text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Cause : Une erreur de serveur s’est produite lors de la sortie vers Azure Functions.
Cause : L'écriture vers Azure Functions a échoué car la requête HTTP a dépassé le
délai d’expiration.
Recommandation : Vérifiez vos journaux Azure Functions pour de possibles
retards.
Cause : Les décalages d’entrée ne sont pas valides.... | [
-0.004458335228264332,
-0.021916627883911133,
-0.023890096694231033,
0.04140041768550873,
0.05531405657529831,
0.01700713112950325,
0.032212428748607635,
0.01807081140577793,
-0.020479893311858177,
-0.049907755106687546,
-0.01197159942239523,
-0.018402524292469025,
-0.04871347174048424,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1494,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1267",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cause : La procédure stockée upsert a renvoyé une erreur.
Cause : Stream Analytics ne peut initialiser la sortie SQL Database.
Cause : Stream Analytics ne peut écrire d’événements dans la sortie SQL Database.
Cause : Une erreur s’est produite lors de l’initialisation d’une sortie de pool SQL
dédié.
Cause : Une erreur s... | [
-0.009512055665254593,
-0.0150609677657485,
-0.014308255165815353,
0.05941062420606613,
0.10195058584213257,
0.053319551050662994,
0.024899965152144432,
0.01799582876265049,
-0.01841522939503193,
-0.07952187955379486,
0.004951037932187319,
-0.034108273684978485,
-0.06407210230827332,
0.015... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1495,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1268",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Codes d’erreur interne Azure Stream
Analytics
Article • 25/03/2023 • 2 minutes de lecture
Vous pouvez utiliser les journaux d’activité et les journaux de ressources pour déboguer
les comportements inattendus à partir de votre tâche Azure Stream Analytics. Cet article
répertorie la description de chaque code d’erreur in... | [
0.001291471067816019,
-0.019804829731583595,
-0.01982264220714569,
0.02258177474141121,
0.06821620464324951,
0.004702731501311064,
0.03953093662858009,
0.0377228744328022,
-0.0025246802251785994,
-0.03125440329313278,
-0.0212558526545763,
-0.007437404710799456,
-0.08258401602506638,
-0.008... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1496,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1269",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Effectuer une analyse des sentiments
avec Azure Stream Analytics et Machine
Learning Studio (classique)
Article • 02/06/2023
Cet article explique comment configurer un travail Azure Stream Analytics simple qui
utilise Machine Learning Studio (classique) pour l’analyse des sentiments. Vous allez
utiliser un modèle d’ana... | [
0.04010338708758354,
-0.02767479605972767,
0.03301932290196419,
0.024101583287119865,
0.04687780141830444,
0.040528107434511185,
0.035855114459991455,
0.041432641446590424,
-0.008840462192893028,
-0.03320658951997757,
-0.019812796264886856,
-0.035921238362789154,
-0.037102606147527695,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1497,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1270",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Analyse des enregistrements de conversations de clients avec le personnel de
support.
Évaluation des commentaires sur les forums, blogs et vidéos.
Nombreux autres scénarios de notation prédictive en temps réel.
La tâche Streaming Analytics créée applique le modèle d’analyse des sentiments en tant
que fonction définie p... | [
0.035342101007699966,
-0.03856130689382553,
0.005834199488162994,
0.0032540892716497183,
0.06726189702749252,
0.06679914146661758,
-0.01877846196293831,
0.07171442359685898,
-0.016822129487991333,
-0.04859274625778198,
-0.013644976541399956,
-0.012017365545034409,
-0.05927404761314392,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1498,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1271",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Champ
Valeur
Type de compte
BlobStorage
3. Sélectionnez Vérifier + créer. Ensuite, sélectionnez créer pour déployer votre
compte de stockage.
