text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Vous pouvez utiliser la transformation Agrégation pour calculer une agrégation
(Somme, Minimum, Maximum ou Moyenne) chaque fois qu’un nouvel événement se
produit sur une période donnée. Cette opération vous offre également la possibilité de
Conseil
Une fois que vous avez configuré une vignette, la vue de diagramme ... | [
-0.01929948478937149,
0.007730395533144474,
-0.01723710261285305,
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0.0... | {
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filtrer ou de découper l’agrégation en fonction d’autres dimensions de vos données. Il
peut y avoir plusieurs agrégations dans la même transformation.
Pour ajouter une agrégation, sélectionnez le symbole de transformation. Ensuite,
connectez une entrée, sélectionnez l’agrégation, ajoutez les dimensions de type filtre o... | [
-0.011660679243505001,
0.021567869931459427,
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"total_... |
Jointure interne : inclure uniquement les enregistrements des deux tables
correspondant à la paire. Dans cet exemple, où la plaque de licence correspond
aux deux entrées.
Jointure externe gauche : inclure tous les enregistrements de la table de gauche
(la première) et uniquement les enregistrements de la deuxième table... | [
-0.048718083649873734,
0.023236172273755074,
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plus complexes pour les fenêtres de temps. Comme pour Agrégation, vous pouvez
ajouter plusieurs agrégations par transformation.
Voici les agrégations disponibles dans la transformation :
Average
Count
Maximum
Minimum
Centile (continu et discret)
Écart type
Sum
Variance
Pour configurer la transformation :
1. Sélectionne... | [
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"total_... |
Un horodatage de fin de la fenêtre de temps apparaît pour référence dans la sortie de la
transformation. Pour plus d’informations sur les fenêtres de temps que les travaux
Stream Analytics prennent en charge, consultez Fonctions de fenêtrage (Azure Stream
Analytics).
Utilisez la transformation Union pour connecter deux... | [
0.0010900417109951377,
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0.06035018339753151,
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"total_... |
Utilisez la transformation Développer le tableau pour créer une ligne pour chaque
valeur dans un tableau.
L’expérience de glisser-déplacer sans code prend actuellement en charge plusieurs
récepteurs de sortie pour stocker vos données traitées en temps réel.
Data Lake Storage Gen2 fait du stockage Azure la base pour cré... | [
-0.036219146102666855,
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"total_p... |
et évolutive pour stocker de grandes quantités de données non structurées dans le
cloud.
Dans la section Sorties sur le ruban, sélectionnez ADLS Gen2 comme sortie pour votre
travail Stream Analytics. Sélectionnez ensuite le conteneur dans lequel vous souhaitez
envoyer la sortie du travail. Pour plus d’informations sur ... | [
-0.006291140802204609,
-0.02579660154879093,
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0.03934237360954285,
0.06161051243543625,
0.04212426766753197,
0.008514058776199818,
0.041026439517736435,
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"total_p... |
La fonctionnalité Livraison seule et unique (préversion) est prise en charge dans
ADLS Gen2 comme sortie de l’éditeur zéro code. Vous pouvez l’activer dans la section
Mode écriture de la configuration ADLS Gen2. Pour plus d’informations sur cette
fonctionnalité, consultez Livraison seule et unique (préversion) dans Azu... | [
-0.026857666671276093,
-0.05051525682210922,
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"total_p... |
Des travaux Azure Stream Analytics peuvent envoyer une sortie à une table de pool SQL
dédiée dans Azure Synapse Analytics, et traiter des taux de débit jusqu’à 200 Mo par
seconde. Stream Analytics prend en charge les besoins les plus exigeants en matière
d’analyse en temps réel et de traitement des données de chemin ré... | [
-0.01076923031359911,
-0.008774593472480774,
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0.041772712022066116,
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... | {
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"total_p... |
plus sur les identités managées
pour Azure Cosmos DB, consultez Utiliser des identités managées pour accéder à Azure
Cosmos DB à partir d’un travail Azure Stream Analytics (préversion).
La méthode d’authentification des identités managées est également prise en charge
dans la sortie Azure Cosmos DB dans l’éditeur sans ... | [
0.009757934138178825,
-0.0010864696232602,
-0.02380521409213543,
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0.06278721988201141,
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"total_p... |
Azure SQL Database
est un moteur de base de données PaaS (Platform as a Service)
entièrement managé qui peut vous aider à créer une couche de stockage de données
hautement disponible et haute performance pour les applications et solutions dans
Azure. À l’aide de l’éditeur sans code, vous pouvez configurer des travaux ... | [
-0.027326621115207672,
0.01926613785326481,
-0.015054246410727501,
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0.04682943969964981,
-0.002003781031817198,
0.01575184054672718,
0.06577792018651962,
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pouvez également utiliser Azure Data Explorer
comme sortie pour votre travail Azure
Stream Analytics à l’aide de l’éditeur sans code.
Pour configurer Azure Data Explorer en tant que sortie, dans la section Sorties du ruban,
sélectionnez Azure Data Explorer. Entrez ensuite les informations nécessaires pour
connecter vo... | [
-0.021952176466584206,
-0.004154258407652378,
-0.010551398620009422,
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0.007551093585789204,
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... | {
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"total_... |
d’analyse, de résoudre ses problèmes et d’évaluer son niveau de performance
pour les données de diffusion en continu.
） Important
La table doit exister dans votre base de données sélectionnée, et le schéma de la
table doit correspondre exactement aux champs et à leurs types dans la sortie de
votre travail.
Power BI
Ape... | [
-0.012548564933240414,
0.03427406772971153,
-0.0226058978587389,
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0.011932309716939926,
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"total_... |
Quand vous vous connectez à une source d'entrée, par exemple : Event Hub et que vous
sélectionnez sa vignette dans la vue schématique (onglet Aperçu des données), vous
obtenez un aperçu en direct des données entrantes si toutes les conditions suivantes
sont remplies :
Les données sont en cours de transmission de type p... | [
-0.03139921650290489,
-0.014664430171251297,
-0.02772619016468525,
0.008503672666847706,
0.03691110387444496,
0.036494895815849304,
0.026127774268388748,
0.04126220569014549,
-0.047193437814712524,
-0.074991874396801,
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"total_... |
Vous pouvez actualiser l’aperçu en sélectionnant Actualiser l’aperçu statique (1). Quand
vous actualisez l’aperçu, le travail Stream Analytics utilise de nouvelles données à partir
de l’entrée et évalue toutes les transformations. Il renvoie ensuite une sortie avec les
mises à jour que vous pourriez avoir effectuées. L... | [
-0.008917293511331081,
-0.006475800182670355,
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0.0006302903057076037,
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0.03421785682439804,
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"total_... |
Dans l’exemple de capture d’écran suivant, l’utilisateur a configuré une sortie SQL
Database avec un schéma de table ne correspondant pas aux champs de la sortie du
travail.
