text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Quand un fichier de définition Protobuf contient un espace de noms ou un
package, le type de message doit l’inclure. Par exemple :
Dans le désérialiseur Protobuf du portail, le type de message doit être
Namespacetest.Volunteer au lieu du Volunteer habituel.
Si le package ou l’espace de noms d’origine est en majuscule... | [
-0.04187903180718422,
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
service. Par exemple :
Certains types de données ne sont pas pris en charge :
Any
One of (lié aux énumérations)
Durations
Struct
Field Mask (non pris en charge par protobuf-net)
List Value
Valu... | [
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Configuration de stratégies de
classement des événements pour Azure
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article explique comment configurer et utiliser des stratégies de classement des
événements tardifs et désordonnés dans Azure Stream Analytics. Ces stratégies sont
appliquées uniquement lorsque vous utilisez la... | [
-0.00015762398834340274,
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Par exemple, si un
événement arrive avec 40 secondes de retard et que l’heure de l’événement est
00:10:00, son heure d’arrivée sera 00:10:40. Si vous définissez la stratégie d’arrivée
tardive sur 15 secondes, tout événement qui arrivera après 15 secondes sera soit
supprimé (Stream Analytics ne le traitera pas) soit son... | [
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Les événements peuvent aussi arriver en désordre. Une fois que l’heure de l’événement
a été ajustée en fonction de la stratégie d’arrivée tardive, vous pouvez aussi choisir de
supprimer ou d’ajuster automatiquement les événements qui sont en désordre. Si vous
définissez cette stratégie sur 8 secondes, les événements qu... | [
-0.03158419206738472,
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du niveau de
tolérance. L’heure de
l’événement est donc ajustée
par rapport à la tolérance
maximale d’arrivée tardive.
2
00:10:30
00:10:41
00:10:30
Événement arrivé en retard,
mais dans le niveau de
tolérance. L’heure de
l’événement n’est donc pas
ajustée.
3
00:10:42
00:10:42
00:10:42
Événement arrivé à temps.
Aucun aj... | [
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N °
d’événement
Heure de
l’événement
Heure
d’arrivée
System.Timestamp
Explication
4
00:10:38
00:10:43
00:10:38
Événement arrivé en désordre,
mais dans la tolérance de
5 secondes. L’heure de
l’événement n’est donc pas
ajustée. À des fins d’analyse,
cet événement sera considéré
comme précédant l’événement
numéro 4 (en co... | [
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Pour en connaître la raison, lisez la section relative à l’erreur
InputPartition.
Ces messages sont là pour vous informer que des événements sont arrivés en retard et
qu’ils seront supprimés ou ajustés en fonction de votre configuration. Vous pouvez
ignorer ces messages si vous avez configuré la stratégie d’arrivée tar... | [
-0.02913663536310196,
-0.01564762555062771,
-0.035189904272556305,
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-0.02739713527262211,
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Voici un exemple de ce message :
{"message Time":"2019-02-04 17:11:52Z","error":null,
"message":"First Occurred:
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errors of kind 'LateInputEvent' between processing times '2019-02-
04T17:10:49.7250696Z' and '2019-02-04T17:11:48.7563961Z'.... | [
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0.03528040647506714,
0.05162481963634491,
0.037249770015478134,
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progressent indépendamment.
Quand plusieurs partitions du même flux d’entrée sont combinées, la tolérance d’arrivée
tardive correspond au délai maximal d’attente de nouvelles données pour chaque
partition. S’il existe une partition dans votre hub d’événements ou si IoT Hub ne reçoit
pas d’entrées, la chronologie de cet... | [
-0.036328379064798355,
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1. Vérifiez que toutes les partitions de votre hub d’événements/hub IoT reçoit une
entrée.
2. Utilisez une clause Partition by PartitionID dans votre requête.
Cela se produit lorsqu’il existe une partition d’entrée qui n’a jamais reçu d’entrée. Vous
pouvez vérifier les métriques d’entrée par partition pour valider ce c... | [
-0.02029932104051113,
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0.052236977964639664,
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0.01746256835758686,
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Comprendre la gestion du temps dans
Azure Stream Analytics
Article • 19/02/2025
Dans cet article, vous allez apprendre à faire des choix de conception pour résoudre les
problèmes pratiques de la gestion du temps dans les travaux Azure Stream Analytics.
Les choix de conception en matière de gestion du temps sont étroite... | [
0.0074768285267055035,
-0.016590392217040062,
0.00022984352835919708,
0.007949241437017918,
0.05774974822998047,
-0.015109590254724026,
0.03603476285934448,
0.053649526089429855,
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... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "574",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Analytics de
déterminer à quel moment le système peut générer des résultats complets,
corrects et répétables qu’il n’est pas utile de retirer. Le traitement peut être
effectué de façon prévisible et reproductible. Par exemple, s’il est nécessaire
d’effectuer un nouveau calcul dans le cadre de la gestion des erreurs, le... | [
0.005457600578665733,
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"service_name": "Stream Analytics",
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"total_... |
Stream Analytics propose aux utilisateurs deux choix en ce qui concerne l’heure de
l’événement : l’heure d’arrivée et l’heure de l’application.
Une heure d’arrivée est affectée à la source d’entrée quand l’événement atteint la
source. Vous pouvez accéder à l’heure d’arrivée à l’aide de la propriété
EventEnqueuedUtcTime... | [
0.011746358126401901,
-0.03697018325328827,
-0.004800577647984028,
-0.013167264871299267,
0.03648921474814415,
0.01777569018304348,
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "575",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
de traitement de flux de savoir s’il
n’existe aucun événement ou si des événements sont retardés. Pour cette raison, Azure
Stream Analytics génère des limites heuristiques pour chaque partition d’entrée en
procédant comme suit :
Lorsqu’il y a un événement entrant, la limite est égale à la plus grande durée
d’événement ... | [
0.0067181964404881,
-0.02880444936454296,
-0.006783842574805021,
-0.024259958416223526,
0.04394359141588211,
0.014248726889491081,
0.04537186026573181,
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-0.031595319509506226,
-0.025006694719195366,
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "575",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
est le temps écoulé depuis la dernière fois qu’un événement d’entrée a été observé
plus l’heure d’arrivée de cet événement d’entrée.
L’heure d’arrivée ne peut être qu’une estimation, car l’heure d’arrivée réelle est
générée au niveau du répartiteur d’événements d’entrée, comme Event Hubs, et
non sur la machine virtuell... | [
-0.005662668962031603,
-0.022125978022813797,
-0.035692255944013596,
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0.02... | {
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sont utilisées dans le répartiteur d’événements d’entrée.
