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|---|---|---|
Le principal de service a le même nom que le travail Stream Analytics. Par exemple,
si le nom de votre travail est MyASAJob , le nom du principal de service est
également MyASAJob .
Pour que le travail Stream Analytics puisse accéder à votre Service Bus en utilisant une
identité managée, le principal de service que vo... | [
-0.0230025015771389,
-0.03111632727086544,
-0.02667227014899254,
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0.026637393981218338,
0.0461796373128891,
0.03208981826901436,
0.034505050629377365,
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-0.06940797716379166,
-0.03454343602061272,
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-0.05008842796087265,
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Analytics. Azure fournit les rôles Azure intégrés ci-dessous pour autoriser l’accès à un
espace de noms Service Bus. Pour Azure Stream Analytics, vous avez besoin de ce rôle :
Expéditeur de données Azure Service Bus : utilisez ce rôle pour autoriser l’accès en
envoi à l’espace de noms Service Bus et à ses entités.
1. S... | [
-0.040672920644283295,
-0.027026934549212456,
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0.037914011627435684,
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Maintenant que votre identité managée est configurée, vous pouvez ajouter la ressource
Service Bus comme sortie de votre travail Stream Analytics.
1. Accédez à votre travail Stream Analytics, puis à la page Sorties sous Topologie des
travaux.
2. Sélectionnez Ajouter > File d’attente Service Bus ou Rubrique Service Bus... | [
-0.03353274613618851,
-0.03678565472364426,
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0.027521498501300812,
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Analyse des médias sociaux avec Azure
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article vous explique comment créer une solution d’analyse de sentiments sur les
réseaux sociaux en intégrant des événements Twitter en temps réel dans Azure Event
Hubs, puis en les analysant avec Stream Analytics. Vous écrirez une requête
... | [
0.035058047622442245,
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0.02262086048722267,
0.04129431024193764,
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0.05296967551112175,
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-0.0356784425675869,
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"total_... |
des données de Twitter.
Pour identifier les tendances en temps réel sur Twitter, l’entreprise doit analyser en
temps réel le volume et les sentiments des tweets relatifs aux principaux sujets.
Dans ce guide pratique, vous utilisez une application cliente qui se connecte à Twitter,
puis recherchez des tweets contenant c... | [
0.047294922173023224,
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0.048721522092819214,
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0.041552864015102386,
0.05017345771193504,
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"total_... |
Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit
.
Un compte Twitter
.
L’application TwitterClientCore, qui lit le flux Twitter. Pour obtenir à cette
application, téléchargez TwitterClientCore
.
Installez le CLI .NET Core version 2.1.0.
Voici l’architecture de la solution que vous allez implémenter.
L’exe... | [
0.004705444909632206,
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"total_... |
1. Dans la barre de navigation sur le côté gauche de votre espace de noms Event
Hub, sélectionnez Event Hubs, qui se trouve dans la section Entités. Ensuite,
sélectionnez l’Event Hub que vous venez de créer.
2. Dans la barre de navigation sur le côté gauche, sélectionnez Stratégies d’accès
partagé situé sous Paramètres... | [
-0.04503694549202919,
-0.029651783406734467,
-0.008857057429850101,
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L’application cliente obtient les événements de tweet directement à partir de Twitter.
Pour ce faire, elle a besoin de l’autorisation d’appeler les API de diffusion Twitter. Pour
configurer cette autorisation, créez une application dans Twitter, qui génère des
informations d’identification uniques (par exemple, un jeto... | [
0.02887311950325966,
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-0.010523447766900063,
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[
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0.039779067039489746,
0.04207933694124222,
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"total... | |
3. Dans la page de l’application, sélectionnez l’onglet Keys and Tokens (Clés et
jetons), et copiez les valeurs de Consumer API Key (Clé d’API du consommateur) et
Consumer API Secret Key (Clé secrète d’API du consommateur). Sélectionnez aussi
Create (Créer) sous Access Token and Access Token Secret (Jeton d’accès et se... | [
0.04281206429004669,
0.01477726548910141,
0.027569862082600594,
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0.010796695947647095,
0.01162978820502758,
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d’accès Twitter.
Définissez EventHubNameConnectionString sur la chaîne de connexion.
Définissez EventHubName sur le nom de l’Event Hub (autrement dit, la valeur
du chemin d’accès de l’entité).
７ Notes
Les clés et secrets de l’application Twitter permettent d’accéder à votre compte
Twitter. Considérez que ces informatio... | [
0.0058698104694485664,
-0.012934054248034954,
-0.024990824982523918,
-0.04726814106106758,
0.02633957751095295,
0.03822002932429314,
0.03383443504571915,
0.04596222937107086,
-0.05055363476276398,
-0.019243890419602394,
-0.01959979347884655,
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"total... |
3. Ouvrez la ligne de commande et accédez au répertoire où se trouve votre
application TwitterClientCore. Utilisez la commande dotnet build pour générer le
projet. Utilisez ensuite la commande dotnet run pour exécuter l’application.
L’application envoie des tweets à votre Event Hub.
Maintenant que nous avons un flux d’... | [
0.007468207273632288,
-0.03314019739627838,
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0.02343025803565979,
0.04763172194361687,
0.07549655437469482,
-0.03075316548347473,
-0.06342356652021408,
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Paramètre
Valeur
suggérée
Description
Nom du hub
d’événements
socialtwitter-
eh
Choisissez Utiliser l’existant. Ensuite, sélectionnez
l’Event Hub que vous avez créé.
Type de compression
d’événement
Gzip
Type de compression des données.
Conservez les valeurs par défaut restantes et sélectionnez Enregistrer.
Stream Analy... | [
-0.019614387303590775,
-0.049758777022361755,
-0.023551423102617264,
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0.08841311931610107,
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des événements à votre Event Hub et que vous avez sélectionné Gzip
comme type de compression pour l’entrée.
4. Sélectionnez Tester la requête et notez les résultats dans la fenêtre Résultats du
test sous votre requête.
5. Modifiez la requête dans l’éditeur de code par ce qui suit, puis sélectionnez Tester
la requête :
... | [
-0.009918399155139923,
-0.0492226742208004,
-0.03609244525432587,
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SQL
6. Cette requête retourne tous les tweets qui incluent le mot clé Azure.
Vous avez défini un flux d’événements, une entrée de concentrateur Event Hub pour
ingérer des événements, et une requête pour effectuer une transformation sur le flux. La
dernière étape consiste à définir un récepteur de sortie pour le travail... | [
0.016549941152334213,
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2. Dans la vue d’ensemble du travail, sélectionnez Démarrer.
3. Dans la page Démarrer le travail, sélectionnez Maintenant pour l’option Heure de
début de la sortie de la tâche, puis sélectionnez Démarrer.
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A
sur Azure Stream Analytics.
Pr... | [
-0.0046801697462797165,
-0.008286927826702595,
-0.040444884449243546,
0.021065883338451385,
0.056854113936424255,
0.03152278810739517,
0.03281904011964798,
0.04435718432068825,
-0.027318105101585388,
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0.... | {
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"total... |
Exécuter Azure Stream Analytics sur
Azure Stack
Article • 01/06/2023
Vous pouvez exécuter Azure Stream Analytics sur Azure Stack Hub en tant que module
Azure IoT Edge. Des configurations ajoutées au module IoT Edge permettent d’interagir
avec le Stockage Blob Azure, Azure Event Hubs et Azure IoT Hub s’exécutant dans un... | [
0.00953753013163805,
-0.01325655821710825,
0.022802967578172684,
0.009749919176101685,
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-0.003087542951107025,
0.03604130446910858,
0.0236298069357872,
-0.02273343689739704,
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0.008232558146119118,
-0.0561692900955677,
-0.0861784815788269,
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vous voulez évaluer Azure Stack Hub sur votre propre serveur, vous pouvez utiliser le
Kit de développement Azure Stack (ASDK). Pour plus d’informations sur le Kit ASDK,
consultez la présentation du Kit ASDK.