4. Une fois le déploiement terminé, accédez à votre compte de stockage. Sous
Service BLOB, sélectionnez Conteneurs. Sélectionnez + Conteneur pour créer un
conteneur. | [
0.0015906309708952904,
-0.0342705063521862,
0.003377543995156884,
0.035313744097948074,
0.07956930249929428,
0.07171785086393356,
-0.0417669415473938,
0.021316643804311752,
-0.04169921576976776,
-0.05769196152687073,
-0.03442821651697159,
-0.02240423485636711,
-0.05618910863995552,
0.03746... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1499,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1272",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
5. Fournissez un nom pour le conteneur et vérifiez que le Niveau d’accès public est
défini sur Privé. Sélectionnez Créer lorsque vous avez terminé.
6. Accédez au conteneur que vous venez de créer, puis sélectionnez Charger.
Chargez le fichier sampleinput.csv que vous avez téléchargé précédemment. | [
0.00967266783118248,
-0.03116021491587162,
0.006699697580188513,
0.031615160405635834,
0.03051825240254402,
0.020346971228718758,
-0.0020246875938028097,
0.016125395894050598,
-0.002008353127166629,
-0.023130040615797043,
-0.019591469317674637,
0.03221544623374939,
-0.01951957494020462,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1500,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1273",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Maintenant que les exemples de données sont dans un objet blob, vous pouvez activer
le modèle d’analyse des sentiments dans la galerie Cortana Intelligence.
1. Accédez au modèle d’analyse prédictive des sentiments
dans la galerie Cortana
Intelligence.
2. Sélectionnez Ouvrir dans Studio (classique) .
3. Connectez-vous ... | [
-0.0054945265874266624,
-0.0007053237059153616,
0.005720046814531088,
-0.004104970954358578,
0.051592301577329636,
0.0628184974193573,
-0.008898446336388588,
0.03732118010520935,
-0.0104133365675807,
-0.05193071812391281,
-0.0587354451417923,
0.006330553907901049,
-0.054549701511859894,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1501,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1274",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
4. Sélectionnez Exécuter en bas de la page. Le processus s’exécute. Cela dure environ
une minute.
5. Après l’exécution du processus, sélectionnez Déployer un service web au bas de la
page.
6. Pour vérifier que le modèle d’analyse des sentiments est prêt à être utilisé,
sélectionnez le bouton Tester. Entrez du texte, pa... | [
0.004369708709418774,
0.022674638777971268,
-0.003701278707012534,
-0.002697612391784787,
0.052472278475761414,
0.02522418275475502,
-0.013008399866521358,
0.03819436579942703,
-0.013385232537984848,
-0.05935021862387657,
-0.025636596605181694,
-0.024888059124350548,
-0.04251670092344284,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1502,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1275",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Vous pouvez maintenant créer un travail Stream Analytics lisant les exemples de tweets
à partir du fichier CSV dans le stockage d’objets blob.
Accédez au portail Azure
et créez un travail Stream Analytics. Si vous n’êtes pas
familiarisé avec ce processus, consultez Créer un travail Stream Analytics à l’aide du
portail... | [
0.03183130547404289,
-0.012297969311475754,
-0.013171897269785404,
-0.007016882766038179,
0.05125082656741142,
0.05089598521590233,
-0.013430504128336906,
0.07567737996578217,
-0.02098810486495495,
-0.04847690463066101,
-0.01595301553606987,
-0.05418527126312256,
-0.07479029893875122,
0.04... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1503,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1276",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Le travail envoie les résultats vers le stockage d’objets blob d’où il a reçu les entrées.
1. Accédez à votre travail Stream Analytics. Sous Topologie du travail, sélectionnez
l’option Sorties. Sélectionnez Ajouter>Stockage Blob.
2. Remplissez les formulaire Stockage Blob avec ces valeurs :
Champ
Valeur
Alias d’entrée
... | [
0.03494108468294144,
-0.005485909059643745,
-0.010105420835316181,
0.019781097769737244,
0.04332199692726135,
0.06342877447605133,
-0.006123912520706654,
0.07694574445486069,
-0.03275752067565918,
-0.06210720166563988,
-0.051335062831640244,
-0.05487389490008354,
-0.07441715896129608,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1504,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1277",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Champ
Valeur
Alias de
fonction
Utilisez le nom sentiment et sélectionnez Fournir les paramètres de fonction
Azure Machine Learning manuellement, ce qui vous donne la possibilité
d’entrer l’URL et la clé.