Les systèmes de traitement de données de streaming dépourvus d’une plage de
tolérance d’arrivée tardive peuvent pâtir de sorties retardées quand les entrées
sont éparses et que plusieurs partitions sont utilisées.
2. Le comportement du système doit être reproduc... | [
-0.0004006253439001739,
-0.01807020790874958,
-0.039082933217287064,
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Par définition de la fenêtre de tolérance d’arrivée tardive, pour chaque événement
entrant, Azure Stream Analytics compare l’heure de l’événement et l’heure d’arrivée. Si
l’heure de l’événement est en dehors de la fenêtre de tolérance, vous pouvez configurer
le système pour qu’il supprime l’événement ou ajuste l’heure ... | [
-0.013031023554503918,
-0.027238376438617706,
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la pratique, ceux-ci peuvent correspondre à toutes sortes d’appareils, peut-être sur
différentes versions de matériels et de logiciels.
Au lieu d’utiliser une limite globale pour tous les événements d’une partition d’entrée,
Stream Analytics propose un autre mécanisme appelé sous-flux. Vous pouvez utiliser
des sous-flu... | [
-0.0022216930519789457,
-0.033764638006687164,
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Lorsque vous utilisez des sous-flux, Stream Analytics applique la fenêtre de tolérance
d’arrivée tardive aux événements entrants. La tolérance d’arrivée tardive détermine la
quantité maximale de séparation entre les différents sous-flux. Par exemple, si
l’appareil 1 est à l’horodatage 1 et que l’appareil 2 est à l’horo... | [
-0.0031263825949281454,
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dérive l’heure de début de la spécification de la requête. Cependant,
sachant que le répartiteur d’événements d’entrée est indexé uniquement par heure
d’arrivée, le système doit traduire l’heure de l’événement de début en heure d’arrivée. Le
système peut commencer à traiter les événements à partir de cet instant dans l... | [
-0.005428615491837263,
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(tolérance d’arrivée tardive). La tolérance d’arrivée précoce est fixe et ne peut pas être
ajustée. Ces stratégies de temps sont utilisées par Stream Analytics pour offrir des
garanties solides. Cependant, ces paramètres ont parfois des incidences inattendues :
1. Envoi accidentel d’événements trop précoces.
Les événem... | [
-0.014593185856938362,
0.0007645227597095072,
-0.031473103910684586,
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0.030936889350414276,
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à l’heure calculée : heure maximale de l’événement
observée jusque-là par le système moins la taille de la plage de tolérance de
désordre. Par défaut, la tolérance de désordre est configurée sur zéro (00 minutes
et 00 secondes). Quand vous lui attribuez une valeur supérieure à zéro, la première
sortie du travail de str... | [
0.0024092074017971754,
0.02197352610528469,
-0.038587234914302826,
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0.03741830587387085,
0.017182186245918274,
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5. La valeur de System.Timestamp est différente de l’heure indiquée dans le champ
Heure de l’événement.
Comme indiqué précédemment, le système ajuste l’heure d’événement en fonction
des plages de tolérance de désordre ou d’arrivée tardive. La valeur de
System.Timestamp de l’événement est ajustée, mais pas celle du cham... | [
-0.025692366063594818,
-0.010508892126381397,
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0.013410208746790886,
0.022829562425613403,
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directement impactée par la configuration du paramètre
Événements qui arrivent en retard de la page Ordre des événements du
travail sur le portail Azure.
Événements
d’entrée
précoces
Indique le nombre d’événements arrivant précocement de la source, qui ont
été supprimés ou dont l’horodatage a été ajusté si leur précoci... | [
0.007701343856751919,
-0.010480889119207859,
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0.056255608797073364,
0.010378611274063587,
0.05177456513047218,
0.04214268550276756,
-0.025590864941477776,
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Plusieurs raisons peuvent expliquer le fait que cette valeur de métrique soit supérieure à
0 dans des conditions normales de fonctionnement :
1. Retard de traitement inhérent au pipeline de streaming. Normalement, ce délai est
minime.
2. La plage de tolérance de désordre a occasionné un retard, car la limite est réduit... | [
-0.008423857390880585,
-0.06038472801446915,
-0.015885552391409874,
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0.03979823365807533,
0.03814377263188362,
0.045643046498298645,
0.04267916828393936,
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-0.026770126074552536,
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limite comme unique déclencheur
de la génération des événements de sortie. Sachant que la limite est dérivée des
données d’entrée, elle est répétable pendant la récupération après une défaillance, mais
aussi dans le retraitement initié par l’utilisateur. En cas d’utilisation des agrégations
fenêtrées, le service génère... | [
-0.02398836426436901,
-0.061947938054800034,
-0.028183741495013237,
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0.04288307949900627,
0.03628549724817276,
0.02188001573085785,
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"total_... |
temps donnée soient générés plusieurs fois. Les résultats d’agrégation se font plus
précis à mesure que les valeurs d’entrée sont affinées. Dans un premier temps, les
événements peuvent être extrapolés et revus au fil du temps. Par exemple, quand un
appareil est hors connexion sur le réseau, un système peut utiliser un... | [
0.007132241036742926,
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0.008319376967847347,
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-0.057416822761297226,
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La plage d’arrivée précoce est de 5 minutes
La plage d’arrivée tardive est de 5 minutes
La plage de réorganisation est de 2 minutes
1. Illustration de la progression de la limite à travers ces événements :
Processus notables illustrés dans le graphique précédent :
a. Le premier événement (device1) et le deuxième événem... | [
-0.03248613700270653,
-0.029618654400110245,
-0.028984414413571358,
0.001101791625842452,
0.044346533715724945,
0.019510824233293533,
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0.06505176424980164,
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-0.05842607095837593,
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tardive est appliquée. L’heure de l’événement est ajustée (12:22), laquelle se
situe au-dessus de la limite (12:21), et aucun ajustement supplémentaire n’est
appliqué.