Pour exécuter Stream Analytics sur Azure Stack Hub, votre appareil doit avoir le runtime
IoT Edge et doit dispos... | [
-0.004664883017539978,
-0.0180271714925766,
-0.0035083151888102293,
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0.04582769423723221,
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machine virtuelle s’exécutant sur ce hub. Le runtime IoT Edge permet aux travaux de
périphérie Stream Analytics de s’intégrer au Stockage Azure et à Azure Event Hubs qui
s’exécutent sur votre hub Azure Stack. Pour plus d’informations, consultez
Azure Stream Analytics sur IoT Edge.
En plus de disposer d’un accès réseau ... | [
-0.00015828217146918178,
-0.017985401675105095,
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0.04277351498603821,
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existant ou en créer un.
1. Dans le portail Azure, accédez à Créer une ressource>Stockage>Compte de
stockage - blob, fichier, table, file d’attente.
2. Indiquez les valeurs suivantes pour créer votre compte de stockage.
Champ
Valeur
Nom
Fournissez un nom unique pour votre compte de stockage.
Emplacement
Choisissez un e... | [
0.00601316150277853,
-0.030264297500252724,
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Champ
Valeur
Abonnement
Choisissez le même abonnement que votre IoT Hub.
Groupe de
ressources
Utilisez le même groupe de ressources pour toutes les ressources de test
que vous créez dans le cadre des tutoriels et guides de démarrage rapide
IoT Edge. Par exemple, utilisez IoTEdgeResources.
3. Conservez les valeurs par d... | [
0.0004942847299389541,
-0.031107990071177483,
0.02062574028968811,
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0.05185387656092644,
0.021636130288243294,
0.0646563172340393,
-0.013892339542508125,
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-0.023601943626999855,
-0.04844285920262337,
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3. Sous Topologie de la tâche, sélectionnez Entrées>Ajouter une entrée de flux.
4. Dans la liste déroulante, sélectionnez Hub IoT, Hub d’événements ou Hub Edge.
5. Si l’entrée est un hub d’événements ou un hub IoT dans un abonnement
Azure Stack Hub, fournissez les informations manuellement, comme indiqué ici.
Event Hub... | [
-0.04152417927980423,
-0.03061121515929699,
-0.03068220429122448,
-0.008519294671714306,
0.014407852664589882,
0.012478189542889595,
0.016710901632905006,
0.09484965354204178,
-0.026374701410531998,
-0.04963770881295204,
-0.03162621334195137,
-0.03129422664642334,
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0.0... | {
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Champ
Valeur
Nom de la
stratégie du
hub
d’événements
Stratégie d’accès partagé qui fournit l’accès au concentrateur Event Hub.
Chaque stratégie d’accès partagé a un nom, les autorisations que vous
définissez ainsi que des clés d’accès. Cette option est automatiquement
renseignée, sauf si vous sélectionnez l’option perm... | [
-0.046546436846256256,
-0.035038672387599945,
-0.0003944522759411484,
-0.05352368578314781,
0.003255569376051426,
0.03502139076590538,
-0.002813764149323106,
0.08645399659872055,
-0.05978921428322792,
-0.04911059886217117,
-0.048204854130744934,
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Champ
Valeur
Nom de la
stratégie
d’accès partagé
Stratégie d’accès partagé qui fournit l’accès au concentrateur IoT Hub.
Chaque stratégie d’accès partagé a un nom, les autorisations que vous
définissez ainsi que des clés d’accès.
Clé de la
stratégie
d’accès partagé
Clé d’accès partagé utilisée pour autoriser l’accès au... | [
-0.0375884585082531,
-0.02760039083659649,
0.0073967245407402515,
-0.04218148812651634,
0.0309815164655447,
0.050378087908029556,
-0.00281284237280488,
0.06012383848428726,
-0.047471508383750916,
-0.04236643761396408,
-0.042642902582883835,
-0.061090271919965744,
-0.04025990888476372,
0.03... | {
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"total... |
Event Hub
Champ
Valeur
Alias de sortie
Nom convivial utilisé dans les requêtes pour diriger la sortie de requête
vers cet Event Hub.
Espace de
noms Service
Bus
Conteneur pour un ensemble d’entités de messagerie. En créant un hub
d’événements, vous avez également créé un espace de noms Service Bus.
par exemple sb://<Eve... | [
-0.04644980654120445,
-0.050526998937129974,
-0.017697788774967194,
-0.01940763182938099,
0.024676846340298653,
0.03178272768855095,
-0.004797829780727625,
0.08643238246440887,
-0.08532894402742386,
-0.054034117609262466,
-0.010324662551283836,
-0.06647145003080368,
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"total... |
Champ
Valeur
Compte
de
stockage
Nom du compte de stockage où vous envoyez votre sortie. par exemple
<Storage Account Name>.blob.shanghai.azurestack.corp.microsoft.com.
Clé du
compte
de
stockage
Clé secrète associée au compte de stockage. Cette option est automatiquement
renseignée, sauf si vous sélectionnez l’option pe... | [
-0.02779250591993332,
-0.035234175622463226,
-0.018042869865894318,
0.043193232268095016,
0.05629728361964226,
0.0558372400701046,
-0.013281142339110374,
0.0761471763253212,
-0.030573341995477676,
-0.059275589883327484,
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4. Sélectionnez Vérifier + créer .
5. À l’étape Vérifier + créer, sélectionnez Créer.
6. Vérifiez que le module est ajouté à la liste.
Azure Stream Analytics sur IoT Edge
Étapes suivantes | [
0.004889457020908594,
-0.021427148953080177,
0.015551392920315266,
0.025236472487449646,
0.07055146247148514,
0.04802735149860382,
-0.00021252229635138065,
0.001838561031036079,
-0.01523130014538765,
-0.04051399976015091,
0.0029682330787181854,
-0.001196151366457343,
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... | {
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Développer des travaux de périphérie Stream Analytics | [
-0.013674179092049599,
-0.015846069902181625,
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0.00910564698278904,
0.03107924945652485,
0.046062082052230835,
0.000654226285405457,
0.03837408497929573,
-0.05128056928515434,
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-0.0... | {
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Créer une solution IoT à l’aide de Stream
Analytics
Article • 25/03/2023 • 13 minutes de lecture
Dans cette solution, vous allez apprendre à utiliser Azure Stream Analytics pour obtenir
des informations en temps réel à partir de vos données. Les développeurs peuvent
aisément combiner des flux de données, tels que des f... | [
0.013363008387386799,
-0.03198676183819771,
0.014315042644739151,
0.015051123686134815,
0.04390960931777954,
0.01320695411413908,
0.033243052661418915,
0.03914414718747139,
-0.019971061497926712,
-0.07551064342260361,
0.014387843199074268,
-0.03414042666554451,
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0.0191... | {
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"total_... |
facile de visualiser le franchissement de ces gares de péage par des véhicules sous la
forme d’un flux d’événements sur lequel des opérations intéressantes peuvent être
effectuées.