URL
Collez l’URL du service web.
Clé
Collez la clé d’API.
4. Sélectionnez Enregistrer.
Stream Analytics utilise une ... | [
0.027729878202080727,
-0.028917260468006134,
0.017428478226065636,
-0.0021840378176420927,
0.037946783006191254,
0.07213959097862244,
-0.009033016860485077,
0.06159330531954765,
-0.027799468487501144,
-0.046804048120975494,
-0.032784514129161835,
-0.01933472231030464,
-0.06197464466094971,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1505,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1278",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
1. Revenez à la vue d’ensemble du travail de Stream Analytics.
2. En haut de la page, sélectionnez Démarrer.
3. Dans le panneau Démarrer la tâche, sélectionnez Personnalisé, puis un jour
antérieur au moment où vous avez chargé le fichier CSV sur le Stockage Blob.
Lorsque vous avez terminé, sélectionnez Démarrer.
1. Lai... | [
0.032918259501457214,
-0.02036759816110134,
-0.031698670238256454,
-0.011543836444616318,
0.06727266311645508,
0.03196506202220917,
0.006695185787975788,
0.054778534919023514,
-0.02414376474916935,
-0.08642322570085526,
0.004758269991725683,
-0.041924502700567245,
-0.06487379223108292,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1506,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1279",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Événements de fonction indique le nombre d’événements dans la requête. Par
défaut, chaque requête envoyée à un service web Studio (classique) contient
jusqu’à 1 000 événements.
Présentation d’Azure Stream Analytics
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
Intégrer l’API REST et Machine Learning S... | [
0.011041722260415554,
-0.04490290582180023,
-0.003609510138630867,
0.01416363101452589,
0.05054709315299988,
0.033455535769462585,
0.04185378551483154,
0.050615761429071426,
-0.03942646458745003,
-0.0408596433699131,
-0.004649908747524023,
-0.039403997361660004,
-0.08457530289888382,
0.006... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1507,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1280",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Détection d’anomalies dans Azure Stream
Analytics
Article • 24/04/2025
Disponible dans le cloud et Azure IoT Edge, Azure Stream Analytics offre des fonctionnalités
intégrées de détection des anomalies basées sur le Machine Learning qui peuvent être utilisées
pour surveiller les deux anomalies les plus courantes : tempo... | [
-0.0026372468564659357,
-0.03756280243396759,
0.010259889997541904,
0.013735302723944187,
0.05906273052096367,
0.01710381731390953,
0.048783499747514725,
0.015239911153912544,
-0.0286188255995512,
-0.05801137909293175,
-0.002807511016726494,
-0.017768459394574165,
-0.06497810781002045,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1508,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1281",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
du
modèle.
Les fonctions opèrent en établissant un certain standard basé sur ce qu’elles ont observé
jusqu’à présent. Les valeurs hors norme sont identifiées en comparant la normale établie, au
sein du niveau de confiance. La taille de la fenêtre doit être basée sur les événements
Détection d’anomalie à l’aide du Machi... | [
-0.001045730197802186,
-0.022385332733392715,
0.010430729947984219,
0.001786446780897677,
0.06923156976699829,
-0.0005174810066819191,
0.04114875942468643,
0.03345601633191109,
-0.04153557866811752,
-0.04559392109513283,
0.025534823536872864,
-0.0068685635924339294,
-0.06051543727517128,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1509,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1281",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
minimaux requis pour entraîner le modèle pour un comportement normal afin que, lorsqu’une
anomalie se produit, elle puisse la reconnaître.
