903257369995,
0.001765541615895927,
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0.06941252201795578,
0.048636388033628464,
0.019985467195510864,
0.007114804349839687,
-0.02286434918642044,
-0.06889837235212326,
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0.03... | {
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Pour plus d'informations, consultez Sortie d'Azure Stream Analytics dans Azure SQL
Database.
Prise en main d’Azure Stream Analytics
Utiliser la parallélisation de requête dans Azure Stream Analytics
SELECT * INTO [output]
FROM [input]
PARTITION BY DeviceID INTO 10
Étapes suivantes | [
-0.03411469981074333,
-0.01890445500612259,
0.0143680265173316,
0.020763935521245003,
0.07931898534297943,
0.06570079177618027,
0.030807029455900192,
0.036117225885391235,
-0.014288021251559258,
-0.04523729160428047,
0.014455177821218967,
-0.03902745991945267,
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Mettre à l’échelle des travaux Azure
Stream Analytics pour augmenter le
débit
Article • 05/03/2024
Cet article vous indique comment régler une requête Stream Analytics pour augmenter
le débit des travaux Stream Analytics. Vous pouvez utiliser le guide suivant pour mettre
à l’échelle votre travail afin de gérer une char... | [
0.004539974965155125,
-0.0575459748506546,
-0.016820119693875313,
0.03703901544213295,
0.03378552943468094,
0.06530163437128067,
0.008282240480184555,
0.05025342479348183,
-0.03665745630860329,
-0.05788705125451088,
-0.0051950993947684765,
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0.01463... | {
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Un hub
d'événements doit avoir la configuration PartitionKey définie pour correspondre au
champ PARTITION PAR (généralement PartitionId ). Pour Event Hubs, assurez-
vous également que le nombre de partitions d’entrée est égal au nombre de
partitions de sortie pour éviter tout croisement entre les partitions.
Cas 1 : Vo... | [
-0.048043519258499146,
-0.05104188993573189,
-0.0160108283162117,
0.016519539058208466,
0.05975458770990372,
0.06237083300948143,
0.011188043281435966,
0.012622803449630737,
-0.04096831753849983,
-0.048058755695819855,
0.010758724063634872,
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0.022... | {
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Exécutez votre requête avec 1 unité de streaming (SU) V2 (qui correspond à la
pleine capacité d'un seul nœud informatique) pour mesurer le débit maximal
réalisable, et si vous utilisez GROUPE PAR, mesurez le nombre de groupes
(cardinalité) que le travail peut gérer. Les symptômes généraux qui indiquent que
le travail a... | [
-0.008084770292043686,
-0.05599428713321686,
0.009347522631287575,
0.0033167179208248854,
0.0183557141572237,
0.048944197595119476,
0.021019194275140762,
0.0443168468773365,
-0.051313113421201706,
-0.08620918542146683,
-0.012390077114105225,
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0.0... | {
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"total_p... |
vous devez augmenter le
nombre de partitions de sortie (ainsi que les partitions d'entrée pour que le
travail reste entièrement parallélisable) ou augmenter la quantité de
ressources du récepteur (par exemple, le nombre d'unités de requête pour
Cosmos DB. ).
Dans le diagramme de tâches, il existe une métrique d'événeme... | [
-0.022586723789572716,
-0.029534269124269485,
-0.01644333265721798,
0.01573723927140236,
0.029868388548493385,
0.0535028800368309,
0.01839093491435051,
0.02829558029770851,
-0.06337791681289673,
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"total_p... |
Si votre requête n’est pas parallèle de manière embarrassante, vous pouvez suivre ces
étapes.
Démarrez avec une requête sans PARTITION BY pour éviter la complexité de
partitionnement et exécutez-la avec 1 US V2 pour mesurer la charge maximale,
comme dans le Cas 1.
Si vous pouvez obtenir votre charge prévue en termes de... | [
-0.035836342722177505,
-0.044164251536130905,
0.006481589283794165,
0.01915651001036167,
0.021794157102704048,
0.0653512254357338,
-0.0031140088103711605,
0.024153850972652435,
-0.042419418692588806,
-0.07901010662317276,
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... | {
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"total_p... |
non partitionné. Par exemple, si
vous souhaitez compter le nombre de voitures passant par chaque poste de péage
toutes les 3 minutes et que le volume de données dépasse ce qui peut être géré
par un seul SU V2.