Si le travail est en cours d’exécution, vous pouvez surveiller son intégrité sous l’onglet
Métriques. Les quatre métriques affichées par défaut so... | [
-0.035492610186338425,
0.022594422101974487,
-0.04420733451843262,
0.0005679932073689997,
0.03990311175584793,
0.02806604839861393,
0.03819676488637924,
0.0363832451403141,
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"total_... |
Vous pouvez sélectionner d’autres métriques dans la liste. Pour comprendre toutes les
métriques en détail, consultez Métriques des travaux Azure Stream Analytics.
Vous pouvez enregistrer le travail à tout moment lors de sa création. Après avoir
configuré les entrées de streaming, les transformations et les sorties de d... | [
-0.020185567438602448,
-0.016720226034522057,
-0.03879398852586746,
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Unités de streaming : les unités de streaming représentent la quantité de calcul et
de mémoire attribuée au travail pendant l’exécution de celui-ci. Si vous ignorez la
quantité d’unités de requête à choisir, nous vous recommandons de commencer
par trois et d’ajuster cette valeur selon vos besoins.
Gestion des erreurs d... | [
-0.004866831935942173,
-0.025367096066474915,
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Les éléments de l’onglet Travaux Stream Analytics sont les suivants :
Filtrer : vous pouvez filtrer la liste par nom de travail.
Actualiser : actuellement, la liste ne s’actualise pas automatiquement. Utilisez
l’option Actualiser pour actualiser la liste et afficher l’état le plus récent.
Nom du travail : le nom de cet... | [
0.025654766708612442,
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Azure Stream Analytics sur IoT Edge
Article • 01/06/2023
Azure Stream Analytics sur IoT Edge encourage les développeurs à déployer une
intelligence analytique quasiment en temps réel plus proche des appareils IoT pour leur
permettre de déverrouiller la valeur complète des données générées par l’appareil.
Azure Stream A... | [
0.012698291800916195,
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les données de capteur quasiment en temps réel et émettre des commandes lorsque
vous détectez des anomalies pour arrêter une machine ou déclencher des alertes.
les systèmes stratégiques, tels que les équipements miniers à distance, les navires
connectés ou les installations de forage offshore, ont besoin d’analyser les... | [
-0.014209373854100704,
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IoT. Le module contient le
moteur de Stream Analytics et reçoit la définition du travail à partir du Cloud.
Stream Analytics utilise IoT Hub pour déployer des tâches de périphérie sur les
périphériques. Pour plus d’informations, consultez Déploiement d’IoT Edge.
Connectivité au cloud limitée
Bande passante limitée
Comp... | [
0.01697533391416073,
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L’objectif est d’obtenir la parité entre les tâches IoT Edge et les tâches cloud. La plupart
des fonctionnalités du langage de requête SQL sont prises en charge pour les
départements et le Cloud. Cependant, les fonctionnalités suivantes ne sont pas prises en
charge pour les tâches de périphérie :
Fonctions définies par... | [
-0.040433820337057114,
-0.014542772434651852,
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0.041511524468660355,
0.020022807642817497,
0.06660952419042587,
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Stream Analytics sur IoT Edge est mis à disposition sous forme d’images Windows et
Linux, s’exécutant sur les architectures x86-64 ou ARM (Advanced RISC Machines).
Les tâches Stream Analytics Edge peuvent obtenir des entrées et sorties à partir d’autres
modules qui s’exécutent sur des appareils IoT Edge. Pour vous conn... | [
-0.019278816878795624,
-0.0254757571965456,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
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La dernière mise à jour des informations de version a été effectuée le 21-09-2020 :
Image : mcr.microsoft.com/azure-stream-analytics/azureiotedge:1.0.9-linux-
amd64
image de base : mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:2.1.13-alpine
plateforme :
architecture : amd64
système d’exploitation : linux
Image : mcr.microsoft.... | [
-0.015444392338395119,
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États des tâches Azure Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Une tâche Stream Analytics peut être dans un de ces quatre états à un moment donné :
Exécution, Arrêté, Détérioré et Échec. Vous pouvez trouver l’état de votre tâche sur la
page Vue d’ensemble de la tâche Stream Analytics dans le portai... | [
0.014329972676932812,
-0.0011668797815218568,
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0.027996240183711052,
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0.061652377247810364,
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State
Description
Actions recommandées
Détérioré
Il peut y avoir des problèmes
intermittents avec les connexions
entrantes et sortantes. Ces erreurs sont
appelées « erreurs temporaires » ; elles
peuvent faire passer votre travail à un
état Dégradé. Stream Analytics va
immédiatement tenter de récupérer de
ces erreurs po... | [
0.02825886383652687,
-0.026180313900113106,
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0.04250438138842583,
0.008758731186389923,
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de votre travail.
Échec
Votre tâche a rencontré une erreur
critique résultant en un état d’échec. Les
événements ne sont pas lus ni traités. Les
erreurs de runtime sont une cause
courante entraînant l’état d’échec des
tâches.
Vous pouvez configurer des alertes afin
d’être averti lorsque la tâche entre en
état d’échec. ... | [
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-0.006916536949574947,
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0.026725467294454575,
0.03666694462299347,
0.010275278240442276,
-0.04903453215956688,
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Présentation des fonctions de fenêtrage
de Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Dans les scénarios de streaming en temps réel, il est courant d’effectuer des opérations
sur les données contenues dans des fenêtres temporelles. Stream Analytics a une prise
en charge native des fonctions de fenêtrage, permettant aux déve... | [
0.0024501646403223276,
-0.0429629422724247,
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0.039931584149599075,
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0.001... | {
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"total_... |
Utilisez des fonctions de Fenêtre bascule pour segmenter un flux de données en
segments de temps distincts et appliquer une fonction à ces segments.
Les différenciations clés d’une fenêtre bascule sont les suivantes :
Ils ne se répètent pas.
Ils ne se chevauchent pas.
Un événement ne peut pas appartenir à plus d’une fe... | [
0.02844538912177086,
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0.012495167553424835,
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Voici l'exemple de sortie :
WindowEndTime
TimeZone
Count
2021-10-26T10:15:10
PST
5
2021-10-26T10:15:20
PST
2
2021-10-26T10:15:30
PST
4
Les fonctions de fenêtre récurrente font des bonds d’une durée fixe dans le temps. Il
peut être facile de les considérer comme des fenêtres bascule qui peuvent se
chevaucher et être émi... | [
-0.002299318788573146,
-0.03387444093823433,
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Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:01
Diffusion en continu
5
2021-10-26T10:15:03
Diffusion en continu
4
2021-10-26T10:15:06
Diffusion en continu
...
...
...