Le temps de réponse du modèle augmente avec la taille de l’historique, car il doit être comparé
à un nombre plus élevé d’événements passés. Nous vous recommandons d’inclure uniqueme... | [
-0.02188802696764469,
-0.02746455743908882,
-0.027411887422204018,
-0.001936836401000619,
0.05754515901207924,
0.02448248118162155,
0.03169985115528107,
0.02119302935898304,
-0.04975488409399986,
-0.059794455766677856,
0.0173887237906456,
0.0036020618863403797,
-0.05483846366405487,
0.0171... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1510,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1282",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
suffisamment significatif par rapport au score
pour le premier pic dans le niveau de confiance spécifié. Vous pouvez essayer de réduire le
niveau de confiance du modèle pour détecter ces anomalies. Toutefois, si vous commencez à
obtenir trop d’alertes, vous pouvez utiliser un intervalle de confiance plus élevé.
L’exemp... | [
0.011819706298410892,
0.0002270741097163409,
-0.039535507559776306,
0.011639939621090889,
0.05119035392999649,
0.0313214510679245,
0.030529476702213287,
0.006959704682230949,
-0.04602966457605362,
-0.05083882063627243,
0.004433434456586838,
0.02615750953555107,
-0.05923592299222946,
0.0042... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1511,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1282",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SELECT finale extrait et génère le score et l’état d’anomalie avec un niveau de confiance de
95%.
SQL
Les anomalies persistantes dans un flux d’événements de série chronologique sont des
modifications dans la distribution des valeurs dans le flux d’événements, telles que les
modifications de niveau et les tendances. Da... | [
-0.043261658400297165,
-0.012431117706000805,
0.0014050953323021531,
0.006420257035642862,
0.0923449844121933,
-0.013398085720837116,
0.033495303243398666,
0.029262840747833252,
-0.06650751829147339,
-0.059236954897642136,
0.0153419841080904,
0.004647709894925356,
-0.042054228484630585,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1512,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1283",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’image suivante est un exemple de changement de tendance :
L’exemple de requête suivant suppose un taux d’entrée uniforme d’un événement par seconde
dans une fenêtre glissante de 20 minutes avec une taille d’historique de 1 200 événements.
L’instruction SELECT finale extrait et génère le score et l’état d’anomalie ave... | [
-0.03243861719965935,
-0.03399793803691864,
0.0015930646331980824,
0.013927560299634933,
0.0774422213435173,
0.0030681416392326355,
0.026294277980923653,
0.03260832279920578,
-0.03401830047369003,
-0.06235845014452934,
0.002541595371440053,
-0.016796473413705826,
-0.04954048618674278,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1513,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1284",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les performances de ces modèles dépendent de la taille de l’historique, de la durée de la
fenêtre, du chargement des événements et de l’utilisation du partitionnement au niveau de la
fonction. Cette section décrit ces configurations et fournit des exemples permettant de
maintenir les taux d’ingestion de 1 K, 5 K et 10 ... | [
-0.035274937748909,
-0.02461320348083973,
-0.06221817806363106,
-0.013322737067937851,
0.0479264110326767,
0.004093560855835676,
-0.0008581064757890999,
0.039227262139320374,
-0.054537639021873474,
-0.054918281733989716,
0.033653490245342255,
-0.012333887629210949,
-0.020741378888487816,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1514,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1285",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
de partitions d’entrée.
Partitionnement au niveau de la fonction - Le partitionnement au niveau de la fonction
s’effectue avec PARTITION BY au sein de l’appel de fonction de détection des anomalies.