2. Deuxième illustration de la progression de la limite sans stratégie d’arrivée
précoce :
Dans cet exemple, aucune stratégie d’arrivée précoce n’est ap... | [
-0.028114140033721924,
-0.004891802091151476,
-0.005012445151805878,
-0.02012745663523674,
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Considérations relatives à l’ordre des événements Azure Stream Analytics
Métriques de travaux Azure Stream Analytics
Étapes suivantes
Yes
No | [
0.043484166264534,
-0.004307209514081478,
0.025433098897337914,
0.023705264553427696,
0.05352185294032097,
0.036171022802591324,
0.022279558703303337,
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Concepts de point de contrôle et de
relecture dans les travaux Azure Stream
Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article décrit les concepts de point de contrôle et de relecture internes dans Azure
Stream Analytics ainsi que leur impact sur la récupération de travail. Chaque fois qu’un
travail Stream Analytics s’exécute,... | [
0.008631959557533264,
-0.025734256953001022,
-0.007650020532310009,
0.003448771545663476,
0.055409323424100876,
-0.007304382510483265,
0.06601019948720932,
0.05132235214114189,
-0.025948939844965935,
-0.07595384120941162,
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Chaque fois qu’un travail Stream Analytics s’exécute, il est monté en puissance en
interne pour pouvoir gérer plusieurs nœuds worker. L’état de chaque nœud worker est
consigné dans un point de contrôle à quelques minutes d’intervalle, ce qui permet au
système d’effectuer une récupération en cas d’échec.
Dans certains c... | [
0.015594645403325558,
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plus d’unités de streaming. Pour
plus d’informations, consultez Mettre à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics pour
augmenter le débit.
La version actuelle de Stream Analytics n’affiche pas de rapport quand ce type de
processus de récupération a lieu.
Microsoft met occasionnellement à niveau les fichiers binaire... | [
0.017953384667634964,
-0.020534032955765724,
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fenêtres de votre requête. Sinon, vous obtenez des résultats incorrects ou partiels
pendant la mise à niveau de service, car les données sources peuvent ne pas être
conservées suffisamment longtemps pour contenir la taille de fenêtre entière.
En règle générale, la relecture nécessaire est proportionnelle à la taille de... | [
-0.010186044499278069,
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aux
hubs d’événements pendant trois jours, puis continuez à envoyer des événements.
2. Démarrez le travail en définissant l’heure de début sur Maintenant.
3. Mesurez le temps entre l’heure de début et la génération de la première sortie. La
durée correspond approximativement au retard théorique du travail pendant une
m... | [
0.011237500235438347,
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Pour modifier la syntaxe de requête sur un travail de streaming ou pour ajuster les
entrées et les sorties, le travail doit être arrêté pour effectuer les modifications et mettre
à niveau la conception du travail. Dans ce type de scénarios, quand un utilisateur arrête
le travail de streaming et le redémarre, le scénari... | [
0.030481887981295586,
-0.015611831098794937,
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Diagramme de travail Stream Analytics
(préversion) dans le portail Azure
Article • 01/06/2023
Le diagramme de travail du portail Azure peut vous aider à visualiser les étapes de
requête (concept logique) ou le nœud de streaming (concept physique) de votre travail
avec sa source d’entrée, sa destination de sortie et ses... | [
0.017285671085119247,
-0.018185071647167206,
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à l’aide du diagramme de travail logique
(préversion) dans le portail Azure.
Cet article décrit les deux types de diagrammes de travaux pour vous guider.
） Important
Cette fonctionnalité est actuellement en PRÉVERSION.
Pour connaître les conditions
juridiques qui s’appliquent aux fonctionnalités Azure en version bêta, ... | [
-0.0042821611277759075,
-0.020837271586060524,
0.0075820740312337875,
-0.00505991792306304,
0.07202740758657455,
0.038542065769433975,
0.0344497412443161,
0.01639346033334732,
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-0.05311265215277672,
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Sur le portail Azure, recherchez et sélectionnez un travail Stream Analytics. Ensuite, sous
Outils de développement, sélectionnez Diagramme de travail (préversion) :
Dans le coin supérieur gauche, vous pouvez basculer entre les deux types de diagramme
de travail en cliquant sur Logique, Physique.
La capture d’écran sui... | [
0.00025904233916662633,
-0.010723352432250977,
-0.04174768924713135,
0.032052576541900635,
0.04603376239538193,
0.04240996763110161,
0.004897154867649078,
0.031471990048885345,
-0.025035127997398376,
-0.06494777649641037,
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1. Section de barre de commandes : il s’agit de la zone de commande dans laquelle
vous pouvez configurer l’intervalle de temps des métriques de travail,
basculer/configurer la visualisation de carte thermique, rechercher un nœud de
streaming et basculer entre l’affichage Diagramme et l’affichage Tableau.
Paramètres de ... | [
0.020228978246450424,
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0.01921435073018074,
0.01699824631214142,
0.029525529593229294,
0.03529654070734978,
-0.03457256034016609,
-0.08836745470762253,
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2. Section Diagramme/Tableau : il s’agit de l’endroit où vous pouvez afficher les
métriques (agrégées dans l’intervalle de temps sélectionné) au niveau du nœud de
streaming avec l’affichage Diagramme ou Tableau. Chaque zone de cette section
représente un nœud de streaming utilisé pour traiter les données d’entrée. Les
... | [
0.009849374182522297,
-0.009050141088664532,
-0.035325851291418076,
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0.04266960546374321,
0.012948363088071346,
-0.012103884480893612,
0.026288889348506927,
-0.03338601812720299,
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Pour en savoir plus sur la façon de déboguer avec un diagramme physique, consultez
Débogage avec le diagramme de travail physique (préversion) dans le Portail Azure.
Le diagramme du processeur dans le diagramme de travail physique visualise la
topologie du processeur à l’intérieur du nœud de streaming spécifique. Pour ... | [
-0.007690914440900087,
-0.0009001030120998621,
-0.02018016390502453,
0.010482835583388805,
0.05972643941640854,
0.014737687073647976,
-0.007667283061891794,
0.028070827946066856,
-0.037286028265953064,
-0.06702093034982681,
-0.0035410989075899124,
-0.03624214604496956,
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1. Section de la barre d’informations : c’est l’endroit où vous pouvez afficher les
informations de base pour ce diagramme de processeur, telles que l’intervalle de
temps, le nom de nœud de streaming correspondant.
2. Section diagramme : il s’agit de l’endroit où le diagramme du processeur est
visualisé. Chaque zone de... | [
0.008261064998805523,
-0.031686969101428986,
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-0.01426473818719387,
0.0418689101934433,
0.009778511710464954,
0.013286509551107883,
0.041139569133520126,
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-0.06578708440065384,
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-0.07079724222421646,
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Type de processeur
Description
Merger
Ce processeur doit recevoir les données de flux de
partition croisée, qui ont été générées à partir de plusieurs
nœuds de streaming en amont. La meilleure pratique pour
optimiser les performances du travail consiste à mettre à
jour la requête pour supprimer le processeur de fusion
... | [
-0.03163653984665871,
-0.021216480061411858,
-0.04993299022316933,
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0.04702011123299599,
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0.037... | {
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"total_p... |
et le processeur de sortie.