Voici l’exemple de requête :
SQL
Voici l'exemple de sortie :
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:10
Diffusion en continu
5
2021-10-26T10:15:1... | [
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-0.0064306179992854595,
-0.02269475720822811,
0... | {
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"total_... |
Voici les exemples de données d’entrée :
Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:10
Diffusion en continu
5
2021-10-26T10:15:12
Diffusion en continu
9
2021-10-26T10:15:15
Diffusion en continu
7
2021-10-26T10:15:15
Diffusion en continu
8
2021-10-26T10:15:27
Diffusion en continu
Voici l’exemple de requête :
SQL
Sor... | [
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0.01... | {
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WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:15
Diffusion en continu
4
2021-10-26T10:15:20
Diffusion en continu
3
Les fonctions de fenêtre session regroupent les événements qui arrivent au même
moment, en filtrant les périodes de temps où il n’existe aucune donnée. Il a trois
paramètres principaux :
Délai d'expiration... | [
0.00003810061025433242,
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-0.008071924559772015,
... | {
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Voici les exemples de données d’entrée :
Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:01
Diffusion en continu
2
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
3
2021-10-26T10:15:13
Diffusion en continu
...
...
...
Voici l’exemple de requête :
SQL
Sortie :
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:09
Diffusion en contin... | [
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0.04766223207116127,
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-0.018494518473744392,
0.016... | {
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Voici les exemples de données d’entrée :
Marqueur
CreatedAt
Rubrique
1
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
2
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
3
2021-10-26T10:15:04
Diffusion en continu
...
...
...
Voici l’exemple de requête :
SQL
Voici l'exemple de sortie :
WindowEndTime
Rubrique
Count
2021-10-26T10:15:04
... | [
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Voir les articles suivants :
Présentation d’Azure Stream Analytics
Prise en main d'Azure Stream Analytics
Mise à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics
Références sur le langage des requête... | [
0.03181052580475807,
-0.010211777873337269,
0.00575867947191,
0.01849977672100067,
0.056004419922828674,
0.03713726997375488,
0.03348829597234726,
0.07057543843984604,
-0.017097774893045425,
-0.0404960960149765,
-0.02197001688182354,
-0.015136807225644588,
-0.06886368244886398,
0.012007119... | {
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"total_... |
Présentation des fonctions géospatiales
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Les fonctions géospatiales d’Azure Stream Analytics permettent d’effectuer une
analytique en temps réel des données géospatiales de streaming. Avec seulement
quelques lignes de code, vous pouvez développer une solution de production adaptée
a... | [
-0.012767091393470764,
-0.013692153617739677,
0.006148322951048613,
0.019918447360396385,
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0.05471684783697128,
0.03006347082555294,
0.04826612025499344,
-0.016044963151216507,
-0.061122991144657135,
-0.03024967387318611,
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-0.08160538226366043,
-0.00... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
latitude
longitude
3.0
-10.2
-87.33
20.2321
{"type" : "LineString", "coordinates" : [ [-10.2, 3.0], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5] ]}
{"type" : "LineString", "coordinates" : [ [20.2321, -87.33], [10.0, 10.0], [10.5, 10.5] ]}
Pour plus d’informations, consultez la référence CreateLineString.
La fonction CreatePoint accepte ... | [
-0.021459508687257767,
-0.015332285314798355,
-0.006477220915257931,
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0.02598121017217636,
0.05139271914958954,
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-0.04369860887527466,
-0.04046238586306572,
-0.04543460160493851,
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0.028... | {
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{"type" : "Point", "coordinates" : [20.2321, -87.33]}
Pour plus d’informations, consultez la référence CreatePoint.
La fonction CreatePolygon accepte des points et retourne un enregistrement de
polygone GeoJSON. L’ordre des points doit respecter le sens antihoraire. Imaginez-vous
marcher d’un point à l’autre dans l’ord... | [
-0.039647120982408524,
-0.00706468615680933,
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0.05829388648271561,
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-0.05997772142291069,
0.006... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
La fonction ST_DISTANCE retourne la distance en mètres entre deux géométries.
La requête suivante utilise ST_DISTANCE pour générer un événement lorsqu’une station-
service se trouve à moins de 10 kilomètres de votre voiture.
SQL
Pour plus d’informations, consultez la référence ST_DISTANCE.
La fonction ST_OVERLAPS compa... | [
-0.008941782638430595,
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0.0217349324375391,
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-0.042727626860141754,
-0... | {
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"total_... |
valeur 0.
L’exemple de requête suivant utilise ST_INTERSECTS pour déterminer si une route pavée
croise un chemin de terre.
SQL
datacenterArea
stormArea
{"type":"LineString", "coordinates": [ [-10.0,
0.0], [0.0, 0.0], [10.0, 0.0] ]}
{"type":"LineString", "coordinates": [ [0.0, 10.0],
[0.0, 0.0], [0.0, -10.0] ]}
{"type":... | [
-0.012284758500754833,
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0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
deliveryDestination
warehouse
{"type":"Point",
"coordinates": [76.6, 10.1]}
{"type":"Polygon", "coordinates": [ [0.0, 0.0], [10.0, 0.0], [10.0, 10.0],
[0.0, 10.0], [0.0, 0.0] ]}
{"type":"Point",
"coordinates": [15.0, 15.0]}
{"type":"Polygon", "coordinates": [ [10.0, 10.0], [20.0, 10.0], [20.0,
20.0], [10.0, 20.0], [10.... | [
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0.04629543423652649,
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-0.06820370256900787,
-0.016248669475317,
-0.07506290823221207,
-0.0669684186577797,
0.030... | {
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Niveau de compatibilité pour les travaux
Azure Stream Analytics
Article • 16/03/2023 • 7 minutes de lecture
Cet article décrit l’option de niveau de compatibilité d’Azure Stream Analytics.
Stream Analytics est un service géré régulièrement enrichi de nouvelles fonctionnalités
et d’améliorations des performances constan... | [
0.007972482591867447,
-0.016785498708486557,
-0.01672309823334217,
0.008421830832958221,
0.07639029622077942,
0.025197625160217285,
0.02111901342868805,
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-0.002938177203759551,
-0.06178821623325348,
-0.018264025449752808,
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0.0... | {
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"total_... |
quelques années.
Lorsque vous créez un travail Stream Analytics, il est recommandé de le créer à l’aide du
dernier niveau de compatibilité. Démarrez votre conception de travail en vous basant
sur les derniers comportements afin d’éviter un ajout de complexité et de modifications
par la suite.
Vous pouvez définir le niv... | [
0.024126090109348297,
-0.00982206966727972,
-0.020010709762573242,
0.011309077963232994,
0.06690261512994766,
0.03927020728588104,
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-0.007985793985426426,
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0.0... | {
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"total_... |
Pour mettre à jour le niveau de compatibilité du travail dans le Portail Azure :
1. Utilisez le Portail Azure
pour accéder à votre travail Stream Analytics.
2. Interrompez le travail à l’aide de la commande Arrêter avant de mettre à jour le
niveau de compatibilité. Si votre travail est en cours d’exécution, vous ne po... | [
0.0064722211100161076,
-0.0027634790167212486,
-0.04570246487855911,
0.00901069212704897,
0.04507173225283623,
0.02927827276289463,
0.0033522280864417553,
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0.001538047450594604,
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0.... | {
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"total_... |
Niveaux précédents : Azure Stream Analytics utilisait des calculs de type Géographie.