Cette solution fonctionne avec deux flux de données. Des capteurs installés à l’entrée et
à la sortie des stations de péage produisent le p... | [
0.02276432141661644,
0.016627395525574684,
0.0030527652706950903,
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"total... |
Voici une courte description des colonnes :
Colonne
Description
TollID
ID de guichet identifiant de façon unique un poste de péage
EntryTime
Date et heure UTC d’entrée du véhicule en poste de péage
LicensePlate
Numéro de plaque d’immatriculation du véhicule
State
État aux États-Unis
Marque
Fabricant du véhicule
Modèle
... | [
-0.010868996381759644,
-0.01832173950970173,
0.005184703040868044,
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0.01161931548267603,
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0.02649894542992115,
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-0.055480655282735825,
0.03952675685286522,
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-0.017... | {
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"total... |
Colonne
Description
TollID
ID de guichet identifiant de façon unique un poste de péage
ExitTime
Date et heure UTC auxquelles le véhicule quitte le poste de péage
LicensePlate
Numéro de plaque d’immatriculation du véhicule
La solution utilise un instantané statique d’une base de données d’inscription de
véhicules commer... | [
0.01033959910273552,
0.019281577318906784,
0.004353200551122427,
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0.043158676475286484,
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-0.07452327013015747,
0.01712198369204998,
-0.02721264585852623,
-0.039049677550792694,
-0.00932... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1025,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "858",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour tirer pleinement parti de votre crédit Azure, suivez les instructions de la section «
Nettoyer votre compte Azure » à la fin de cet article.
Il existe plusieurs ressources qui peuvent facilement être déployées ensemble dans un
groupe de ressources en quelques clics. La définition de la solution est hébergée dans l... | [
-0.006213156972080469,
-0.018864348530769348,
0.009695706889033318,
0.011194298975169659,
0.04199264943599701,
0.05349121615290642,
0.012855068780481815,
0.058895304799079895,
-0.0010097777703776956,
-0.1007438600063324,
-0.023684250190854073,
-0.029042182490229607,
-0.07100682705640793,
0... | {
"azure_component": "other",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "859",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
2. Localisez le groupe de ressources que vous avez nommé dans la section
précédente.
3. Vérifiez que les ressources suivantes sont répertoriées dans le groupe de
ressources :
Un compte Azure Cosmos DB
Une tâche Azure Stream Analytics
Un compte de stockage Azure
Un Event Hub Azure
Deux applications Web
1. À partir du gr... | [
0.020826514810323715,
-0.0271591916680336,
0.00577607611194253,
0.020352866500616074,
0.04002359136939049,
0.036341842263936996,
0.01848584972321987,
0.06377539783716202,
0.0007029229891486466,
-0.08515340089797974,
-0.01609678752720356,
-0.022615065798163414,
-0.05790938436985016,
0.01672... | {
"azure_component": "other",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "860",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
la
requête liés au temps. Pour plus de détails, consultez les constructions de gestion
du temps et de fenêtrage utilisées dans la requête.
3. Examinez les entrées de l’exemple de tâche TollApp. Seule l’entrée EntryStream est
utilisée dans la requête actuelle.
Examinez l’exemple de tâche TollApp.
SELECT TollId, System.T... | [
0.001940174144692719,
0.00020481804676819593,
-0.0003790767805185169,
0.005077426787465811,
0.06105354055762291,
-0.009318619035184383,
0.020176272839307785,
0.04874173179268837,
0.003102408954873681,
-0.06932320445775986,
-0.01700412854552269,
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... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
L’entrée EntryStream est une connexion d’Event Hub qui met en file d’attente
les données représentant le passage de chaque véhicule à une gare de péage
autoroutier. Une application web qui fait partie de l’exemple crée les
événements et ces données sont mises en file d’attente dans cet Event Hub.
Notez que cette entrée... | [
-0.03968687355518341,
-0.032230477780103683,
-0.033000629395246506,
0.019750002771615982,
0.047242239117622375,
-0.022785594686865807,
0.03487960621714592,
0.04428254812955856,
-0.015795869752764702,
-0.06728367507457733,
-0.026368219405412674,
-0.04149482026696205,
-0.051280632615089417,
... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
la tâche, sélectionnez Maintenant.
3. Après quelques instants, une fois la tâche en cours d’exécution, sur la page Vue
d’ensemble de la tâche de diffusion en continu, affichez le graphique Analyse. Le
graphique doit afficher plusieurs milliers d’événements d’entrée et des dizaines
d’événements de sortie.
1. Localisez l... | [
-0.017123345285654068,
-0.007076222915202379,
-0.006278595421463251,
0.045473210513591766,
0.03471573814749718,
0.02486688829958439,
0.008573390543460846,
0.05065913870930672,
0.01442564744502306,
-0.10598982870578766,
-0.01010794099420309,
-0.04542780667543411,
-0.03622260317206383,
0.004... | {
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"total... |
2. Sélectionnez le compte Azure Cosmos DB avec le modèle de nom
tollapp<random>-cosmos.
3. Sélectionnez l’en-tête Explorateur de données pour ouvrir la page Explorateur de
données.
4. Développez le chemin tollAppDatabase>tollAppCollection>Documents.
5. Dans la liste des ID, plusieurs documents s’affichent une fois que ... | [
-0.0008043034467846155,
0.003338560461997986,
0.003712210338562727,
0.013710547238588333,
0.049897450953722,
-0.005695324391126633,
-0.0018785225693136454,
0.037051111459732056,
-0.006647557485848665,
-0.07847325503826141,
-0.01840497925877571,
0.0203472301363945,
-0.04215069115161896,
-0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
façon dans une instruction SELECT et
dans une condition JOIN.