Requête :
SQL
d’environ 8 Mo/s, ou 4 US V2 pour atteindre 16 Mo/s. Vous pouvez alors décider
quand augmenter l... | [
-0.04666493833065033,
-0.008264345116913319,
-0.0018508656648918986,
0.013335705734789371,
0.04373965039849281,
0.052586957812309265,
0.017924301326274872,
0.02139306254684925,
-0.04222246631979942,
-0.0635145902633667,
-0.01385448407381773,
-0.0020576671231538057,
-0.04381623864173889,
0.... | {
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"total_p... |
Dans la requête, vous comptez les voitures par poste de péage et par partition, puis
vous additionnez le nombre de toutes les partitions.
Une fois partitionnée, pour chaque partition de l'étape, allouez un SU V2 afin que
chaque partition puisse être placée sur son propre nœud de traitement.
Pour certains cas d'utilisat... | [
-0.04300280287861824,
-0.03789976239204407,
-0.03256075084209442,
0.0013319997815415263,
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0.058142345398664474,
-0.002724530640989542,
0.03197501599788666,
-0.04527213051915169,
-0.07414141297340393,
-0.02080513723194599,
-0.048715125769376755,
-0.05938597396016121,
-0.... | {
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"total_p... |
assez linéaire, en partant
du principe que vous n’avez aucune asymétrie de charge. Vous pouvez ensuite
FROM Step1
GROUP BY TumblingWindow(minute, 3), TollBoothId
７ Notes
Si votre requête ne peut pas être partitionnée, l’ajout d’unités de streaming
supplémentaires dans une requête en plusieurs étapes peut ne pas toujour... | [
-0.032161831855773926,
-0.06053375080227852,
0.0031735547818243504,
0.020541904494166374,
0.04353911429643631,
0.05608015134930611,
0.009174499660730362,
0.021343467757105827,
-0.047317985445261,
-0.0637373998761177,
-0.015575629658997059,
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-0.0... | {
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"total_p... |
prévoir le nombre de tâches SU V2 que vous devez exécuter en fonction du
nombre de locataires que vous souhaitez servir.
Si vous utilisez une jointure de données de référence avec de telles requêtes, vous
devez unir les entrées avant la jointure avec les mêmes données de référence.
Ensuite, fractionnez les événements s... | [
-0.005303666926920414,
0.00208230665884912,
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-0.015792977064847946,
0.026177149266004562,
0.034255266189575195,
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"total_p... |
Traitement des flux sans code dans
Azure Stream Analytics
Article • 20/07/2023
L’éditeur sans code vous permet de développer une tâche de Stream Analytics sans
effort pour traiter vos données de streaming en temps réel, à l’aide de la fonctionnalité
glisser-déplacer, sans écrire une seule ligne de code. L’expérience fo... | [
0.020178360864520073,
-0.04000850394368172,
-0.009689449332654476,
0.02409696951508522,
0.06728678196668625,
0.021742990240454674,
0.04162684082984924,
0.06125974655151367,
-0.03130496293306351,
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-0.02352985367178917,
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0.01072... | {
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Un travail Stream Analytics repose sur trois composants principaux : les entrées de
streaming, les transformations et les sorties. Vous pouvez avoir autant de composants
que vous le souhaitez, notamment plusieurs entrées, des branches parallèles
comportant plusieurs transformations et plusieurs sorties. Pour plus d’inf... | [
0.011362941935658455,
-0.01785161904990673,
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0.03842604532837868,
0.05802769958972931,
0.06287791579961777,
0.031013796105980873,
0.042003195732831955,
-0.052776940166950226,
-0.08582808822393417,
-0.030499543994665146,
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-0.05899898707866669,
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"total_p... |
2. Via le portail Azure Event Hubs : ouvrez une instance Event Hubs. Sélectionnez
Traiter les données, puis sélectionnez un modèle prédéfini de votre choix.