Niveau 1.2 : Azure Stream Analytics vous permet de calculer des coordonnées
géographiques projetées de type Géométrique. Il n’existe aucune modification au
niveau de la signature des fonctions géospatiales. Toutefois, leur sémantique ... | [
-0.028417611494660378,
-0.0073859961703419685,
-0.002535297069698572,
0.016508135944604874,
0.053588107228279114,
0.05114559829235077,
-0.0019970135763287544,
0.039531219750642776,
-0.007239256985485554,
-0.05201926827430725,
0.013183730654418468,
-0.0779077485203743,
-0.08207828551530838,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
précédents : le comportement de l’opération upsert était insert or merge
(insérer ou fusionner).
Niveau 1.2 : L’intégration de l’API en bloc en mode natif à la sortie Azure Cosmos DB
optimise le débit et gère efficacement les requêtes de limitation. Pour plus
d’informations, consultez l’article Azure Stream Analytics o... | [
-0.05054440721869469,
-0.03979439660906792,
-0.0009789150208234787,
0.0539282001554966,
0.06439735740423203,
0.006296859122812748,
0.005566979758441448,
0.037587154656648636,
-0.03790038824081421,
-0.05942806974053383,
-0.011655373498797417,
-0.05535900220274925,
-0.08625932782888412,
0.00... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Le comportement de l’opération upsert est insert or replace (insérer ou remplacer).
Niveaux précédents : Les types DateTimeOffset étaient ajustés au format temps
universel coordonné (UTC).
Niveau 1.2 : DateTimeOffset n’est plus ajusté.
Niveaux précédents : Les valeurs ont été tronquées en fonction du type cible.
Niveau... | [
-0.04227091744542122,
-0.01676975190639496,
-0.01720614545047283,
0.01112338900566101,
0.052896443754434586,
0.04471740499138832,
0.04808345064520836,
0.067159004509449,
-0.05568656697869301,
-0.05370623990893364,
0.011611812748014927,
-0.04196690022945404,
-0.07073350995779037,
0.00459375... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Niveaux précédents : les types Array et Object étaient pris en charge comme propriétés
de clé.
Niveau 1.2 : les types Array et Object ne sont plus pris en charge comme propriétés de
clé.
Niveaux précédents : Azure Stream Analytics désérialise la valeur booléenne en un type
BIGINT (false map en 0 et true map en 1). La s... | [
-0.022981837391853333,
0.0001609913306310773,
-0.024309281259775162,
0.007912985049188137,
0.025013037025928497,
0.016545329242944717,
0.024561606347560883,
0.032433781772851944,
-0.02259528450667858,
-0.039549894630908966,
-0.010563243180513382,
-0.021700270473957062,
-0.07990317791700363,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
"Temperature":64\}\u0001
Niveau 1.1 : le contenu du message renferme directement le flux sans aucune balise
supplémentaire. Par exemple : { "SensorId":"1", "Temperature":64}
Azure Cosmos DB
Désérialisation du type booléen dans JSON, AVRO et
PARQUET
Niveau de compatibilité 1.1
Format XML de Service Bus | [
0.0018765293061733246,
-0.01714196801185608,
-0.012590166181325912,
0.024010760709643364,
0.07467299699783325,
0.006665722467005253,
0.03465660661458969,
0.027358170598745346,
0.003911567386239767,
-0.05631273239850998,
-0.020568812265992165,
0.002581603592261672,
-0.06812027841806412,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "524",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Niveau 1.0 : les noms de champs passaient en minuscules au moment du traitement par
le moteur Azure Stream Analytics.
Niveau 1.1 : la casse des noms de champ est préservée lorsque ces derniers sont traités
par le moteur Azure Stream Analytics.
Niveau 1.0 : la commande CREATE TABLE n’a pas filtré les événements avec NaN... | [
-0.020818015560507774,
0.01969200186431408,
0.004325688350945711,
0.014620212838053703,
0.039676059037446976,
-0.005227409768849611,
0.016064468771219254,
0.05608590692281723,
-0.02725822664797306,
-0.03189712017774582,
-0.011591583490371704,
-0.017454497516155243,
-0.043895553797483444,
0... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "525",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
si le champ
NVARCHAR(MAX) est utilisé dans la requête dans le cadre d’une expression DATETIME
(fonction DATEADD, par exemple), il est converti en type DATETIME pour effectuer le
calcul et il perd sa forme d’origine.
Conservation de la casse des noms de champ
７ Notes
La conservation de la casse n’est pas encore disponib... | [
-0.05212470889091492,
0.01970232091844082,
0.026659920811653137,
-0.0034562863875180483,
0.023403814062476158,
0.009081763215363026,
0.03397750109434128,
0.04291650280356407,
-0.03311070054769516,
-0.03698863461613655,
-0.003472498618066311,
-0.017243733629584312,
-0.021723654121160507,
0.... | {
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"total_... |
Ressources supplémentaires
Documentation
Afficher 5 de plus
Entrainement
Résoudre les problèmes liés aux entrées Azure Stream Analytics
Stream Analytics Resource health (Intégrité des ressources Stream Analytics)
Étapes suivantes
Configuration de stratégies de classement des événements pour Azure Stream
Analytics
Cet... | [
-0.004686456639319658,
-0.018837273120880127,
-0.013437486253678799,
0.034857213497161865,
0.07545160502195358,
0.031618744134902954,
0.03832221031188965,
0.04267944023013115,
-0.01732097938656807,
-0.07526934146881104,
0.0015643062070012093,
-0.041731320321559906,
-0.08077765256166458,
0.... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Module
Transformer des données à l’aide d’Azure Stream Analytics - Training
Découvrir comment créer des tâches Azure Stream Analytics pour traiter des données en entrée, les
transformer avec une requête et retourner les résultats | [
0.015620838850736618,
-0.0440596342086792,
-0.00516137620434165,
0.04887370020151138,
0.04673301428556442,
0.011310549452900887,
0.029871108010411263,
0.013913319446146488,
-0.018713928759098053,
-0.014337088912725449,
-0.017595190554857254,
0.02187792770564556,
-0.07768545299768448,
0.013... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "527",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Modèles de requête courants dans
Azure Stream Analytics
Article • 17/12/2024
Les requêtes dans Azure Stream Analytics sont exprimées dans un langage de requête
de type SQL. Les constructions de langage sont documentées dans le guide Stream
Analytics query language reference (Informations de référence sur le langage de ... | [
0.002353051444515586,
-0.03350846841931343,
-0.0035029668360948563,
0.006110121496021748,
0.042606934905052185,
0.024195674806833267,
0.021189842373132706,
0.03670972213149071,
-0.02562408149242401,
-0.06910907477140427,
0.0026966198347508907,
-0.03446720913052559,
-0.08438505977392197,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 649,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "528",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Vous souhaitez également les deux sorties suivantes de la requête :
ArchiveOutput:
AlertOutput:
Requête avec deux instructions SELECT avec une sortie Archive et une sortie Alerte
comme sorties :
SQL
| Make | Time |
| --- | --- |
| Make1 |2023-01-01T00:00:01.0000000Z |
| Make1 |2023-01-01T00:00:02.0000000Z |
| Make2 |20... | [
-0.013873222284018993,
0.015435747802257538,
-0.028979921713471413,
-0.02298005111515522,
0.06919364631175995,
0.006760626565665007,
0.033290814608335495,
0.009202188812196255,
-0.014202391728758812,
-0.08445318788290024,
0.007314541842788458,
0.0019527043914422393,
-0.05797649174928665,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 650,
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "529",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
La clause INTO indique au service Stream Analytics la sortie sur laquelle écrire les
données. La première instruction SELECT définit une requête directe qui reçoit des
données de l’entrée et les envoie à la sortie nommée ArchiveOutput. La deuxième
requête agrège et filtre les données avant d’envoyer les résultats à une... | [
-0.03729640692472458,
-0.02542046085000038,
-0.02864275872707367,
-0.03780706226825714,
0.03212875872850418,
0.006020686589181423,
0.055871106684207916,
-0.012395334430038929,
-0.038025617599487305,
-0.042635902762413025,
-0.021073773503303528,
-0.017236867919564247,
-0.056324925273656845,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 651,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
réel sur un véhicule doit être enregistré dans une base de données SQL en vue d’être
analysé ultérieurement, une requête directe simple suffit.