SQL
Signaler la durée totale pour chaque véhicule
SELECT EntryStream.TollId, EntryStream.EntryTime, ExitStream.ExitTime,
EntryStream.LicensePlate, DATEDIFF (minute, EntryStream.EntryTime,
ExitStream.ExitTime) AS DurationInMinutes
INTO CosmosDB
FROM EntrySt... | [
-0.025015607476234436,
0.0011455414351075888,
0.019090937450528145,
0.008067786693572998,
0.055068645626306534,
-0.02286757528781891,
0.03867698460817337,
0.015032783150672913,
-0.007877684198319912,
-0.059522442519664764,
0.01377910003066063,
0.02070138417184353,
-0.027109865099191666,
0.... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
1. Sur la page Vue d’ensemble de la tâche, sélectionnez Arrêter.
2. Attendez quelques instants que la notification de la tâche s’arrête.
3. Sous le titre TOPOLOGIE DE LA TÂCHE, sélectionnez <> requête.
4. Collez la requête SQL de diffusion en continu ajustée.
5. Sélectionnez Enregistrer pour enregistrer la requête. Cli... | [
-0.00815840344876051,
0.018475525081157684,
-0.01280952524393797,
0.008206130936741829,
0.047397300601005554,
-0.0016331567894667387,
0.030903885141015053,
0.05305023491382599,
0.011073638685047626,
-0.0929233729839325,
-0.02819696068763733,
-0.013910879381000996,
-0.01072897482663393,
0.0... | {
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... | [
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0.03869321942329407,
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0.027... | {
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"total... |
Azure Stream Analytics peut utiliser des instantanés statiques des données de référence
pour joindre des flux de données temporelles. Pour illustrer cette fonctionnalité, nous
allons utiliser l’exemple de question suivant. L’entrée Inscription est un fichier json blob
statique qui répertorie les dates d’expiration des ... | [
0.014969811774790287,
0.003820723155513406,
-0.0021073033567517996,
0.01662190817296505,
0.045518629252910614,
0.011557435616850853,
0.03804772347211838,
0.046193093061447144,
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0.022884907200932503,
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= '1'
{
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0.021468400955200195,
0.02385588549077511,
0.025784188881516457,
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0.05411379039287567,
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0.02251403219997883,
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0.013338... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
Azure Stream Analytics est conçu pour adapter son échelle en souplesse afin de pouvoir
gérer de grands volumes de données. La requête d’Azure Stream Analytics peut utiliser
une clause PARTITION BY pour informer le système que cette étape fait l’objet d’une
montée en charge. PartitionId est une colonne spéciale ajoutée ... | [
-0.02219313196837902,
-0.012652145698666573,
-0.02200741320848465,
0.018627885729074478,
0.05850754678249359,
0.0159622710198164,
0.020471816882491112,
0.02779092825949192,
0.007249107584357262,
-0.0599195621907711,
-0.015170647762715816,
-0.05142819881439209,
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0.01834... | {
"azure_component": "other",
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"total... |
La zone Surveiller contient des statistiques sur le travail en cours d’exécution. Une
configuration initiale est nécessaire pour utiliser le compte de stockage dans la même
région (nommer le numéro comme le reste de ce document).
Vous pouvez également accéder aux Journaux d’activité à partir de la zone Paramètres
du ta... | [
0.001193709671497345,
-0.004920134320855141,
-0.007447268348187208,
0.01957223191857338,
0.06912487000226974,
0.04025678709149361,
0.04137429594993591,
0.0368611104786396,
-0.013125940226018429,
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0.0104... | {
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"total... |
temporelles. Il a montré comment joindre des flux de données et enrichir le flux de
données avec des données de référence statiques, et comment effectuer un scale-out
d’une requête pour obtenir un débit plus élevé.
Bien que cette solution constitue une bonne introduction, elle n’est en aucun cas
complète. Vous pouvez t... | [
-0.0023918875958770514,
-0.058221206068992615,
0.017664028331637383,
0.01050897128880024,
0.06274571269750595,
0.01982402428984642,
0.029981493949890137,
0.024623006582260132,
-0.04392193630337715,
-0.03203834965825081,
0.025845967233181,
0.0010176603682339191,
-0.07255113124847412,
0.0012... | {
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"total_... |
Simulation d’échange à fréquence
élevée avec Stream Analytics
Article • 18/04/2024
La combinaison du langage SQL, des fonctions JavaScript définies par l’utilisateur (UDF)
et des agrégats définis par l’utilisateur (UDA) dans Azure Stream Analytics permet aux
utilisateurs d’effectuer des analyses avancées. L’analytique ... | [
0.002068516332656145,
-0.017118701711297035,
-0.012614034116268158,
0.0017890776507556438,
0.0394509956240654,
0.034659117460250854,
0.04802890494465828,
0.07152947783470154,
-0.014957433566451073,
-0.06082481890916824,
0.005609858315438032,
-0.01581340655684471,
-0.08413992822170258,
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"total... |
Voici quelques exemples d’événements générés :
JSON
using Quobject.SocketIoClientDotNet.Client;
using Microsoft.ServiceBus.Messaging;
var symbols = "msft,fb,amzn,goog";
var eventHubClient =
EventHubClient.CreateFromConnectionString(connectionString, eventHubName);
var socket = IO.Socket("https://ws-api.iextrading.com/... | [
-0.05024603009223938,
-0.056056875735521317,
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0.0745466947555542,
-0.037499718368053436,
-0.05345512554049492,
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-0.004679099656641483,
-0.10918518155813217,
-0... | {
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":100,"lastSaleTime":1506953355123,lastUpdated":1506953359118,"sector":"soft
wareservices","securityType":"commonstock"}
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ze":100,"askPrice":170.67,volume":39042,"lastSalePrice":170.67,"lastSaleSize
":100,"lastSaleTime":1506953351912,lastUpdate... | [
-0.034542638808488846,
-0.015073379501700401,
0.039519768208265305,
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0.... | {
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"total... |
Pour cette démonstration, nous utilisons un modèle linéaire décrit dans ce document
.
Le déséquilibre du volume de commande (VOI) est une fonction d’offres/demandes qui
concerne les prix et le volume, elle s’applique aux offres/demandes en cours ou depuis
le dernier cycle. Dans la thèse, sont identifiées les corrélatio... | [
-0.029576055705547333,
-0.00031410815427079797,
-0.03705239295959473,
-0.035237234085798264,
0.04263780638575554,
0.05871373787522316,
0.028003545477986336,
0.05462098494172096,
-0.05238731950521469,
-0.020389368757605553,
0.014267508871853352,
0.014748155139386654,
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0... | {
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"total... |
Ensuite, nous utilisons la fonction LAG pour obtenir les valeurs depuis le dernier cycle.
La durée d’une heure pour la valeur LIMIT DURATION est choisie arbitrairement. Étant
donné la fréquence des devis, on peut supposer que vous trouverez le cycle précédent
en retournant en arrière d’une heure.
SQL
Nous pouvons ensui... | [
-0.03513675183057785,
-0.012301803566515446,
-0.003092711791396141,
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0.021897239610552788,
0.04469786956906319,
0.008669701404869556,
0.06543195247650146,
-0.035449787974357605,
-0.05744615197181702,
0.009495994076132774,
0.005458280444145203,
-0.03770347312092781,
0... | {
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"total... |
data points */
SELECT * FROM typeconvertedquotes
WHERE DATEPART(hour, lastUpdated) >= 14 AND DATEPART(hour, lastUpdated)
< 20 AND bidSize > 0 AND askSize > 0 AND bidPrice > 0 AND askPrice > 0
),
shiftedquotes AS (
/* get previous bid/ask price and size in order to calculate VOI */
SELECT
symbol,
(bidPrice + askPri... | [
-0.020542865619063377,
-0.005340814124792814,
0.01899438351392746,
-0.009827956557273865,
0.06000915914773941,
0.0847446620464325,
0.037925105541944504,
0.02697039768099785,
0.021231958642601967,
-0.013901030644774437,
0.010528391227126122,
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-0.0596681572496891,
0.00927... | {
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"total... |
SQL
À présent, nous utilisons LAG à nouveau pour créer une séquence avec 2 valeurs VOI
consécutives, suivies de 10 valeurs consécutives de prix moyen.
SQL
currentPriceAndVOI AS (
/* calculate VOI */
SELECT
symbol,
midPrice,
(CASE WHEN (bidPrice < bidPricePrev) THEN 0
ELSE (CASE WHEN (bidPrice = bidPrice... | [
-0.01387237012386322,
0.011084563098847866,
-0.003857540199533105,
-0.012293191626667976,
0.04893980920314789,
0.03613247722387314,
0.013434537686407566,
0.040099143981933594,
-0.024193523451685905,
-0.06130388379096985,
-0.008037902414798737,
0.024300221353769302,
-0.04383595287799835,
-0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Ensuite, nous remodelons les données en entrées dans un modèle linéaire à deux
variables. De nouveau, nous filtrons les événements pour lesquels les données sont
incomplètes.