Ce type de partitionnement ajoute une surcharge, car l’état doit être conservé pour
plusieurs modèles en même temps. Le ... | [
-0.07272659987211227,
-0.03956408426165581,
-0.04864303022623062,
0.0017334040021523833,
0.07222793996334076,
0.033208221197128296,
-0.009397345595061779,
-0.002932986943051219,
-0.06424388289451599,
-0.0553102008998394,
-0.0013512320583686233,
0.0015968465013429523,
-0.006510533392429352,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1515,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1285",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Taille de l’historique
(événements)
Durée de la fenêtre
(ms)
Nombre total d’événements d’entrée par
seconde
60
55
2 200
600
728
1,650
6 000
10,910
1 100
Le tableau suivant inclut les observations de débit pour un nœud unique (six SU) pour le cas
partitionné :
Taille de l’historique
(événements)
Durée de la
fenêtre (ms)... | [
-0.024967072531580925,
-0.06036393344402313,
-0.030805673450231552,
-0.009806530550122261,
0.013465914875268936,
0.02365455962717533,
0.02076834999024868,
0.0631374791264534,
-0.06373587250709534,
-0.05069314315915108,
-0.016086356714367867,
-0.02733970247209072,
-0.033622488379478455,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1516,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1286",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Pour identifier les goulots d’étranglement dans votre pipeline, utilisez le volet Métriques dans
votre travail Azure Stream Analytics. Examinez les événements d’entrée/sortie pour le débit,
ainsi que le « Délai en filigrane »
ou les Événements en backlog, pour voir si le travail suit la
vitesse d’entrée. Pour les métr... | [
0.02310294285416603,
-0.024883273988962173,
-0.02914135344326496,
0.019925791770219803,
0.018676763400435448,
0.02298339642584324,
0.032057229429483414,
0.07348857074975967,
0.0009626108803786337,
-0.024118291214108467,
-0.031802549958229065,
-0.03460819274187088,
-0.07099464535713196,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1517,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1287",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Intégration de Machine Learning Studio
(classique) dans Stream Analytics
Article • 06/03/2024
Azure Stream Analytics prend en charge les fonctions définies par l’utilisateur qui
appellent les points de terminaison Azure Machine Learning Studio (classique). La
bibliothèque d’API REST Stream Analytics décrit la prise en ... | [
0.017172526568174362,
-0.04422659054398537,
0.032215628772974014,
0.03205206245183945,
0.055158406496047974,
0.021759696304798126,
0.04262679070234299,
0.03593485429883003,
-0.03520287200808525,
-0.03204994648694992,
-0.020858773961663246,
-0.032647863030433655,
-0.04376516118645668,
0.041... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1518,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1288",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Espace de travail: conteneur qui contient toutes les autres ressources machine
learning ensemble pour la gestion et le contrôle.
Expérience: test que les scientifiques des données créent pour utiliser des jeux de
données et entraîner un modèle Machine Learning.
Point de terminaison: objet que vous utilisez pour prendre... | [
0.029588794335722923,
-0.023811642080545425,
-0.0112516600638628,
0.01521699782460928,
0.044944923371076584,
0.029375305399298668,
0.03314327448606491,
0.04683470353484154,
-0.03161589801311493,
-0.0559576116502285,
-0.056233394891023636,
-0.03633623942732811,
-0.05001622438430786,
0.03252... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1519,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1289",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Par exemple, l’exemple de code suivant crée une UDF scalaire nommée newudf qui se lie
à un point de terminaison Machine Learning Studio (classique). Vous trouverez la valeur
endpoint (URI de service) dans la page d’aide de l’API pour le service choisi. Vous
trouverez la valeur apiKey sur la page principale du service... | [
-0.005579414311796427,
-0.04804155230522156,
0.02593877725303173,
-0.0013127822894603014,
0.008507097139954567,
0.03212842345237732,
0.04143635928630829,
0.03656759858131409,
-0.021790405735373497,
-0.0661698579788208,
-0.016075801104307175,
-0.05804076045751572,
-0.045842088758945465,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1520,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1290",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
point de terminaison réel, car la demande PUT déjà fournie.
Stream Analytics appelle le point de terminaison à partir de la requête, si la demande a
fourni explicitement un point de terminaison. Sinon, Stream Analytics utilise le point de
terminaison qui a été référencé à l’origine. Ici, l’UDF prend un paramètre de ch... | [
-0.036212701350450516,
-0.02625470981001854,
0.03002000041306019,
-0.005878053139895201,
0.0244847871363163,
0.054510146379470825,
0.034742116928100586,
0.018190918490290642,
-0.03078402951359749,
-0.07180333137512207,
-0.027121134102344513,
-0.05159261077642441,
-0.06658589094877243,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1521,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1291",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
À présent, vous devez corriger la fonction UDF avec la réponse précédente.