Examinons l’entrée suivante :
Vous souhaitez que la sortie soit identique à l’entrée :
Voici la requête :
SQL
Cette requête SELECT * projette tous les champs d’un événement ent... | [
-0.018138697370886803,
0.02542097121477127,
-0.015488501638174057,
0.006476626265794039,
0.046310581266880035,
0.03257754072546959,
0.03510783612728119,
0.040836650878190994,
-0.008840450085699558,
-0.06283001601696014,
-0.0004947460838593543,
0.00993291661143303,
-0.04433971643447876,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 652,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "531",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Voici la requête qui projette uniquement les champs obligatoires :
SQL
LIKE et NOT LIKE peuvent être utilisés pour vérifier si un champ correspond à un certain
modèle. Par exemple, vous pouvez utiliser un filtre pour retourner seulement les plaques
d’immatriculation qui commencent par la lettre A et se terminent par l... | [
0.012447644956409931,
0.0003592667344491929,
0.010479009710252285,
-0.015869874507188797,
0.06574182212352753,
0.01833072490990162,
0.01747325249016285,
0.013405203819274902,
-0.0241372250020504,
-0.04072903096675873,
-0.010256955400109291,
-0.02913794480264187,
-0.06492714583873749,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 653,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Voici la requête qui utilise l’opérateur LIKE :
SQL
Utilisez l’instruction LIKE pour vérifier la valeur du champ License_plate. Elle doit
commencer par la lettre A , puis avoir une chaîne de zéro, un ou plusieurs caractères, et
se terminer par le chiffre 9.
La fonction LAG peut être utilisée pour examiner des événement... | [
0.015637904405593872,
0.03672568127512932,
0.012582295574247837,
-0.011190099641680717,
0.03169623017311096,
0.016261398792266846,
0.03465552255511284,
0.044979073107242584,
-0.03647565096616745,
-0.03098589926958084,
-0.00377221149392426,
-0.014191986061632633,
-0.05198994278907776,
0.006... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
Utilisez LAG pour regarder un événement précédent dans le flux d’entrée, en récupérant
la valeur de Make et en la comparant à la valeur de Make de l’événement actuel, et pour
placer l’événement dans la sortie.
Pour plus d'informations, consultez LAG.
Les événements étant consommés par le système en temps réel, aucune f... | [
0.011639518663287163,
-0.007393142208456993,
0.01382449734956026,
-0.01854584366083145,
0.031089171767234802,
0.05106380581855774,
0.025056306272745132,
0.05415520444512367,
-0.058507535606622696,
-0.05569566413760185,
0.02563520148396492,
-0.02771044336259365,
-0.036700885742902756,
0.030... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 655,
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|Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| QYF 9358 |Make1 |2023-07-27T00:12:02.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z |
| License_plate | Make | Time |
| --- | --- | --- |
| VFE 1616 |Make2 |2023-07-27T00:09:31.0000000Z |
| MDR 6128 |Make4 |2023-07-27T00:13:45.0000000Z | | [
0.05276184901595116,
0.05753958970308304,
0.024793708696961403,
0.02365744858980179,
0.03480201214551926,
0.02505508065223694,
0.03750218078494072,
0.027035556733608246,
0.005263312719762325,
-0.04089660570025444,
-0.000908973510377109,
0.011326261796057224,
-0.06466494500637054,
0.0259211... | {
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"total_p... |
SQL
La première étape de la requête recherche l’horodatage maximal dans les fenêtres de
10 minutes, c’est-à-dire l’horodatage du dernier événement de cette fenêtre. La
deuxième joint les résultats de la première requête avec le flux d’origine pour rechercher
l’événement qui correspond aux derniers horodatages dans chaq... | [
-0.014253568835556507,
-0.009089896455407143,
0.010232178494334221,
-0.0052755349315702915,
0.037070903927087784,
-0.005414403043687344,
0.03509076312184334,
0.054013852030038834,
-0.00826114509254694,
-0.0597270242869854,
0.0038528870791196823,
-0.00910879299044609,
-0.028945107012987137,
... | {
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Exemple de sortie :
Requête :
SQL
Cette agrégation regroupe les voitures par Make (Marque) et les totalise toutes les
10 secondes. La sortie contient les champs Make (Marque) et Count (Total) des voitures
qui sont passées au péage.
TumblingWindow est une fonction de fenêtrage utilisée pour regrouper des
événements. Une... | [
-0.03305463120341301,
-0.022487778216600418,
0.020362962037324905,
-0.013897320255637169,
0.011579171754419804,
0.028418119996786118,
0.039044056087732315,
0.040999885648489,
-0.060105953365564346,
-0.07016243785619736,
-0.019207719713449478,
-0.045402247458696365,
-0.04364418610930443,
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Exemple de sortie (10 premières lignes) :
Exemple de requête :
SQL
Cette requête génère des événements toutes les 5 secondes et produit le dernier
événement précédemment reçu. La durée HOPPINGWINDOW détermine la période
d’antériorité où la requête recherche l’événement le plus récent.