Type de sérialiseur : il affiche le type de la sérialisation. Stream Analytics
prend en charge plusieurs types de sérialisation. Il est uniquement disponible
dans le processeur d’entrée et le processeur de sortie.
Le diagramme de travail logique a une disposition similaire au diagramme physi... | [
0.00394160533323884,
-0.006699135527014732,
-0.042441487312316895,
0.000468526006443426,
0.029847320169210434,
0.05197964981198311,
0.004251402802765369,
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"total_... |
Journaux d’activité : les opérations effectuées sur les travaux sont affichées
ici. Lorsque le journal de diagnostic du travail est activé, il est également
affiché ici. Pour en savoir plus sur les journaux des travaux, consultez
Journaux des travaux Azure Stream Analytics.
Lorsqu’un diagramme de travail logique est ch... | [
0.018733739852905273,
0.004789851605892181,
-0.02962847612798214,
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Stratégies d’erreur de sortie d’Azure
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article décrit les stratégies de gestion des erreurs de sortie qui peuvent être
configurées dans Azure Stream Analytics.
Les stratégies de gestion des erreurs de sortie s’appliquent seulement aux erreurs de
conversion de données qui se prod... | [
-0.011133535765111446,
-0.0137129295617342,
-0.011814308352768421,
0.018522081896662712,
0.05173361673951149,
0.016838964074850082,
0.03996039554476738,
0.03662104159593582,
-0.044139690697193146,
-0.06419315189123154,
0.0003631434228736907,
-0.025936812162399292,
-0.05134088173508644,
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Azure Stream Analytics supprime tous les événements de sortie qui entraînent une
erreur de conversion de données. Les événements supprimés ne peuvent pas être
récupérés pour un retraitement ultérieur.
Toutes les erreurs temporaires (par exemple les erreurs de réseau) font l’objet de
nouvelles tentatives, quelle que soi... | [
-0.005650571081787348,
-0.042544011026620865,
-0.02283770963549614,
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0.05591556057333946,
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Tester une tâche Azure Stream Analytics
sur le portail
Article • 01/06/2023
Dans Azure Stream Analytics, vous pouvez tester votre requête sans démarrer ou arrêter
votre travail. Vous pouvez tester des requêtes sur des données entrantes de vos sources
de diffusion en continu ou charger des exemples de données à partir d... | [
0.019743071869015694,
-0.012999250553548336,
-0.014886057935655117,
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0.016211211681365967,
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Voici un exemple de données au format brut :
5. Pour tester votre requête avec des données entrantes, sélectionnez Tester la
requête. Les résultats s’affichent dans l’onglet Résultats du test. Vous pouvez
également sélectionner Télécharger les résultats pour télécharger les résultats. | [
0.025178296491503716,
-0.0032649582717567682,
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0.05294737592339516,
0.037045788019895554,
0.012938693165779114,
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6. Pour tester votre requête sur un intervalle de temps spécifique d’événements
entrants, sélectionnez Sélectionner un intervalle de temps.
7. Définissez l’intervalle de temps des événements que vous souhaitez utiliser pour
tester votre requête et sélectionnez Exemple. Dans cet intervalle de temps, vous
pouvez récupére... | [
0.03656117245554924,
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0.02148634009063244,
0.021736502647399902,
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8. Une fois les événements échantillonnés pour l’intervalle de temps sélectionné, ils
s’affichent dans l’onglet Aperçu d’entrée.
9. Sélectionnez Réinitialiser pour voir l’exemple de liste d’événements entrants. Si
vous sélectionnez Réinitialiser, votre sélection d’intervalle de temps sera perdue.
Sélectionnez Tester la... | [
0.002820699941366911,
-0.002908996306359768,
-0.0063414075411856174,
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0.04315299540758133,
0.03632725030183792,
0.028049081563949585,
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Au lieu d’utiliser des données actives, vous pouvez utiliser des exemples de données à
partir d’un fichier local pour tester votre requête Azure Stream Analytics.
1. Connectez-vous au portail Azure.
2. Localisez votre tâche Stream Analytics existante et sélectionnez-la.
3. Dans la page de la tâche Stream Analytics, sou... | [
0.01272464171051979,
-0.03705645352602005,
-0.0010570934973657131,
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0.02853916585445404,
0.006004631984978914,
0.019703377038240433,
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6. Dès que vous chargez le fichier, vous pouvez également voir le contenu du fichier
sous la forme d’un tableau ou au format brut. Si vous sélectionnez Réinitialiser, les
exemples de données retournent vers les données d’entrée entrantes expliquées
dans la section précédente. Vous pouvez charger n’importe quel autre fi... | [
-0.0073134866543114185,
-0.051930204033851624,
-0.023973718285560608,
0.019674798473715782,
0.04447507485747337,
0.058121830224990845,
-0.025492001324892044,
0.004302538000047207,
-0.02153247967362404,
-0.07051204144954681,
-0.013649738393723965,
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10. Après avoir vérifié les résultats affichés dans le navigateur, vous pouvez Démarrer
le travail.
1. La stratégie de temps n’est pas prise en charge dans le test du portail :
Désordre : tous les événements entrants seront classés.
Arrivée tardive : il n’y aura pas d’événement d’arrivée tardive puisque Stream
Analytic... | [
0.0013282584259286523,
0.0005918240640312433,
-0.03225881978869438,
0.02596260979771614,
0.03824115917086601,
0.01920013315975666,
0.023556841537356377,
0.03186464682221413,
-0.029569413512945175,
-0.05129437893629074,
0.0042906031012535095,
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Si vous recevez l’erreur : « La taille de la requête est trop grande. Réduisez la taille des
données d’entrée, puis réessayez. », suivez les étapes ci-dessous :
Réduisez la taille d’entrée : Testez votre requête avec un exemple de fichier de
taille inférieure ou sur un intervalle de temps plus court.