Corps de la requête (sortie de RetrieveDefaultDefinition ) :
JSON
"apiKey": null,
"inputs": {
"name": "input1",
"columnNames": [{
... | [
-0.021274838596582413,
-0.05093115195631981,
0.01989845186471939,
0.0018904977478086948,
0.03481752797961235,
0.06513829529285431,
0.03293926268815994,
0.04888581484556198,
-0.05002433806657791,
-0.04233190417289734,
-0.019383076578378677,
-0.02417607791721821,
-0.07973980903625488,
-0.002... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1522,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1292",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Interrogez la fonction UDF (ici nommée scoreTweet ) pour chaque événement d’entrée
et écrivez une réponse pour cet événement dans une sortie :
JSON
Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez la page Q&A Microsoft pour Azure
Stream Analytics.
"endpoint":
"https://ussouthcentral.services.azur... | [
0.008267986588180065,
-0.05279915779829025,
0.023859918117523193,
-0.010886158794164658,
0.03119727224111557,
0.055895306169986725,
0.05220959335565567,
0.049869440495967865,
-0.00958052184432745,
-0.0396089069545269,
0.028418410569429398,
-0.04074486345052719,
-0.07245445251464844,
0.0260... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1523,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1293",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Présentation d’Azure Stream Analytics
Analyser les données d’appel frauduleuses avec Stream Analytics et visualiser les
résultats dans un tableau de bord Power BI
Mettre à l’échelle des travaux Azure Stream Analytics pour augmenter le débit
Références sur le langage des requêtes d'Azure Stream Analytics
API REST de ges... | [
-0.01508534699678421,
-0.010720123536884785,
-0.00956053752452135,
0.04179967939853668,
0.04649033024907112,
0.013888517394661903,
0.012727637775242329,
0.04282340407371521,
-0.045781053602695465,
-0.015745142474770546,
0.0018266085535287857,
-0.017469389364123344,
-0.07504560053348541,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1524,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1294",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Mettre votre travail Stream Analytics à
l’échelle avec des fonctions Azure
Machine Learning Studio (classique)
Article • 02/06/2023
Cet article explique comment mettre efficacement à l’échelle des travaux Azure Stream
Analytics qui utilisent des fonctions Azure Machine Learning Studio (classique). Pour
plus d’informati... | [
0.04265648499131203,
-0.02713714726269245,
0.010844022035598755,
0.032803066074848175,
0.044720783829689026,
0.032627277076244354,
0.04399552941322327,
0.06001811474561691,
-0.02290458045899868,
-0.04215001314878464,
-0.024714071303606033,
-0.03828398138284683,
-0.041766177862882614,
0.046... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1525,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1295",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Une fonction Machine Learning studio (classique) dans Stream Analytics peut être
utilisée comme un appel de fonction standard dans le langage de requête Stream
Analytics. En arrière-plan toutefois, ces appels de fonction constituent en fait des
demandes de service web studio (classique).
Il est possible d’améliorer le ... | [
0.0162709578871727,
-0.0440312884747982,
0.01937163807451725,
-0.0046650683507323265,
0.03541397675871849,
0.031626347452402115,
0.014443417079746723,
0.04044142737984657,
-0.058347102254629135,
-0.02220660075545311,
-0.03468966856598854,
-0.04292750358581543,
-0.053930118680000305,
0.0041... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1526,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1296",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
de service web studio
(classique). La latence du service web studio (classique) croît généralement moins vite
que la taille de lot.