SQL
Comme Azure Stream Analytics n’a pas de fonction intégrée de régression linéaire, vous
devez utiliser les agrégats SUM et AVG pour calculer l... | [
-0.01531925518065691,
-0.027602532878518105,
-0.018014224246144295,
0.007156146690249443,
0.06003573536872864,
0.05518442764878273,
0.040621351450681686,
0.0261329747736454,
-0.023404886946082115,
-0.06469139456748962,
-0.0035968057345598936,
-0.018870893865823746,
-0.045438844710588455,
0... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
SQL
modelagg AS (
/* get aggregates for linear regression calculation,
http://faculty.cas.usf.edu/mbrannick/regression/Reg2IV.html */
SELECT
symbol,
SUM(x1 * x1) AS x1x1,
SUM(x2 * x2) AS x2x2,
SUM(x1 * y) AS x1y,
SUM(x2 * y) AS x2y,
SUM(x1 * x2) AS x1x2,
AVG(y) AS avgy,
AVG(x1) AS avgx1,
AVG(x2) AS avgx2
FROM ... | [
0.02950180694460869,
0.057800550013780594,
0.02399151399731636,
-0.059268511831760406,
0.05436644330620766,
0.029174944385886192,
0.0651169940829277,
-0.013640739023685455,
-0.027505356818437576,
-0.018753590062260628,
0.010410974733531475,
0.00009232538286596537,
-0.09311245381832123,
0.0... | {
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "874",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Pour utiliser le modèle du jour précédent pour la notation de l’événement actuel, nous
souhaitons joindre les devis au modèle. Mais au lieu d’utiliser JOIN, nous utilisons
UNION sur les événements de modèle et les événements de devis. Ensuite, nous
utilisons LAG pour coupler les événements avec le modèle du jour précéd... | [
-0.03843364864587784,
0.02508484199643135,
-0.032005928456783295,
-0.021013548597693443,
0.044987138360738754,
0.05998711660504341,
0.025140291079878807,
0.03842771798372269,
-0.047423865646123886,
-0.033747170120477676,
0.01651710644364357,
0.0031578661873936653,
-0.06788475066423416,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "875",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Ainsi, nous pouvons faire des prédictions et générer des signaux d’achat/vente basés sur
le modèle, avec une valeur de seuil de 0,02. Une valeur commerciale de 10 correspond à
un achat. Une valeur commerciale de -10 correspond à une vente.
SQL
Après avoir obtenu les signaux commerciaux, nous voulons tester l’efficacité... | [
-0.007412903942167759,
0.02873416244983673,
-0.01151945162564516,
-0.013714026659727097,
0.06024238094687462,
0.025091324001550674,
0.010878875851631165,
0.06206683814525604,
-0.03445126488804817,
-0.03413597494363785,
-0.021765539422631264,
0.02208157815039158,
-0.05829843506217003,
0.006... | {
"azure_component": "other",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "876",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Nous réalisons ce test à l’aide d’un UDA, avec une fenêtre récurrente, faisant des bonds
à chaque minute. Le regroupement en fonction de la date et la clause having
permettent à la fenêtre de tenir compte uniquement des événements appartenant au
même jour. Pour une fenêtre récurrente étendue sur deux jours, la date GRO... | [
-0.022922325879335403,
-0.010528099723160267,
-0.032569922506809235,
-0.010012775659561157,
0.030481649562716484,
0.0024072513915598392,
0.047329142689704895,
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-0.012327210046350956,
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... | {
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
this.tradeCosts = 0.0;
this.buyPrice = 0.0;
this.sellPrice = 0.0;
this.buySize = 0;
this.sellSize = 0;
this.buyTotal = 0.0;
this.sellTotal = 0.0;
}
this.accumulate = function (tradeSignal, timestamp) {
if(!this.own && tradeSignal.trade == 10) {
// Buy to open
this.own = true;
this.pos = 1;
this.buyPrice = trade... | [
-0.006843894254416227,
0.023940127342939377,
0.0023845182731747627,
-0.03598405048251152,
0.07187487930059433,
0.02129245176911354,
0.03345238044857979,
-0.015043831430375576,
0.020716914907097816,
-0.03477315604686737,
0.022240223363041878,
0.011220172978937626,
-0.06049681454896927,
0.03... | {
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"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
else if(this.own && this.pos == -1 && tradeSignal.trade == 10) {
// Buy to close
this.own = false;
this.pos = 0;
this.buyPrice = tradeSignal.midprice;
this.tradeCosts += TRADE_COST;
this.pnl += (this.sellPrice - this.buyPrice)*SHARES -
2*TRADE_COST;
this.buySize += SHARES;
this.buyTotal += SHARES * tra... | [
-0.005031280219554901,
0.01612626388669014,
0.007915619760751724,
-0.04437907040119171,
0.07721352577209473,
0.011662904173135757,
0.04615830257534981,
-0.02306290529668331,
0.00021238975750748068,
-0.04574662446975708,
-0.0005670736427418888,
0.021999265998601913,
-0.05361800640821457,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1053,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Enfin, nous générons dans le tableau de bord Power BI pour la visualisation.
SQL
this.buyPrice = tradeSignal.midprice;
this.tradeCosts += TRADE_COST;
this.buySize += SHARES;
this.buyTotal += SHARES * tradeSignal.midprice;
}
}
this.computeResult = function () {
var result = {
"pnl": this.pnl,
"buySize": this.... | [
-0.0592622384428978,
0.003891988191753626,
-0.002721548778936267,
-0.01574692130088806,
0.05492551252245903,
0.0027647174429148436,
0.007542518433183432,
0.04094018042087555,
-0.009710308164358139,
-0.03230059891939163,
-0.004703481215983629,
-0.00832324754446745,
-0.06318304687738419,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total... |
Nous pouvons implémenter un modèle commercial réaliste à fréquence élevée avec une
requête peu complexe dans Azure Stream Analytics. Nous devons simplifier le modèle
Résumé | [
-0.020236389711499214,
-0.053064484149217606,
-0.004917934071272612,
0.031696148216724396,
0.030842529609799385,
0.030911577865481377,
0.026769408956170082,
0.03845909982919693,
-0.03693956509232521,
-0.027077466249465942,
0.00946864765137434,
-0.022778747603297234,
-0.08530613780021667,
0... | {
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"source": "880",
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"total... |
de cinq à deux variables d’entrée, en raison de l’absence d’une fonction de régression
linéaire intégrée. Mais pour un utilisateur déterminé, les algorithmes de dimensions et
de sophistication plus élevée peuvent éventuellement être implémentés, comme pour
l’UDA JavaScript.
À noter que la plupart de la requête, en deho... | [
-0.009763587266206741,
-0.027052832767367363,
-0.019627965986728668,
-0.014535323716700077,
0.050071313977241516,
0.05717635899782181,
0.07190731912851334,
0.03659995272755623,
-0.012791759334504604,
-0.06103404238820076,
0.00713490042835474,
-0.02299525775015354,
-0.08342570811510086,
0.0... | {
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Traiter des flux de données IoT en
temps réel à l’aide d’Azure Stream
Analytics
Article • 23/01/2025
Dans cet article, vous allez découvrir comment créer une logique de traitement de flux
pour collecter des données à partir d’appareils IoT (Internet des objets). Vous allez
recourir à un cas d’utilisation réel de l’IoT ... | [
0.03241380676627159,
-0.03157319128513336,
0.012910755351185799,
0.016882508993148804,
0.052403774112463,
0.023704838007688522,
0.03328855708241463,
0.03663049638271332,
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-0.04611305519938469,
0.01163208857178688,
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-0.0797925516963005,
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Dans un scénario réel, des centaines de capteurs de ce type pourraient générer des
événements sous forme de flux. Dans l’idéal, un appareil de passerelle exécuterait du
code pour transmettre ces événements à Azure Event Hubs
ou Azure IoT Hubs
.