Pour plus d’informations, consulte... | [
-0.017974333837628365,
-0.007912714965641499,
-0.00430774362757802,
-0.020025329664349556,
0.05459440499544144,
0.03210603445768356,
0.07020296901464462,
0.04922842979431152,
-0.03885461017489433,
-0.056501638144254684,
-0.014026018790900707,
-0.028059186413884163,
-0.038521721959114075,
-... | {
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|4 |
| 2014-01-01T14:01:20.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:25.000Z |2014-01-01T14:01:15.000Z |4 |
| 2014-01-01T14:01:30.000Z |2014-01-01T14:01:30.000Z |5 |
| 2014-01-01T14:01:35.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |
| 2014-01-01T14:01:40.000Z |2014-01-01T14:01:35.000Z |6 |
| 2014-01-01T14:01:45.000... | [
-0.02402743324637413,
-0.004886998794972897,
0.00870575662702322,
-0.005175699945539236,
0.03329124301671982,
-0.02716163732111454,
0.026978179812431335,
0.07247297465801239,
-0.0026239443104714155,
-0.02616812288761139,
-0.007216078229248524,
-0.02459179237484932,
-0.06230853125452995,
0.... | {
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"total_... |
La corrélation d’événements dans le même flux peut être effectuée en examinant des
événements antérieurs avec la fonction LAG. Par exemple, une sortie peut être générée
chaque fois que deux voitures consécutives de la même marque (Make) passent le
péage au cours des 90 dernières secondes.
Exemple d’entrée :
Exemple de ... | [
0.022059448063373566,
0.012527523562312126,
0.011843285523355007,
-0.0013887896202504635,
0.02274753525853157,
0.04166756570339203,
0.04534795507788658,
0.07189160585403442,
-0.06056656688451767,
-0.049150075763463974,
0.020858103409409523,
-0.009470546618103981,
-0.036314066499471664,
0.0... | {
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"total_p... |
Pour plus d'informations, consultez LAG.
La durée d’un événement peut être calculée en examinant le dernier événement Start
(Début) après la réception d’un événement End (Fin). Cette requête peut être pratique
pour déterminer le temps passé par un utilisateur sur une page ou une fonctionnalité.
Exemple d’entrée :
Exemp... | [
-0.016718491911888123,
-0.009507201611995697,
-0.028695913031697273,
-0.055094994604587555,
0.04210624471306801,
0.01756158098578453,
0.011486100032925606,
0.043244268745183945,
-0.02482711710035801,
-0.05807998776435852,
0.0017482207622379065,
-0.0013384113553911448,
-0.004057751968502998,
... | {
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"total_... |
limite la recherche dans l’antériorité à 1 heure entre les événements Start (Début) et End
(Fin).
COUNT et DISTINCT peuvent être utilisés pour compter le nombre de valeurs de champ
uniques qui apparaissent dans le flux au cours d’une fenêtre de temps. Vous pouvez
créer une requête pour calculer le nombre de voitures d’... | [
-0.014355412684381008,
0.002324575325474143,
-0.006446053273975849,
-0.022867541760206223,
0.04902322590351105,
0.013639860786497593,
0.05001227185130119,
0.006843265611678362,
-0.030644981190562248,
-0.054114989936351776,
0.01842362992465496,
-0.0034309248439967632,
-0.03230735659599304,
... | {
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"total_p... |
Vous pouvez utiliser IsFirst pour récupérer le premier événement dans une fenêtre de
temps. Par exemple, produire en sortie les informations de la première voiture à chaque
intervalle de 10 minutes.
Exemple d’entrée :
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
IsFirst peut également partitionner les données et calcu... | [
-0.012785322032868862,
0.02868880145251751,
-0.0058651575818657875,
0.016042230650782585,
0.05867745727300644,
0.021526198834180832,
0.023471146821975708,
0.04254389554262161,
-0.025238221511244774,
-0.07127270847558975,
-0.02322993241250515,
-0.018862370401620865,
-0.040056101977825165,
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"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
Pour plus d’informations, consultez IsFirst.
Quand vous effectuez une opération comme calculer des moyennes de plusieurs
événements dans une fenêtre de temps donnée, les événements en double doivent être
filtrés. Dans l’exemple suivant, le deuxième événement est un doublon d... | [
0.010545947588980198,
0.02658219262957573,
0.009709701873362064,
-0.0021511982195079327,
0.08170997351408005,
0.019028864800930023,
0.020704766735434532,
0.016685957089066505,
-0.03631031885743141,
-0.059825096279382706,
-0.012588607147336006,
-0.014790944755077362,
-0.03725428134202957,
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"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
Lorsque la première instruction s’exécute, les enregistrements en double sont fusionnés
en un seul, car les champs de la clause group by sont tous les mêmes. C’est pourquoi
elle supprime les doublons.
Les instructions CASE peuvent fournir des calculs différents pour différen... | [
-0.02620706520974636,
0.023453257977962494,
0.007177253719419241,
-0.003078075824305415,
0.06093481183052063,
0.014565924182534218,
0.05465242266654968,
0.02039620652794838,
-0.0227426178753376,
-0.06491215527057648,
0.0033216681331396103,
-0.010091456584632397,
-0.049898918718099594,
-0.0... | {
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"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
L’expression CASE compare une expression à un ensemble d’expressions simples pour
déterminer son résultat. Dans cet exemple, les véhicules Make1 sont affectés à la voie A ,
tandis que les véhicules des autres marques sont affectés à la voie B .
Pour plus d’informations, con... | [
-0.011255919933319092,
0.038411371409893036,
-0.004768393002450466,
-0.030848590657114983,
0.0493602454662323,
0.06502500176429749,
0.013697635382413864,
0.029957056045532227,
-0.024158427491784096,
-0.06922153383493423,
-0.0024921970907598734,
0.01102203968912363,
-0.04458259791135788,
0.... | {
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"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
Utilisez une instruction CAST pour spécifier son type de données. Consultez la liste des
types de données pris en charge dans Types de données (Azure Stream Analytics).
Pour plus d’informations, consultez Fonctions de conversion des données.