Réduisez la taille... | [
-0.018597574904561043,
-0.06927650421857834,
-0.0027141193859279156,
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0.05171404778957367,
0.03541664779186249,
0.010341483168303967,
0.033931925892829895,
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-0.0724940225481987,
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Procédure de démarrage d’un travail
Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Vous pouvez démarrer votre travail Azure Stream Analytics à partir du portail Azure, de
PowerShell ou Visual Studio. Lorsque vous démarrez un travail, vous sélectionnez l’heure
à laquelle le travail doit commencer à créer la sortie. Le port... | [
0.0053354897536337376,
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0.018185850232839584,
0.029186392202973366,
0.015742598101496696,
0.036783501505851746,
0.04051125794649124,
-0.017366811633110046,
-0.07975251972675323,
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fenêtrée partielle n’est générée. Il
s’agit toujours de la valeur agrégée complète.
Personnalisé : vous pouvez choisir le point de départ de la sortie. Comme avec
l’option Maintenant, Azure Stream Analytics lit automatiquement les données
avant cette heure si un opérateur temporel est utilisé.
Lors du dernier arrêt : c... | [
-0.010381319560110569,
-0.036834362894296646,
-0.0293730441480875,
0.027712656185030937,
0.0348651297390461,
0.05058435723185539,
0.03085162863135338,
0.042149290442466736,
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produire dans la sortie. Pou plus d’informations sur le traitement en une seule fois,
consultez la page Garanties de remise d’événement.
Accédez à votre travail dans le portail Azure et sélectionnez Démarrer sur la page de
présentation. Choisissez l’heure de début de sortie du travail, puis sélectionnez
Démarrer.
Chois... | [
-0.024793732911348343,
-0.0012701195664703846,
-0.026379600167274475,
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0.04725794866681099,
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Démarrage rapide : Créer un travail Stream Analytics à l’aide du portail Azure
Démarrage rapide : Créer un travail Stream Analytics à l’aide d’Azure PowerShell
Démarrage rapide : créer une tâche Stream Analytics à l’aide des outils Azure
Stream Analytics pour Visual Studio
Étapes suivantes | [
-0.011082321405410767,
0.0015268996357917786,
-0.016862303018569946,
0.018783388659358025,
0.03948624059557915,
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0.012159298174083233,
0.039779067039489746,
0.04207933694124222,
-0.02076350525021553,
-0.039035167545080185,
0.02428349107503891,
-0.008056429214775562,
-0.04972242936491966,
0.017... | {
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Mettre à l'échelle automatiquement les
unités de streaming
Article • 28/05/2024
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. Stre... | [
0.004875960294157267,
-0.02596680447459221,
-0.01014731451869011,
0.029248250648379326,
0.037119608372449875,
0.03827395662665367,
0.01093536987900734,
0.05200919508934021,
-0.015940574929118156,
-0.06685340404510498,
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à l’échelle automatique dans Azure Monitor, consultez Vue
d’ensemble de la mise à l’échelle automatique dans Microsoft Azure.
Voici des exemples de mise à l’échelle automatique personnalisée :
Augmenter les unités de streaming lorsque le pourcentage d’utilisation moyen de
la tâche au cours des deux dernières minutes dé... | [
0.04511026665568352,
-0.013954965397715569,
-0.00920533575117588,
0.025848710909485817,
0.05371299013495445,
0.04527846351265907,
0.025646179914474487,
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Utiliser davantage d’unités de streaming pendant les heures de bureau et moins
pendant les heures creuses.
Tous les travaux Stream Analytics peuvent mettre à l’échelle automatiquement entre 1/3,
2/3 et 1 SU V2. La mise à l’échelle automatique au-delà de 1 SU V2 nécessite que votre
travail dispose d’une topologie parall... | [
0.006501524709165096,
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0.04204222187399864,
0.007282222155481577,
0.04928405210375786,
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-0.06751465052366257,
-0.03545799106359482,
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0.0... | {
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"total_p... |
Ce paramètre vous permet de définir un nombre fixe d’unités de streaming pour votre
travail. Notez que le nombre par défaut d’unités SU est de 1 lors de la création d’un
travail.
1. Sélectionnez l’option Mise à l’échelle manuelle si elle n’est pas sélectionnée.
2. Utilisez le curseur pour définir les unités d’utilisati... | [
-0.009242633357644081,
-0.009064685553312302,
-0.05297952890396118,
0.006998897530138493,
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0.05910538136959076,
0.04698747768998146,
0.044082581996917725,
-0.026940984651446342,
-0.06079477444291115,
-0.034501586109399796,
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de votre travail.
3. Sélectionnez Enregistrer dans la barre d’outils pour enregistrer le paramètre.
| [
-0.03618945553898811,
-0.010583273135125637,
-0.022913970053195953,
-0.022707948461174965,
0.014894201420247555,
0.07986634969711304,
0.049065932631492615,
-0.015346220694482327,
-0.055697012692689896,
-0.07542886584997177,
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-0.002209865488111973,
-0.0325993075966835,
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"total_... |
Vous pouvez configurer la mise à l’échelle automatique des unités de streaming à l’aide
de conditions. Cette condition de mise à l’échelle Par défaut est exécutée quand aucune
des autres conditions de mise à l’échelle ne correspond. Par conséquent, vous devez
sélectionner une condition par défaut pour votre travail. Vo... | [
-0.033709581941366196,
-0.0025673655327409506,
-0.010586707852780819,
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0.0601709745824337,
0.06743408739566803,
0.0060647111386060715,
0.031912609934806824,
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-0.04881691932678223,
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"total_... |
La procédure suivante vous montre comment ajouter une condition pour augmenter
automatiquement les unités de streaming (scale out) lorsque l’utilisation de la SU
(mémoire) est supérieure à 75 %. Ou comment réduire les unités de streaming (scale-in)
lorsque l’utilisation de la SU est inférieure à 25 %. Les incréments so... | [
-0.029327528551220894,
-0.034117016941308975,
-0.005590876564383507,
-0.0352105014026165,
0.04534798115491867,
0.04823922738432884,
0.010661282576620579,
0.01143357902765274,
-0.056880269199609756,
-0.052582498639822006,
-0.011763598769903183,
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"total_p... |
pour déclencher l’action de mise à
l’échelle.
c. Sélectionnez une opération dans la section Action. Dans cet exemple, la valeur
est Augmenter.
７ Notes
Vous ne pouvez pas définir de planification dans la condition par défaut. L’option
par défaut est exécutée quand aucune des autres conditions de planification n’est
remp... | [
-0.0176396444439888,
-0.009615183807909489,
-0.04094691947102547,
-0.019357256591320038,
0.06484760344028473,
0.048109449446201324,
0.027828305959701538,
0.02218148671090603,
-0.0340862013399601,
-0.05355626717209816,
-0.025837957859039307,
-0.003945305943489075,
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0.02... | {
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d. Sélectionnez ensuite Ajouter.