Votre travail Stream Analytics ingérerait ces événements depuis Event Hubs... | [
0.01838330551981926,
-0.03354012593626976,
0.0012318273074924946,
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0.020678138360381126,
0.06664036214351654,
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c. Pour Nom, entrez un nom unique pour le travail Stream Analytics.
d. Sélectionnez la région dans laquelle vous souhaitez déployer le travail Stream
Analytics. Utilisez le même emplacement pour votre groupe de ressources et
toutes les ressources pour augmenter la vitesse de traitement et réduire les
coûts.
e. Sélectio... | [
0.009784124791622162,
-0.02013721503317356,
-0.019050026312470436,
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-0.0025122363585978746,
0.0339728444814682,
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"total... |
Une fois le travail créé, écrivez une requête. Vous pouvez tester des requêtes sur des
exemples de données sans connecter une entrée ou une sortie à votre tâche.
1. Téléchargez HelloWorldASA-InputStream.json
à partir de GitHub.
2. Dans la page Travail Azure Stream Analytics du portail Azure, dans le menu de
gauche, sé... | [
0.00965698342770338,
0.004108459688723087,
-0.01403289195150137,
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0.037837475538253784,
0.04180867597460747,
0.04196029156446457,
0.05333158001303673,
0.013663467019796371,
-0.08951794356107712,
-0.014813917689025402,
-0.043149132281541824,
-0.07487936317920685,
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"total... |
La forme de requête la plus simple est une requête directe qui archive toutes les
données d’entrée dans sa sortie désignée. Cette requête est la requête par défaut
renseignée dans une nouvelle tâche Azure Stream Analytics.
1. Sélectionnez Tester la requête sur la barre d’outils.
2. Examinez les résultats sous l’onglet ... | [
-0.0054013594053685665,
-0.04524402320384979,
-0.03039601631462574,
0.005093847867101431,
0.035796817392110825,
0.03533199429512024,
0.018056022003293037,
0.030199997127056122,
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-0.08615617454051971,
0.015113068744540215,
-0.017617391422390938,
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0... | {
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"total... |
Mettons à jour la requête pour filtrer les résultats selon une condition. Par exemple, la
requête suivante affiche les événements qui proviennent de sensorA .
1. Mettez à jour la requête à partir de l’exemple suivant :
SQL
2. Sélectionnez Tester la requête pour voir les résultats de la requête.
Nous allons maintenant a... | [
0.021580185741186142,
-0.00889803096652031,
-0.010119357146322727,
0.008137199096381664,
0.0743720680475235,
0.03770416975021362,
0.031943220645189285,
0.015088196843862534,
-0.02262664958834648,
-0.05870326980948448,
0.01088712364435196,
0.00978999212384224,
-0.07769990712404251,
-0.00404... | {
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"total... |
résultats uniquement si la température moyenne se situe au-dessus de 100 degrés.
1. Mettez à jour la requête comme ceci :
SQL
2. Sélectionnez Tester la requête pour voir les résultats de la requête.
Les résultats doivent contenir uniquement 245 lignes et répertorier les noms des
capteurs pour lesquels la température mo... | [
0.015489459037780762,
0.010937749408185482,
0.005084313917905092,
0.028931383043527603,
0.07758116722106934,
0.01992051489651203,
0.03360528126358986,
0.02337832748889923,
-0.02737264893949032,
-0.07902804017066956,
0.017523976042866707,
0.005980902351438999,
-0.040820371359586716,
0.01290... | {
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"total... |
Comment écrire une requête pour rechercher une absence d’événements d’entrée ?
Déterminons à quel moment un capteur a envoyé des données pour la dernière fois et
qu’il n’a pas envoyé d’événements dans les 5 secondes qui suivaient.
1. Mettez à jour la requête comme ceci :
SQL
2. Sélectionnez Tester la requête pour voir ... | [
-0.02052752859890461,
-0.04277193546295166,
-0.02513754926621914,
0.017440171912312508,
0.036996688693761826,
0.016897670924663544,
0.05411671847105026,
0.024361440911889076,
-0.04456783086061478,
-0.07644295692443848,
0.024030866101384163,
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-0.035987310111522675,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total_... |
Commentaires
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Indiquer des commentaires sur le produit
| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
correspondance est trouvée. Par contre, pour une jointure LEFT OUTER, si un
événement du côté gauche de la jointure n’a pas de correspondance, une ligne
contenant la valeur NULL pour toutes les c... | [
0.030476387590169907,
-0.011877728626132011,
0.012560111470520496,
0.002627780893817544,
0.038255300372838974,
0.03544839471578598,
0.011666355654597282,
0.04264345392584801,
-0.02787453681230545,
-0.040356919169425964,
0.0006858966080471873,
-0.023879729211330414,
-0.06696000695228577,
0.... | {
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"total... |
Traiter des règles configurables basées
sur un seuil dans Azure Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article explique comment utiliser des données de référence pour obtenir une
solution d’alerte utilisant des règles configurables basées sur un seuil dans Azure Stream
Analytics.
Vous devrez peut-être générer une al... | [
0.016390360891819,
-0.03504689782857895,
-0.018584853038191795,
-0.009201863780617714,
0.0656200721859932,
0.017681175842881203,
0.048222415149211884,
0.0248618982732296,
-0.017340628430247307,
-0.05500968545675278,
-0.009572789072990417,
-0.02562415599822998,
-0.06172701716423035,
0.01915... | {
"azure_component": "other",
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"total... |
Stream Analytics pour
rechercher les seuils d’alerte :
Stockez les valeurs de seuil dans des données de référence, une valeur par clé.
Joignez les événements d’entrée de données de diffusion en continu aux données
de référence sur la colonne clé.
Utilisez la valeur indexée provenant des données de référence comme valeu... | [
-0.013014068827033043,
-0.01954401656985283,
0.012864606454968452,
-0.006744465325027704,
0.0627756342291832,
0.01221782248467207,
0.006129053886979818,
0.054394397884607315,
-0.0178429763764143,
-0.03136889263987541,
-0.008300929330289364,
-0.008100162260234356,
-0.025659972801804543,
0.0... | {
"azure_component": "other",
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"total... |
Dans cet exemple, des alertes sont générées lorsque l’agrégation des données de
diffusion en continu provenant d’appareils dans une fenêtre d’une minute correspond
aux valeurs définies dans la règle fournie comme données de référence.
Dans la requête, pour chaque propriété deviceId et chaque valeur metricName sous
devi... | [
-0.027242092415690422,
-0.019319308921694756,
-0.0022277249954640865,
-0.010500860400497913,
0.07426712661981583,
0.01523212343454361,
0.023263582959771156,
0.01752038672566414,
-0.01803833432495594,
-0.059575825929641724,
0.022694312036037445,
-0.023869775235652924,
-0.054443616420030594,
... | {
"azure_component": "other",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "892",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
processeur
dépasse (moyenne supérieure ou égale à) la valeur de pourcentage 90. Le champ
value est configurable selon les besoins.