Pour les conditions qui s’étenden... | [
-0.026148319244384766,
-0.0048744347877800465,
0.0002431581960991025,
0.0015962145989760756,
0.0653969943523407,
0.05545680969953537,
0.036882463842630386,
0.022998301312327385,
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-0.05439399182796478,
0.0066854883916676044,
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... | {
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"total_p... |
Exemple de sortie :
Exemple de requête :
SQL
La première instruction SELECT met en corrélation la mesure de poids actuelle avec la
mesure précédente, en la projetant avec la mesure actuelle. Le deuxième SELECT
regarde le dernier événement où le previous_weight est inférieur à 20 000, où le poids
actuel est inférieur à ... | [
-0.04016251489520073,
0.0025406901258975267,
0.011983986012637615,
-0.016245296224951744,
0.04288123920559883,
0.025523843243718147,
0.039992790669202805,
0.03620120882987976,
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-0.015132197178900242,
0... | {
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"total_p... |
Les événements peuvent arriver en retard ou dans le désordre en raison des décalages
des horloges entre les producteurs d’événements, des décalages des horloges entre les
partitions ou de la latence du réseau. Dans l’exemple suivant, l’horloge de l’appareil
pour TollID 2 a cinq secondes de retard par rapport à TollID 1... | [
-0.02419968880712986,
0.03358856216073036,
-0.026376618072390556,
0.019727379083633423,
0.05082397162914276,
0.02732847072184086,
0.046319689601659775,
0.03677785396575928,
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"total_p... |
| 3 |
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| YZK 5704 |Make4 |2023-07-27T00:00:07.0000000Z | 3 |
| TollID | Count |
| --- | --- |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 1 | 1 |
| 3 | 1 |
| 2 | 1 |
| 3 | 1 |
SELECT
TollId,
COUNT(*) AS Count
FROM input
TIMESTAMP BY Time OVER TollId
GROUP BY TUMBLINGWIND... | [
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-0.03454272449016571,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_p... |
La clause TIMESTAMP OVER BY examine séparément la chronologie de chaque appareil
en utilisant des sous-flux. L’événement de sortie pour chacun des TollID est généré à
mesure qu’ils sont calculés : les événements sont donc dans l’ordre relativement à
chaque TollID, au lieu d’être réorganisés comme si tous les appareils ... | [
-0.014394720084965229,
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0.018810149282217026,
-0.025280019268393517,
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0.... | {
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"total_... |
0 | 2017-01-26T00:00:20.0000000Z | "www.example.com/b.html" |
| 1 | 2017-01-26T00:00:55.0000000Z | "www.example.com/c.html" |
| 0 | 2017-01-26T00:01:10.0000000Z | "www.example.com/d.html" |
| 1 | 2017-01-26T00:01:15.0000000Z | "www.example.com/e.html" |
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| --- | --... | [
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-0.015974923968315125,
-0.04322664067149162,
0.0... | {
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"total_... |
Le SELECT projette les données relatives à l’interaction de l’utilisateur, ainsi que la durée
de l’interaction. Regroupement des données par utilisateur et une SessionWindow qui
se ferme si aucune interaction ne se produit pendant 1 minute, avec une taille de fenêtre
maximale de 60 minutes.
Pour plus d’informations sur... | [
-0.024685457348823547,
0.024131717160344124,
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-0.015286251902580261,
0.05680752545595169,
-0.0004486644465941936,
0.026544751599431038,
0.042673397809267044,
0.019830800592899323,
-0.08486814796924591,
-0.007559560239315033,
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... | {
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"total_p... |
JavaScript
C#
SQL
La fonction définie par l’utilisateur calcule la valeur bigint à partir de la valeur
hexadécimale (HexValue) sur chaque événement consommé.
Pour plus d’informations, consultez JavaScript et C#.
MATCH_RECOGNIZE est un mécanisme de correspondance de modèle avancé qui peut
être utilisé pour faire corresp... | [
-0.032156363129615784,
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0.020087117329239845,
0.008849562145769596,
0.004993394948542118,
0.0670618936419487,
0.0006891422672197223,
-0.0433301143348217,
0.03473229706287384,
-0.00476465979591012,
-0.08360223472118378,
-0.021... | {
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Sortie :
SQL
Cette requête correspond à au moins deux événements d’échec consécutifs et génère
une alarme quand les conditions sont remplies. PATTERN définit l’expression régulière à
utiliser sur la correspondance. Dans le cas présent, au moins deux avertissements
consécutifs après au moins une opération réussie. La ré... | [
0.005837454926222563,
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0.07037991285324097,
0.046180203557014465,
0.030401328578591347,
0.039746299386024475,
-0.02955818921327591,
-0.050282035022974014,
-0.012035178020596504,
0.0019379878649488091,
-0.06941237300634384,
... | {
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|
| ATM_id | First_Warning_Operation_id | Warning_Time |
| --- | --- | --- |
| 1 | "Opening Money Slot" | 2017-01-26T00:10:14.0000000Z |
SELECT *
FROM input TIMESTAMP BY time OVER ATM_id
MATCH_RECOGNIZE (
LIMIT DURATION(minute, 1)
PARTITION BY ATM_id
MEASURES
First(Warning.ATM_id) AS ATM_id,
First(Warning.Operation_Id)... | [
-0.0008629041258245707,
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0.008093459531664848,
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0.04323730617761612,
0.011896769516170025,
-0.02100502885878086,
0.02106272056698799,
0.02574949711561203,
-0.07202780246734619,
0.00930... | {
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"total_... |
Azure Stream Analytics fournit des fonctions géospatiales intégrées qui peuvent être
utilisées pour implémenter des scénarios, tels que la gestion de flottes, le covoiturage,
les voitures connectées et le suivi de ressources. Les données géospatiales peuvent être
ingérées au format GeoJSON ou WKT en tant que données de... | [
0.02259119413793087,
-0.02510600909590721,
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0.06251043826341629,
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-0.008577313274145126,
-0.06534074991941452,
-0.06612158566713333,
0.0... | {
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47.64081350934929)" | 2017-01-
26T00:11:00.0000000Z |
| 1 | "POINT(-122.13308862313283 47.6406508603241)" | 2017-01-
26T00:12:00.0000000Z |
| 1 | "POINT(-122.13341048821462 47.64043760861279)" | 2017-01-
26T00:13:00.0000000Z |
| Equipment_id | Equipment_lease_location |
| --- | --- |
| 1 | "POLYGON((-122.13326028450979... | [
0.014263443648815155,
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-0.022411629557609558,
0.05601627752184868,
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0.008813921362161636,
-0.05343903228640556,
0.010065857321023941,
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0.023... | {
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Commentaires
SQL
La requête permet au fabricant de surveiller automatiquement l’emplacement des
machines, en recevant des alertes quand une machine quitte la limite géographique
autorisée. La fonction géospatiale intégrée permet aux utilisateurs d’utiliser des données
GPS dans la requête sans recourir à des bibliothèqu... | [
0.022966859862208366,
-0.02711762860417366,
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0.061563778668642044,
0.036344729363918304,
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-0.06614437699317932,
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Yes
No | [
0.03283706307411194,
-0.00036702005309052765,
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0.039732981473207474,
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Analyser des données JSON et Avro dans
Azure Stream Analytics
Article • 13/05/2025
Le service Azure Stream Analytics prend en charge le traitement d’événements dans les formats
de données CSV, JSON et Avro. Des données JSON et Avro peuvent être structurées et contenir
certains types complexes, tels que des tableaux et ... | [
0.012102924287319183,
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notation par points peut servir à parcourir plusieurs niveaux, comme indiqué dans l’extrait
suivant :
SQL
Le résultat est le suivant :
ID de l'appareil
Lat
Long
Température
Version
12345
47
122
80
1.2.45
Vous pouvez sélectionner toutes les propriétés d’un enregistrement imbriqué à l’aide du
caractère générique « * ». ... | [
-0.015304730273783207,
0.013991529121994972,
0.001858806237578392,
-0.02429055981338024,
0.08423520624637604,
0.02567516639828682,
0.0243280827999115,
0.024587338790297508,
-0.006942411419004202,
-0.06325842440128326,
-0.016140760853886604,
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-0.052639879286289215,
0.01... | {
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"total_... |
Utilisez la fonction GetRecordPropertyValue si le nom de la propriété est une variable. Cela
permet de créer des requêtes dynamiques sans codage en dur des noms de propriété.