6. Sélectionnez une nouvelle fois + Ajouter une règle, puis procédez comme suit
dans la page Règle de mise à l’échelle :
a. Sélectionnez une métrique dans la liste déroulante Nom de la métrique. Dans
cet exemple, il s’agit de SU % Utilization (Utilisation du pourcentage de SU).
b. Sélec... | [
-0.045217886567115784,
-0.041146811097860336,
-0.03325921297073364,
-0.010022662580013275,
0.0638585314154625,
0.060657210648059845,
0.008915758691728115,
0.021118443459272385,
-0.05110708251595497,
-0.07009460777044296,
-0.026310361921787262,
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-... | {
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"total_... |
9. Sélectionnez Enregistrer.
７ Notes
Le bagottement fait référence à une condition de boucle qui provoque une série
d’événements de mise à l’échelle contraires. Un bagottement se produit quand un
événement de mise à l’échelle déclenche l’événement de mise à l’échelle contraire.
Reportez-vous à cet article qui décrit ... | [
-0.0301937498152256,
-0.02018764615058899,
-0.024990862235426903,
-0.024337200447916985,
0.060305364429950714,
0.02982623316347599,
0.03793913871049881,
0.026345064863562584,
-0.05111192539334297,
-0.045441269874572754,
-0.03204292431473732,
-0.002579502761363983,
-0.059212323278188705,
0.... | {
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"total_... |
Procédez comme suit pour configurer la règle afin de mettre à l’échelle le travail pour
utiliser un nombre spécifique d’unités de streaming. Là encore, la condition par défaut
est appliquée quand aucune des autres conditions de mise à l’échelle ne correspond.
1. Dans la page Mise à l’échelle, sélectionnez Mise à l’éche... | [
-0.023808807134628296,
0.003824215615168214,
-0.03451787307858467,
0.0016428552335128188,
0.06704210489988327,
0.02830529771745205,
0.010898930951952934,
0.032556723803281784,
-0.025942860171198845,
-0.05616956949234009,
-0.036820996552705765,
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2. Sélectionnez Ajouter une condition de mise à l’échelle sous le bloc Par défaut.
3. Spécifiez un nom pour la condition.
4. Confirmez la sélection de l’option Mettre à l’échelle selon une métrique.
5. Sélectionnez + Ajouter une règle pour ajouter une règle afin d’augmenter le
nombre d’unités de streaming quand l’utili... | [
-0.04870545119047165,
-0.021219147369265556,
-0.020013578236103058,
0.008929501287639141,
0.06784188747406006,
0.03899359703063965,
-0.009818175807595253,
0.03165559470653534,
-0.041592396795749664,
-0.04456442594528198,
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-0.06308755278587341,
-0... | {
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"total_... |
condition doit s’appliquer.
1. Dans la page Mise à l’échelle, sélectionnez Mise à l’échelle automatique
personnalisée pour l’option Choisir comment mettre à l’échelle vos ressources.
2. Sélectionnez Ajouter une condition de mise à l’échelle sous le bloc Par défaut.
3. Spécifiez un nom pour la condition.
4. Pour Mode de... | [
-0.034854065626859665,
-0.01176169328391552,
-0.00733366422355175,
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0.06266438961029053,
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-0.05340170860290527,
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0.00... | {
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"source": "625",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Écrire dans une table Azure SQL
Database à partir de vos travaux Azure
Stream Analytics
Article • 25/03/2023 • 5 minutes de lecture
Azure Stream Analytics prend en charge Azure SQL Database en tant que sortie pour
votre requête de diffusion en continu. Cet article explique comment utiliser SQL
Database comme sortie pou... | [
0.006951215211302042,
0.004311359487473965,
0.01425103284418583,
0.04037678614258766,
0.04021415859460831,
-0.0005318800103850663,
0.028490209951996803,
0.05135035514831543,
0.014214613474905491,
-0.07301406562328339,
-0.017951324582099915,
-0.048309292644262314,
-0.06285703927278519,
0.02... | {
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"total_... |
2. Sélectionnez un alias de sortie qui sera utilisé dans la requête de votre travail.
Indiquez le nom et le mode d’authentification de votre base de données. Vous
pouvez en savoir plus sur les options de configuration de sortie SQL.
3. Entrez un nom de table que vous souhaitez créer dans votre instance Azure SQL
Databa... | [
-0.011500534601509571,
-0.0012514198897406459,
-0.010787603445351124,
0.0036164631601423025,
0.04767166078090668,
0.048040732741355896,
0.020564107224345207,
0.019824545830488205,
-0.05461829528212547,
-0.06055528298020363,
-0.008573111146688461,
-0.013768590986728668,
-0.05457642674446106,
... | {
"azure_component": "other",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Sélectionnez Requête sous Topologie de travail et utilisez l’alias dans votre
requête pour écrire la sortie dans le nom de table que vous avez fourni à l’étape
précédente. Cliquez sur Tester la requête pour tester la logique de requête, et
affichez les Résultats de test, qui présentent le schéma de la sortie qui ser... | [
-0.037743888795375824,
-0.01282165665179491,
-0.013393389992415905,
0.019414681941270828,
0.06256449967622757,
0.04859254136681557,
0.0014054280472919345,
0.0029048649594187737,
-0.03764442354440689,
-0.08785440027713776,
0.012711461633443832,
0.0012373715871945024,
-0.07925184071063995,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 773,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "628",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
produite par le travail.
Remarque : Pour tester votre requête, vous devez disposer
de données de diffusion en continu entrantes dans votre source d’entrée, ou vous
pouvez charger des exemples de données pour tester la requête. Apprenez-en plus
dans Tester une requête Stream Analytics.
5. Cliquez sur Schéma de table SQL... | [
0.016081562265753746,
-0.009053394198417664,
-0.007440852466970682,
0.04807966947555542,
0.05885796621441841,
0.039856113493442535,
0.01389098446816206,
0.017728621140122414,
0.005360208917409182,
-0.08243371546268463,
0.01019071415066719,
-0.033882953226566315,
-0.05911640822887421,
0.005... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 774,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si votre requête Stream Analytics est modifiée pour produire un schéma différent,
vous devez modifier votre définition de table dans votre SQL Database. Cela
garantit que le travail Stream Analytics ne rencontrera pas d’erreurs de conversion
de données lors de la tentative d’écriture dans le récepteur.