Notez que la règle comporte un champ opérateur, qui est ensuite interprété
dynamiquement dans la syntaxe de la requête avec AVGGREATEROREQUAL.
La règle filtre les données selon une certaine... | [
-0.00553203746676445,
0.02433442510664463,
-0.0011402129894122481,
-0.03628922998905182,
0.059815578162670135,
0.016524767503142357,
0.010659859515726566,
0.014767047017812729,
-0.05575499311089516,
-0.044317618012428284,
0.00500430166721344,
-0.037644900381565094,
-0.051255758851766586,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1069,
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "892",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
JSON
Cet exemple de requête Stream Analytics regroupe les données de référence rules de
l’exemple ci-dessus avec un flux d’entrée de données nommé metrics.
SQL
{
"ruleId": 1234,
"deviceId" : "978648",
"metricName": "CPU",
"alertName": "hot node AVG CPU over 90",
"operator" : "AVGGREATEROREQUAL",
... | [
-0.026400120928883553,
0.007470417767763138,
0.02947554923593998,
-0.030107825994491577,
0.035041019320487976,
0.0008118809200823307,
0.05822964385151863,
0.03621567040681839,
-0.03967464342713356,
-0.07556004822254181,
-0.007855529896914959,
-0.026476407423615456,
-0.0702616274356842,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1070,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "893",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
ruleValue = rules.value
FROM
metrics
timestamp by eventTime
JOIN
rules
ON metrics.deviceId = rules.deviceId AND metrics.metric.name =
rules.metricName
WHERE
(rules.filter.[0] = '' OR metrics.custom.filters.[0].value =
rules.filter.[0]) AND
(rules.filter.[... | [
-0.022373143583536148,
0.00808743666857481,
-0.0027447319589555264,
-0.010625537484884262,
0.06813565641641617,
-0.01783991977572441,
0.03930594399571419,
0.0049030776135623455,
-0.00521402433514595,
-0.0669272169470787,
0.0033011576160788536,
-0.01729762740433216,
-0.07227646559476852,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1071,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "894",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cet exemple de données JSON représente les données d’entrée metrics utilisées dans la
requête de diffusion en continu ci-dessus.
Trois exemples d’événements sont répertoriés dans l’intervalle de 1 minute, avec la
valeur T14:50.
Ces trois exemples ont la même valeur deviceId 978648.
Les valeurs de mesure du processeur v... | [
-0.012453345581889153,
-0.01940114051103592,
0.005747415125370026,
-0.013967739418148994,
0.03921227529644966,
0.012418480589985847,
0.0253498125821352,
0.046616896986961365,
-0.0616796649992466,
-0.04108399897813797,
0.01678883098065853,
-0.035669956356287,
-0.03909631073474884,
-0.011660... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1072,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "895",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
"978648",
"custom": {
"dimensions": {
"0": {
"name": "NodeType",
"value": "N1"
},
"1": {
"name": "Cluster",
"value": "C1"
},
"2": {
"name": "NodeName",
... | [
-0.03488162159919739,
-0.005794266704469919,
0.04188067093491554,
-0.045704636722803116,
0.0713067501783371,
0.030636413022875786,
0.020432336255908012,
0.01172730140388012,
-0.012610755860805511,
-0.03775326535105705,
-0.004252247512340546,
-0.03687117248773575,
-0.08241492509841919,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1073,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "895",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
"value": "T1"
},
"2": {
"name": "cluster",
"value": "C1"
},
"3": {
"name": "nodeType",
"value": "N1"
}
}
},
"metric": {
"name": "CPU",
"value": 98,
"count":... | [
-0.01909772679209709,
-0.004874315112829208,
0.02787858434021473,
-0.029358867555856705,
0.06945536285638809,
0.0036476452369242907,
0.03222794458270073,
0.033297762274742126,
-0.018188094720244408,
-0.03683764860033989,
0.0011642876779660583,
-0.0242477860301733,
-0.08476610481739044,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1074,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "896",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
}
}
},
"metric": {
"name": "CPU",
"value": 95,
"count": 1,
"min": 95,
"max": 95,
"stdDev": 0
}
}
{
"eventTime": "2018-04-30T14:50:37.1324130Z",
"deviceId": "978648",
"custom": {
"dimensions": {
"0": {
"na... | [
-0.03003932349383831,
-0.006133814342319965,
0.01859263703227043,
-0.036050911992788315,
0.07035338878631592,
0.02137344889342785,
0.03246238827705383,
0.044177524745464325,
-0.02460859715938568,
-0.030090680345892906,
-0.003927774727344513,
-0.04782317578792572,
-0.07661791890859604,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1075,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "897",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cet exemple de données JSON de sortie affiche un seul événement d’alerte généré en
fonction de la règle de seuil de processeur définie dans les données de référence.
L’événement de sortie contient le nom de l’alerte ainsi que l’agrégation (moyenne, min,
max) des champs pris en compte. Les données d’événements de sortie... | [
-0.029578939080238342,
-0.010022950358688831,
0.00203325180336833,
-0.03428339213132858,
0.02856966108083725,
0.014728865586221218,
0.04094391316175461,
0.03436283767223358,
-0.08338908106088638,
-0.04712741822004318,
-0.0024203509092330933,
-0.02252909354865551,
-0.07489454746246338,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1076,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "898",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Mettre à jour ou fusionner des
enregistrements dans Azure SQL
Database avec Azure Functions
Article • 27/02/2024
Actuellement, Azure Stream Analytics (ASA) prend en charge seulement l’insertion
(l’ajout) de lignes dans les sorties SQL (Bases de données Azure SQL et Azure Synapse
Analytics). Cet article présente des sol... | [
-0.029773347079753876,
-0.014946425333619118,
-0.004684511572122574,
0.028346354141831398,
0.0658353716135025,
0.015631461516022682,
0.0492652952671051,
0.020305214449763298,
-0.015138937160372734,
-0.06104176864027977,
0.001408579875715077,
-0.04488136246800423,
-0.061427999287843704,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1077,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "899",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
SQL
Ce qui donne :
Modified_Time
Device_Id
Measure_Value
10:00
A
1
10:05
A
20
En mode de remplacement, nous obtenons uniquement la dernière valeur par clé. Nous
utilisons ici Device_Id comme clé. L’instruction T-SQL équivalente est la suivante :
SQL
Ce qui donne :
Modified_Time
Device_Key
Measure_Value
10:05
A
20
Enfin... | [
0.009717554785311222,
0.01493741199374199,
0.026356598362326622,
0.0025751523207873106,
0.09585491567850113,
0.020156633108854294,
0.034424055367708206,
0.043311621993780136,
0.01966429315507412,
-0.08691912889480591,
0.03078072890639305,
-0.012813510373234749,
-0.047989372164011,
0.012533... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1078,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "900",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Ce qui donne :
Modified_Time
Device_Key
Measure_Value
10:05
A
21
Pour des raisons de performances, les adaptateurs de sortie de base de données SQL
d’Azure Stream Analytics ne prennent actuellement en charge que le mode d’ajout en
mode natif. Ces adaptateurs utilisent l’insertion en bloc pour maximiser le débit et
limi... | [
-0.013461156748235226,
-0.027049604803323746,
0.030308475717902184,
0.009154812432825565,
0.08975609391927719,
0.02838950976729393,
0.043753549456596375,
0.03181680291891098,
0.002023027976974845,
-0.09095148742198944,
0.0326998233795166,
-0.040146708488464355,
-0.04963972419500351,
0.0068... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1079,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "901",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour les deux exemples suivants, nous supposons le schéma de table suivant. L’option
de liaison exige qu’une clé primaire soit définie sur la table cible. Ce n’est pas
obligatoire, mais recommandé, lorsque vous utilisez un pilote SQL.