Les modèles prédéfinis peuvent vous aider à développer et à exécuter un travail
pour répondre à différents scénarios, notamment :
Créer un tableau de bord en temps... | [
-0.03375744819641113,
-0.01844843290746212,
-0.024048874154686928,
0.02370835468173027,
0.05666423216462135,
-0.004713020753115416,
-0.003260525641962886,
0.056027937680482864,
-0.031160710379481316,
-0.05396644026041031,
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"total_p... |
Filtrer et ingérer des données dans Azure Data Lake Storage Gen2
Enrichir les données et les ingérer dans un hub d’événements
Transformer et stocker des données dans une base de données Azure SQL
Filtrer et ingérer dans Azure Data Explorer
La capture d’écran suivante montre un travail Stream Analytics achevé. Elle met ... | [
-0.0008509475737810135,
-0.01087289396673441,
-0.029095634818077087,
0.04118147864937782,
0.04237488657236099,
0.015870360657572746,
0.021006297320127487,
0.06326481699943542,
-0.03528749570250511,
-0.055312104523181915,
-0.01041850820183754,
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0.02... | {
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"total_p... |
L’éditeur sans code prend en charge l’entrée de données de streaming à partir de trois
types de ressources :
Hubs d'événements Azure
Azure IoT Hub
Azure Data Lake Storage Gen2
Pour plus d’informations sur les entrées de données de streaming, consultez Données
de streaming en tant qu’entrées dans Stream Analytics.
Azure... | [
-0.028912940993905067,
-0.05035595968365669,
-0.040351103991270065,
0.04020087420940399,
0.043861351907253265,
0.02152940072119236,
0.0025791367515921593,
0.07629001885652542,
-0.049357157200574875,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Lorsque vous vous connectez à votre hub d’événements dans l’éditeur sans code, nous
vous recommandons de créer un groupe de consommateurs (qui est l’option par
défaut). Cette approche permet d’empêcher le hub d’événements d’atteindre la limite
de lecteurs simultanés. Pour en savoir plus sur les groupes de consommateurs... | [
0.0028410865925252438,
-0.03840436041355133,
-0.010693554766476154,
-0.031182274222373962,
0.03704375401139259,
0.030168697237968445,
0.023964863270521164,
0.07673141360282898,
-0.044389620423316956,
-0.05045517161488533,
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"total_... |
Après avoir configuré les détails de votre hub d’événements et sélectionné Connecter,
vous pouvez ajouter des champs manuellement à l’aide de l’option + Ajouter un champ
si vous connaissez les noms de champs. Pour détecter automatiquement les types de
champs et de données en fonction d’un échantillon des messages entra... | [
-0.07005257904529572,
-0.015303934924304485,
-0.018419776111841202,
-0.025626149028539658,
0.01936754584312439,
0.03310980275273323,
0.019626131281256676,
0.05728403851389885,
-0.09430816769599915,
-0.06931526213884354,
-0.042123157531023026,
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0.0... | {
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"total_... |
Voici les types de données disponibles :
DateHeure : champ de date et heure au format ISO.
Flottant : nombre décimal.
Entier : nombre entier.
Enregistrement : objet imbriqué comportant plusieurs enregistrements.
Chaîne : texte.
Azure IoT Hub est un service managé, hébergé dans le cloud, qui joue le rôle de hub de
messa... | [
-0.013246739283204079,
-0.025055840611457825,
-0.012744723819196224,
0.02361423335969448,
0.025914086028933525,
0.054750245064496994,
0.032319843769073486,
0.04568256065249443,
-0.0036800424568355083,
-0.023782776668667793,
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... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Pour ajouter un hub IoT en tant qu’entrée de streaming en continu pour votre tâche,
sélectionnez le IoT Hub sous Entrées dans le ruban. Renseignez ensuite les informations
nécessaires dans le volet droit pour connecter IoT Hub à votre travail. Pour en savoir
plus sur les détails de chaque champ, consultez Stream data d... | [
0.006124994717538357,
-0.03165556862950325,
0.00428965175524354,
0.0354282446205616,
0.031476374715566635,
0.0352599136531353,
0.03498430550098419,
0.048675909638404846,
-0.011948962695896626,
-0.05509684979915619,
-0.034195851534605026,
-0.03763242065906525,
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0.03882554... | {
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Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) est une solution de lac de données
d’entreprise basée sur le cloud. Il est conçu pour stocker de gros volumes de données
dans n’importe quel format et pour faciliter les charges de travail analytiques Big Data.