6. Une fois que ... | [
0.006186444777995348,
-0.01956060528755188,
-0.02266722545027733,
0.03249737247824669,
0.06135118752717972,
0.03835732489824295,
0.019883032888174057,
0.0287918783724308,
-0.03942399099469185,
-0.06801511347293854,
-0.04653278738260269,
-0.027973538264632225,
-0.06484498828649521,
0.018717... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 775,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "630",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Sélectionnez un alias de sortie qui sera utilisé dans la requête de votre travail.
Indiquez le nom et le mode d’authentification de votre base de données. Vous
pouvez en savoir plus sur les options de configuration de sortie SQL.
3. Vous pouvez choisir une table existante dans l’instance SQL Database sélectionnée
en... | [
-0.03351421654224396,
0.023175615817308426,
-0.011939899995923042,
0.0046217055059969425,
0.05565879866480827,
0.0487399622797966,
-0.004463661462068558,
0.005910689011216164,
-0.06144585832953453,
-0.061700575053691864,
-0.019177839159965515,
0.014924740418791771,
-0.038186561316251755,
0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "631",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
4. Sélectionnez Requête sous Topologie de travail et utilisez le nom d’alias dans
votre requête pour écrire la sortie dans la table sélectionnée. Cliquez sur Tester la
requête pour tester la logique de requête, et affichez les Résultats de test.
Remarque : Pour tester votre requête, vous devez disposer de données de di... | [
-0.03335393965244293,
-0.006573033053427935,
-0.023894984275102615,
0.02580873668193817,
0.05833922699093819,
0.06089921295642853,
-0.0013188156299293041,
-0.0040118820033967495,
-0.025711296126246452,
-0.10211164504289627,
0.010027939453721046,
0.004242917988449335,
-0.07265030592679977,
... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "632",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
en continu entrantes dans Event Hub/IoT Hub, ou vous pouvez charger des
exemples de données pour tester la requête. Apprenez-en plus dans Tester une
requête Stream Analytics.
5. Dans l’onglet Schéma de table SQL, vous pouvez voir un nom de colonne et son
type à partir des données entrantes et dans la table sélectionnée... | [
-0.015468619763851166,
-0.012201355770230293,
-0.009655964560806751,
0.027149010449647903,
0.050245802849531174,
0.028722504153847694,
0.011204617097973824,
0.039234086871147156,
-0.037770774215459824,
-0.04099973291158676,
-0.02326435036957264,
-0.035361409187316895,
-0.07935427874326706,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 778,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "633",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
6. Une fois que votre requête est finale, sélectionnez Vue d’ensemble et Démarrer
pour le travail. Vous pouvez ensuite accéder à la table SQL Database pour afficher
la sortie de votre requête de diffusion en continu.
Il est important de s’assurer que la sortie de votre travail Stream Analytics correspond
aux noms de co... | [
-0.029213476926088333,
0.0002466112491674721,
-0.03531448170542717,
-0.001988030504435301,
0.04885154590010643,
0.07867750525474548,
0.009301380254328251,
0.022303782403469086,
-0.041043952107429504,
-0.07174119353294373,
-0.030102230608463287,
-0.03080569952726364,
-0.059093743562698364,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 779,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "634",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
mais cela peut entraîner une perte de
données ou des défaillances. Utilisez une fonction de conversion telle que
TRY_CAST() pour aligner les types dans la requête ou modifier la table de
destination.
Enregistrement : ce type n’est pas encore pris en charge pour cette sortie. La
valeur est remplacée par la chaîne « reco... | [
-0.01824606955051422,
0.011254736222326756,
-0.02589942328631878,
0.0009030455839820206,
0.06346771121025085,
0.05546067655086517,
0.0391835942864418,
0.053928129374980927,
-0.02349669486284256,
-0.051410336047410965,
0.010297342203557491,
0.0057291206903755665,
-0.050004858523607254,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 780,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "634",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Utiliser des données de référence SQL comme source d’entrée
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
Exemples de requête pour les modes d’utilisation courants dans Stream Analytics
Comprendre les entrées d’Azure Stream Analytics
Comprendre les sorties d’Azure Stream Analytics
Étapes suivantes | [
-0.002844714792445302,
-0.02087724208831787,
-0.02435142733156681,
0.024911951273679733,
0.06586645543575287,
0.03161421790719032,
0.03413413092494011,
0.05526270717382431,
-0.017610039561986923,
-0.049577027559280396,
-0.011139344424009323,
0.005966943688690662,
-0.077361561357975,
0.0005... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 781,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "635",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Utiliser les données de référence d’une
base de données SQL pour une tâche
Azure Stream Analytics
Article • 18/11/2023
Azure Stream Analytics prend en charge l'utilisation d'Azure SQL Database comme
source d'entrée de données de référence. Vous pouvez utiliser les données SQL
Database comme données de référence pour vo... | [
0.0036204622592777014,
0.027458323165774345,
0.005335901398211718,
0.00032262480817735195,
0.06343504041433334,
0.0031181713566184044,
0.04136756807565689,
0.07033985108137131,
0.015292417258024216,
-0.06849323958158493,
-0.016647808253765106,
-0.038702644407749176,
-0.060887448489665985,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 782,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "636",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
2. Renseignez les configurations d’entrée de Stream Analytics. Choisissez le nom de la
base de données, le nom du serveur, le nom d’utilisateur et le mot de passe. Si
vous souhaitez actualiser périodiquement votre entrée de données de référence,
choisissez « Activé » pour spécifier la fréquence d’actualisation au forma... | [
-0.002971038920804858,
0.00017335938173346221,
-0.01444974448531866,
-0.03488984704017639,
0.06942698359489441,
0.024681558832526207,
0.0011092465138062835,
0.010992813855409622,
-0.015959419310092926,
-0.0643640086054802,
-0.004463024437427521,
-0.013386779464781284,
-0.054502010345458984,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 783,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "637",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
3. Testez la requête d’instantané dans l’éditeur de requête SQL. Pour plus
d’informations, consultez Utiliser l’éditeur de requête SQL du portail Azure pour se
connecter aux données et les interroger.
Accédez à Paramètres du compte de stockage sous Configurer, puis sélectionnez
Ajouter un compte de stockage.