Quelle que soit la situation, il est important de prendre en compte la taille de lot la plus
économique pour un service web studio (classique). La taille de lot par défaut pour les
demande... | [
-0.004521818831562996,
-0.045751363039016724,
0.02621367573738098,
-0.006742321420460939,
0.05030100420117378,
0.006427738815546036,
0.028245707973837852,
0.04930107295513153,
-0.055701129138469696,
-0.03186336159706116,
-0.02965809404850006,
-0.044299717992544174,
-0.04362926259636879,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1527,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1296",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
seconde. Pour plus d’informations sur les unités de diffusion en continu, voir Mise à
l’échelle des travaux Stream Analytics.
Chaque ensemble de 6 SU bénéficie de 20 connexions simultanées au service web
studio (classique). Toutefois, 1 travail SU et 3 travaux SU obtiennent 20 connexions
simultanées.
Si votre applicati... | [
0.011246615089476109,
-0.025561818853020668,
0.0037110401317477226,
0.012494636699557304,
0.04706567898392677,
0.019047724083065987,
0.0364750474691391,
0.06506737321615219,
-0.024103106930851936,
-0.052322983741760254,
-0.0025039836764335632,
-0.048678118735551834,
-0.05464114993810654,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1528,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1297",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’exemple suivant comprend un travail Stream Analytics avec la fonction studio
(classique) d’analyse des sentiments (cf. Tutoriel d’intégration de Machine Learning
studio (classique) à Stream Analytics).
La requête est une requête simple entièrement partitionnée suivie de la fonction
sentiment, comme indiqué dans l’exe... | [
0.030519986525177956,
-0.05655085667967796,
0.014815363101661205,
-0.00016779443831183016,
0.03136656433343887,
0.04248751699924469,
0.013893580995500088,
0.07822948694229126,
-0.02629016898572445,
-0.03609377518296242,
-0.02716221660375595,
-0.0426378957927227,
-0.050680011510849,
0.00327... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1529,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1298",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
traiter 1 000 000 de tweets par seconde. Deux options permettent de gérer cette
augmentation :
1. Augmentez la taille du lot.
2. Partitionnez le flux d’entrée pour traiter les événements en parallèle.
Si nous choisissons la première option, la latence du travail augmente.
Avec la seconde option, vous devrez provisionne... | [
0.03159276023507118,
-0.04533796384930611,
0.008667953312397003,
0.0005753825535066426,
0.047881197184324265,
0.05386140197515488,
0.03672606498003006,
0.052299801260232925,
-0.05127514526247978,
-0.04686138406395912,
0.005214850418269634,
-0.012298029847443104,
-0.05624871701002121,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1530,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1298",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Observons la mise à l’échelle à l’aide des mesures de latence suivantes pour chaque
taille de lot :
Latence
Taille du lot
200 ms
lots de 1 000 événements maximum
250 ms
lots de 5 000 événements
300 ms
lots de 10 000 événements
500 ms
lots de 25 000 événements
1. Utilisation de la première option (ne pas provisionner pl... | [
-0.005106542259454727,
-0.05135124921798706,
-0.004954095464199781,
0.0021131986286491156,
0.03986683860421181,
0.02884013205766678,
0.01594894751906395,
0.07462737709283829,
-0.05099906399846077,
-0.028202110901474953,
-0.016758030280470848,
-0.031020456925034523,
-0.04063038527965546,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1531,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1299",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
par seconde. Pour traiter 1 000 000 d’événements par
seconde, le travail aurait donc besoin de 60 unités de diffusion en continu. Par
rapport à la première option, le travail Stream Analytics effectuerait un plus grand
nombre de demandes de service web par lot, ce qui entraînerait alors une
augmentation des coûts.