SQL
Une fonction doit répondre aux attentes suivantes pour être utilisée comme une so... | [
-0.018973737955093384,
-0.009725051000714302,
0.0008571388316340744,
0.01127206813544035,
0.051558978855609894,
0.03111974336206913,
0.013952442444860935,
0.015133969485759735,
-0.019789544865489006,
-0.05894078314304352,
-0.017946017906069756,
-0.03061951883137226,
-0.06549017131328583,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1080,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "902",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Tout d’abord, créez une application de fonction HttpTrigger par défaut en suivant ce
tutoriel. Les informations suivantes sont utilisées :
Langage : C#
Runtime : .NET 6 (sous fonction/runtime v4)
Modèle : HTTP trigger
Installez l’extension de liaison en exécutant la commande suivante dans un terminal
situé dans le dos... | [
-0.035685617476701736,
-0.015602308325469494,
0.029979312792420387,
-0.0023287173826247454,
0.0408768504858017,
0.013248376548290253,
0.05666329711675644,
0.04641992971301079,
-0.014413241297006607,
-0.052485913038253784,
-0.05478176102042198,
-0.015666740015149117,
-0.06624378263950348,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1081,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "903",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Mettez à jour le nom de la table de destination dans la section de liaison :
C#
public static async Task<IActionResult> Run (
// http trigger binding
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "get","post", Route =
null)] HttpRequest req,
ILogger log,
[Sql("dbo.de... | [
-0.0429549515247345,
0.0010385287459939718,
0.001374341081827879,
-0.00962693803012371,
0.04410437121987343,
-0.002986516570672393,
0.04596048593521118,
0.04300673305988312,
-0.032679617404937744,
-0.0703204870223999,
-0.025441253557801247,
-0.02746450901031494,
-0.07433825731277466,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1082,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "904",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Mettez à jour la classe Device et la section de mappage pour qu’elles correspondent à
votre propre schéma :
C#
Vous pouvez maintenant tester la liaison entre la fonction locale et la base de données
en déboguant (F5 dans Visual Studio Code). La base de données SQL doit être
accessible depuis votre machine. SSMS peut ê... | [
-0.0204470232129097,
-0.004511259496212006,
-0.012445698492228985,
0.02964591048657894,
0.06053709611296654,
0.0009199969936162233,
0.05134284868836403,
0.05183852091431618,
-0.007297522388398647,
-0.05576227977871895,
0.015668576583266258,
-0.04545870050787926,
-0.05574031174182892,
0.021... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1083,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "905",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Cette option utilise Microsoft.Data.SqlClient
. Cette bibliothèque nous permet
d’émettre n’importe quelle requête SQL vers une base de données SQL.
Cet exemple a été construit sur :
Runtime Azure Functions version 4
.NET 6.0
Microsoft.Data.SqlClient 4.0.0
Tout d’abord, créez une application de fonction HttpTrigger par ... | [
-0.005351204890757799,
-0.00886624027043581,
0.005049335304647684,
0.00011813583842013031,
0.06351633369922638,
0.01880645379424095,
0.026611775159835815,
0.032855454832315445,
0.002318677259609103,
-0.06465546041727066,
-0.02020481787621975,
-0.04722975566983223,
-0.08075527101755142,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1084,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "906",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
Remplacez l’ensemble de la fonction (fichier .cs dans le projet) par l’extrait de code
suivant. Mettez à jour l’espace de noms, le nom de la classe et le nom de la fonction par
les vôtres :
C#
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
usi... | [
-0.030478771775960922,
-0.02197268046438694,
-0.0014449983136728406,
-0.005068410653620958,
0.04846276342868805,
0.019233521074056625,
0.04693010449409485,
0.06315891444683075,
-0.019350921735167503,
-0.08083388954401016,
-0.04764923080801964,
-0.01438500452786684,
-0.08862588554620743,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1085,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "907",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Mettez à jour la section de liaison de la commande sqltext pour qu’elle corresponde à
votre propre schéma (notez la manière dont l’accumulation est obtenue via l’opérateur
+= lors de la mise à jour) :
C#
Vous pouvez maintenant tester la liaison entre la fonction locale et la base de données
en déboguant (F5 dans VS C... | [
-0.026598120108246803,
0.006039123050868511,
-0.009066025726497173,
0.032196469604969025,
0.06796715408563614,
0.01110534556210041,
0.033513374626636505,
0.02862076833844185,
-0.015802495181560516,
-0.04949094355106354,
-0.020413650199770927,
0.00036889230250380933,
-0.0783768817782402,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1086,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "908",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total_... |
$"WHEN NOT MATCHED BY TARGET THEN INSERT (DeviceId,
Value, TimeStamp) VALUES (DeviceId, Value, Timestamp);";
//log.LogInformation($"Running {sqltext}");
using (SqlCommand cmd = new SqlCommand(sqltext, conn))
{
// Execute the command an... | [
-0.03916633501648903,
0.012453006580471992,
0.0015302066458389163,
0.012578869238495827,
0.10656629502773285,
-0.022598298266530037,
0.03691159561276436,
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-0.006044422741979361,
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JSON
La fonction peut désormais être publiée sur Azure. Un paramètre d’application doit être
défini pour SqlConnectionString . Le pare-feu du serveur SQL Azure doit autoriser les
services Azure à entrer pour que la fonction en direct puisse l’atteindre.
La fonction peut ensuite être définie en tant que sortie dans le t... | [
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Pour Synapse SQL, Azure Stream Analytics peut insérer une table de mise en lots. Une
tâche récurrente peut ensuite transformer les données selon les besoins dans une table
intermédiaire. Enfin, les données sont déplacées vers la table de production.
Azure Cosmos DB prend en charge UPSERT en mode natif. Ici, seul l’ajou... | [
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Type
Option
Modes
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Database
Azure Synapse Analytics
Azure Cosmos DB
Azure Synapse Link
Replace
N/A
+
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&A
pour Azure Stream Analytics.
Comprendre les sorties d’Azure Stream Analytics
Sortie Azure Stream Analytics dans Azure SQL Dat... | [
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Tutoriel : Processus Apache Kafka pour
les événements Event Hubs à l’aide de
Stream Analytics
Article • 01/06/2023
Cet article montre comment diffuser en streaming des données dans Event Hubs et les
traiter avec Azure Stream Analytics. Il vous guide dans les étapes suivantes :
1. Créez un espace de noms Event Hubs.
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applications qui utilisent le protocole Kafka dans Event Hubs. Suivez les
instructions pas à pas de l’article Créer un hub d’événements avec le portail Azure pour
créer un espace de noms Event Hubs. Si vous utilisez un cluster dédié, consultez Créer
un concentrateur Event Hub et un espace de noms.
Prérequis
Créer un es... | [
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"total... |
1. Clonez le dépôt Azure Event Hubs pour Kafka
sur votre machine.
2. Accédez au dossier azure-event-hubs-for-kafka/quickstart/java/producer.
3. Mettez à jour les détails de configuration du producteur dans
src/main/resources/producer.config. Spécifiez le nom et la chaîne de connexion
de l’espace de noms du hub d’événe... | [
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