Spécifier ... | [
-0.012342090718448162,
-0.014811363071203232,
-0.01987084373831749,
0.05959559977054596,
0.09427438676357269,
0.03724480792880058,
0.03772392123937607,
0.043808694928884506,
-0.0007055170717649162,
-0.08279385417699814,
-0.03421198949217796,
-0.03227856382727623,
-0.07494298368692398,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 784,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "638",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Après avoir configuré les autres entrées, les sorties et la requête, vous pouvez démarrer
la tâche Stream Analytics.
Suivez ces étapes pour ajouter Azure SQL Database comme source d’entrée de
référence à l’aide de Visual Studio :
1. Installez les outils Stream Analytics pour Visual Studio. Les versions suivantes de
Vis... | [
0.010258139111101627,
0.015576168894767761,
-0.006709104869514704,
0.014096470549702644,
0.049913130700588226,
0.020929720252752304,
0.04915062338113785,
0.054632268846035004,
-0.00927005149424076,
-0.09684750437736511,
-0.042931921780109406,
-0.021603690460324287,
-0.0708501935005188,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 785,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "639",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Utilisez SQL Server Management Studio pour créer une table dans laquelle stocker vos
données de référence. Pour plus d’informations, consultez Concevoir votre première
base de données Azure SQL à l’aide de SSMS.
L’exemple de table utilisé dans l’exemple suivant a été créé à partir de l’instruction
suivante :
SQL
1. Dan... | [
0.013015765696763992,
0.03799295425415039,
0.0033784625120460987,
0.01946992613375187,
0.0659065991640091,
0.026159631088376045,
0.027420103549957275,
0.07553518563508987,
-0.010748033411800861,
-0.062835194170475,
-0.03354361280798912,
-0.017371894791722298,
-0.06378822773694992,
0.024154... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 786,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "640",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
1. Créez une entrée.
2. Double-cliquez sur Input.json dans l’Explorateur de solutions.
Définir la base de données SQL comme entrée de
données de référence | [
-0.024423964321613312,
-0.007729443721473217,
0.0006011372315697372,
0.010429177433252335,
0.04251069948077202,
0.031168978661298752,
0.002756409579887986,
0.030816223472356796,
-0.03664186969399452,
-0.06312578171491623,
-0.0001679904671618715,
-0.031111478805541992,
-0.07201478630304337,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 787,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "641",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
3. Renseignez la configuration d’entrée Stream Analytics. Choisissez le nom de la
base de données, le nom du serveur, le type d’actualisation et la fréquence
d’actualisation. Spécifiez la fréquence d’actualisation au format DD:HH:MM .
Si vous choisissez « Exécuter une seule fois » ou « Exécuter périodiquement », un
fic... | [
-0.024411607533693314,
0.004506669007241726,
-0.0003250716545153409,
-0.007759057451039553,
0.03327369689941406,
0.01800435036420822,
0.030289819464087486,
0.02926572784781456,
-0.028753604739904404,
-0.0605953224003315,
-0.006755879148840904,
-0.004287974443286657,
-0.06074770167469978,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 788,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "642",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Si vous choisissez « Actualiser régulièrement avec une requête delta », deux
fichiers code-behind SQL sont générés : [Alias d’entrée].snapshot.sql et [Alias
d’entrée].delta.sql.
4. Ouvrez le fichier SQL dans l’éditeur et écrivez la requête SQL.
5. Si vous utilisez Visual Studio 2019 et que vous avez installé SQL Server... | [
0.016978811472654343,
-0.0290774367749691,
-0.002438843948766589,
0.01193098071962595,
0.08267399668693542,
0.04469316825270653,
0.030834849923849106,
0.03753547742962837,
-0.008280829526484013,
-0.10117486864328384,
-0.02543875016272068,
-0.025763604789972305,
-0.07010596245527267,
0.0092... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 789,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "643",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Avant de déployer la tâche sur Azure, vous pouvez tester la logique de la requête
localement par rapport à des données d’entrée actives. Pour plus d’informations sur
cette fonctionnalité, consultez Tester des données actives localement à l’aide des outils
Azure Stream Analytics pour Visual Studio (préversion). Une fois... | [
0.01871653087437153,
-0.021997572854161263,
-0.011310195550322533,
0.028200196102261543,
0.073085717856884,
0.011641264893114567,
0.028270216658711433,
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0.014852938242256641,
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-0.012795724906027317,
-0.05657559260725975,
-0.05783355236053467,
0.026... | {
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "644",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
SQL
2. Créez la requête de capture instantanée.
Utilisez le paramètre @snapshotTime pour indiquer au runtime Stream Analytics
d’obtenir le jeu de données de référence à partir de la table temporelle de la base
de données SQL valide à l’heure système. Si vous ne fournissez pas ce paramètre,
vous risquez d’obtenir un jeu... | [
-0.01917981170117855,
-0.002799633890390396,
-0.019773883745074272,
-0.006014546379446983,
0.05773794278502464,
0.024264229461550713,
0.037009675055742264,
0.024791870266199112,
-0.019323309883475304,
-0.09136125445365906,
-0.01602393202483654,
-0.05108948051929474,
-0.046394892036914825,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "645",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
se charge de la
comptabilité en capturant une opération d’insertion et de suppression. Le runtime
CREATE TABLE DeviceTemporal
(
[DeviceId] int NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED
, [GroupDeviceId] nvarchar(100) NOT NULL
, [Description] nvarchar(100) NOT NULL
, [ValidFrom] datetime2 (0) GENERATE... | [
-0.037719160318374634,
0.012893964536488056,
-0.011757667176425457,
0.003596241818740964,
0.07361205667257309,
-0.0036038432735949755,
0.03456205502152443,
0.019713178277015686,
-0.020997684448957443,
-0.05827389657497406,
-0.009436658583581448,
-0.013189733028411865,
-0.03688276186585426,
... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "645",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Stream Analytics applique ensuite les résultats de la requête delta à l’instantané
précédent pour conserver les données de référence à jour. Un exemple de requête
delta est présenté ci-dessous :
SQL
Notez que le runtime Stream Analytics peut exécuter périodiquement la requête
d’instantané en plus de la requête delta po... | [
0.00406288867816329,
-0.004637014586478472,
-0.03195390850305557,
0.011465181596577168,
0.08075693249702454,
0.029828984290361404,
0.021786285564303398,
0.03051227703690529,
-0.010507871396839619,
-0.08716006577014923,
0.0020506277214735746,
-0.01301359012722969,
-0.06699123978614807,
0.01... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "646",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
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