Par exemple, imaginez que l'exemple de flux de données doive être joint à des données de
référence contenant des seuils pour chaque capteur d’app... | [
-0.049990568310022354,
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0.05837816745042801,
0.044159773737192154,
0.03972547873854637,
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0.024... | {
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ID de l'appareil
SensorName
Message d'Alerte
12345
Humidité
Alerte : capteur au-dessus du seuil
Pour convertir les champs d’enregistrement en événements distincts, utilisez l’opérateur
APPLIQUER avec la fonction GetRecordProperties.
Avec les exemples de données d’origine, la requête suivante peut être utilisée pour ext... | [
-0.040862519294023514,
0.0009295247145928442,
-0.000937115924898535,
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-0.03315746784210205,
-0.049337901175022125,
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"azure_component": "other",
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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": "558",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Lorsque vous utilisez Azure SQL Database comme données de référence dans votre travail, il
est possible d’avoir une colonne qui contient des données au format JSON. Un exemple est
présenté dans l’exemple suivant :
ID de l'appareil
Données
12345
{"key" : "value1"}
54321
{"key" : "value2"}
Vous pouvez analyser l’enregist... | [
-0.011215971782803535,
0.02540622465312481,
-0.013504276983439922,
0.0070760827511549,
0.05314745754003525,
0.02517719194293022,
0.0576179213821888,
0.06808383762836456,
-0.007602292113006115,
-0.04583176225423813,
-0.0036998791620135307,
-0.030172890052199364,
-0.0891689881682396,
-0.0078... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 686,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "559",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Les données de type tableau sont des collections ordonnées de valeurs. Certaines opérations
courantes sur des valeurs de tableau sont décrites ici. Ces exemples utilisent les fonctions
GetArrayElement, GetArrayElements et GetArrayLength, ainsi que l’opérateur APPLY.
Voici un exemple d’événement. CustomSensor03 et Sens... | [
-0.02856837958097458,
0.023967748507857323,
0.007245144806802273,
0.0016336957924067974,
0.04587532579898834,
0.005020259413868189,
0.014163837768137455,
0.06041691452264786,
-0.05460967496037483,
-0.028678417205810547,
0.007005239371210337,
-0.035676948726177216,
-0.05864562466740608,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 687,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "560",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Le résultat est le suivant :
premierÉlément
12
SQL
Le résultat est le suivant :
arrayLength
3
Sélectionnez tous les éléments du tableau en tant qu’événements individuels. L’opérateur
APPLY avec la fonction intégrée GetArrayElements extrait tous les éléments du tableau en tant
qu’événements individuels :
SQL
SELECT
... | [
-0.0454251803457737,
0.013619404286146164,
-0.005583693273365498,
-0.009264335967600346,
0.03781474754214287,
0.017446495592594147,
0.03334665670990944,
0.019990665838122368,
-0.020312266424298286,
-0.05226166173815727,
0.0031491268891841173,
-0.007653963286429644,
-0.02281186543405056,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 688,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "561",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Le résultat est le suivant :
deviceId
ArrayIndex
ArrayValue
12345
0
12
12345
1
-5
12345
2
0
SQL
Le résultat est le suivant :
deviceId
smKey
smValue
12345
Fabricant
ABC
12345
Version
1.2.45
Si les champs extraits doivent apparaître dans des colonnes, il est possible de faire pivoter le
jeu de données à l’aide de la synt... | [
-0.05855943635106087,
-0.006489342078566551,
-0.0026960026007145643,
0.003198909107595682,
0.07652061432600021,
0.02903558500111103,
0.023314600810408592,
0.004212579224258661,
-0.016582809388637543,
-0.06690602749586105,
0.025715380907058716,
-0.019340094178915024,
-0.07096020877361298,
-... | {
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"source": "562",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Le résultat est le suivant :
deviceId
Lat
Long
smVersion
smManufacturer
12345
47
122
1.2.45
ABC
Types de données dans Azure Stream Analytics
SELECT
i.DeviceId,
i.Location.*,
V.smValue AS 'smVersion',
M.smValue AS 'smManufacturer'
FROM input i
LEFT JOIN DynamicCTE V ON V.smKey = 'Version' and V.DeviceId = i.DeviceId AND... | [
-0.018056049942970276,
-0.03574751690030098,
0.004206678364425898,
-0.012005651369690895,
0.08888215571641922,
0.05855698511004448,
0.004864347167313099,
0.018760085105895996,
-0.016043245792388916,
-0.029081221669912338,
0.03293979540467262,
-0.04365056753158569,
-0.08105360716581345,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"is_summary": false,
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"source": "563",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Analyser Protobuf dans Azure Stream
Analytics
Article • 18/11/2024
Azure Stream Analytics prend en charge le traitement des événements dans les formats
de données de tampon de protocole (Protobuf). Vous pouvez utiliser le désérialiseur
Protobuf intégré pour configurer vos entrées. Pour utiliser le désérialiseur intégré... | [
0.0007154680206440389,
-0.04384488984942436,
-0.046656571328639984,
0.0030471154022961855,
0.027878042310476303,
0.031143955886363983,
0.028697941452264786,
0.01677873730659485,
-0.009402647614479065,
-0.0659436509013176,
0.030781300738453865,
-0.030948011204600334,
-0.0735418051481247,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 691,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "564",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Terminez la configuration en utilisant les instructions suivantes :
Nom de la
propriété
Description
Fichier de définition
Protobuf
Fichier qui spécifie la structure et les types de données de vos
événements Protobuf
Type de message
Type de message que vous souhaitez désérialiser
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.026105694472789764,
-0.02178162708878517,
-0.0398828461766243,
-0.0039581372402608395,
0.0424426794052124,
0.0374167338013649,
0.01745663210749626,
-0.0030130816157907248,
0.013097835704684258,
-0.05322876572608948,
0.015300290659070015,
-0.008391710929572582,
-0.07161150872707367,
0.05... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 692,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "565",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nom de la
propriété
Description
Style de préfixe
Paramètre qui détermine la longueur d’un message afin de
désérialiser correctement les événements Protobuf
Pour en savoir plus sur les types de données Protobuf, consultez la documentation
officielle des tampons de protocole
.
Le désérialiseur Protobuf prend un seul fich... | [
-0.016538627445697784,
-0.03808913007378578,
-0.05793708190321922,
-0.031575921922922134,
0.02913081832230091,
0.053620994091033936,
0.014987869188189507,
0.013032017275691032,
-0.006743141915649176,
-0.06706839054822922,
0.0227835513651371,
-0.02603507600724697,
-0.04977487772703171,
0.06... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 693,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "566",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
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