Les données stockées dans ADLS Gen2 peuvent être traitées en tant qu... | [
-0.013785225339233875,
-0.029231447726488113,
-0.013934044167399406,
0.042731523513793945,
0.047485172748565674,
0.017034512013196945,
0.0017406470142304897,
0.044053785502910614,
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-0.07336953282356262,
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... | {
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"total_p... |
Les données de référence sont statiques ou changent lentement au fil du temps. Elles
sont généralement utilisées pour enrichir les flux entrants et effectuer des recherches
dans votre travail. Par exemple, vous pouvez joindre une entrée de flux de données à
des données de référence, comme vous effectueriez une jointure... | [
0.008129614405333996,
0.013654578477144241,
0.0006117740413174033,
-0.0028575570322573185,
0.06803812086582184,
0.020078076049685478,
0.032804232090711594,
0.03294561803340912,
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-0.058409299701452255,
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"total_... |
consultez Utiliser des données de référence pour effectuer des recherches dans Stream
Analytics.
L’éditeur sans code prend désormais en charge deux sources de données de référence :
Azure Data Lake Storage Gen2
Azure SQL Database
Les données de référence sont modélisées en tant que séquence d’objets Blob dans
l’ordre c... | [
0.01304909959435463,
0.007212965749204159,
-0.026893332600593567,
0.009228481911122799,
0.09165721386671066,
0.016038913279771805,
0.011333730071783066,
0.06342454999685287,
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0.0... | {
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"total_p... |
Ensuite, chargez un fichier de tableau JSON. Les champs dans le fichier sont détectés.
Utilisez ces données de référence pour effectuer une transformation avec des données
d’entrée de diffusion en continu à partir d’Event Hubs. | [
-0.03046201914548874,
-0.04789569601416588,
0.006215648725628853,
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0.03727729618549347,
0.012492808513343334,
-0.0017743001226335764,
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-0.05585112050175667,
-0.03714897483587265,
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-0... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "475",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous pouvez utiliser Azure SQL Database en tant que données de référence pour votre
travail Stream Analytics dans l’éditeur sans code. Pour plus d’informations, consultez la
section relative à SQL Database dans Utiliser des données de référence pour effectuer
des recherches dans Stream Analytics.
Pour configurer SQL Da... | [
0.016564378514885902,
0.04169878736138344,
-0.018137605860829353,
0.017247965559363365,
0.06979900598526001,
0.03181668370962143,
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0.0672052726149559,
-0.01889076828956604,
-0.06699302047491074,
-0.02835271507501602,
-0.01521590631455183,
-0.07303831726312637,
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"total_... |
Les transformations de données de streaming sont fondamentalement différentes des
transformations de données par lots. Quasiment toutes les données de diffusion en
Transformations | [
-0.014852946624159813,
-0.021479105576872826,
0.01354927197098732,
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0.09104989469051361,
0.060491181910037994,
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continu comprennent un composant de temps, qui affecte les tâches de préparation des
données impliquées.
Pour ajouter une transformation de données de streaming à votre travail, sélectionnez le
symbole de transformation dans la section Opérations du ruban pour cette
transformation. La vignette correspondante est suppri... | [
0.008269676938652992,
0.012446295469999313,
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La transformation Gestion des champs permet d’ajouter, de supprimer et de renommer
des champs provenant d’une entrée ou d’une autre transformation. Les paramètres dans
le volet latéral vous donnent la possibilité d’en ajouter un nouveau en sélectionnant
Ajouter un champ ou d’ajouter tous les champs à la fois.
７ Notes... | [
-0.09137538820505142,
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-0.0446416437625885,
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Vous pouvez également ajouter un nouveau champ avec les fonctions intégrées pour
agréger les données en amont. Actuellement, les fonctions intégrées que nous prenons
en charge sont certaines Fonctions de chaîne, Fonctions de date et heure et Fonctions
mathématiques. Pour en savoir plus sur les définitions de ces foncti... | [
0.010420838370919228,
-0.02273635007441044,
0.0089467354118824,
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