Le t... | [
0.010089063085615635,
-0.04182102531194687,
0.006805990822613239,
0.015291625633835793,
0.05609425529837608,
0.04534367099404335,
0.00538804242387414,
0.04303644970059395,
-0.026540273800492287,
-0.060240667313337326,
0.0026618579868227243,
-0.02391125075519085,
-0.04869746044278145,
0.015... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1532,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1299",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Taille de lot (latence
Machine Learning)
500 (200
ms)
1 000
(200 ms)
5 000
(250 ms)
10 000
(300 ms)
25 000
(500 ms)
6 unités de diffusion en
continu
2 500
5 000
20 000
30,000
50 000
12 unités de diffusion en
continu
5 000
10 000
40 000
60 000
100 000
18 unités de diffusion en
continu
7 500
15,000
60 000
90 000
150 000
... | [
0.0015425591263920069,
-0.060478512197732925,
-0.0002701177727431059,
-0.0004092260205652565,
0.03763722628355026,
0.019859030842781067,
0.007780406158417463,
0.05211043730378151,
-0.027593139559030533,
-0.01302379835397005,
-0.024202728644013405,
-0.039482031017541885,
-0.03258662670850754,... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1533,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1300",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
L’utilisation de lots partiels évite un surcroît de latence de travail
induit par le regroupement des événements issus des différentes transmissions de type
pull.
Dans la zone de surveillance d’un travail Stream Analytics, trois nouvelles métriques
associées aux fonctions ont été ajoutées. Il s’agit des métriques DEMAN... | [
0.012766710482537746,
-0.04466123506426811,
-0.0174372848123312,
-0.006273860111832619,
0.028960322961211205,
0.034963738173246384,
0.008060122840106487,
0.035461463034152985,
-0.0566394068300724,
-0.03469067066907883,
-0.014559471048414707,
-0.021200330927968025,
-0.08663522452116013,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1534,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1300",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les définitions de ces métriques sont les suivantes :
DEMANDES DE FONCTION : Nombre de demandes de fonction.
ÉVÉNEMENTS DE FONCTION : Nombre d’événements dans les demandes de fonction.
DEMANDES DE FONCTION AYANT ÉCHOUÉ : Nombre de demandes de fonction ayant
échoué.
Pour mettre à l’échelle un travail Stream Analytics av... | [
-0.012693316675722599,
-0.0661022812128067,
0.014327471144497395,
-0.0029507928993552923,
0.02758440375328064,
0.0744388997554779,
0.01796310395002365,
0.07683227211236954,
-0.042478691786527634,
-0.007918225601315498,
-0.04120766371488571,
-0.01975901611149311,
-0.06642946600914001,
-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1535,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1301",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Exécuter votre travail Azure Stream
Analytics dans un réseau virtuel Azure
Article • 12/05/2025
Cet article explique comment exécuter votre travail Azure Stream Analytics (ASA) dans un
réseau virtuel Azure.
La prise en charge du réseau virtuel vous permet de limiter l’accès à Azure Stream Analytics à
votre infrastructu... | [
0.008989019319415092,
-0.035057470202445984,
0.017432205379009247,
0.024199625477194786,
0.012395422905683517,
0.02382287196815014,
0.0651683509349823,
0.023044634610414505,
-0.023191794753074646,
-0.08903121948242188,
-0.040805913507938385,
-0.034939803183078766,
-0.055055346339941025,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1536,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1302",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Les travaux ASA injectés dans un réseau virtuel doivent avoir accès aux métadonnées
telles que les points de contrôle pour être stockés dans des tables Azure à des fins
opérationnelles.
Si vous avez déjà un compte GPV2 provisionné avec votre travail ASA, aucune étape
supplémentaire n’est requise.
Les utilisateurs qui o... | [
-0.01748957484960556,
-0.034663040190935135,
-0.024733873084187508,
0.0422888807952404,
0.030878745019435883,
0.04423784464597702,
0.05547432601451874,
0.03261830657720566,
-0.030233051627874374,
-0.07931574434041977,
-0.029800737276673317,
-0.03620494529604912,
-0.05817549303174019,
0.022... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1537,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1303",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour plus d’informations sur Azure NAT Gateway, consultez la documentation relative à
Azure NAT Gateway.
Lors de la configuration d’Azure IoT Hub avec des points de terminaison privés, vérifiez
que vous configurez également un point de terminaison privé et les paramètres DNS
correspondants pour le point de terminaison ... | [
-0.030832679942250252,
-0.04906409978866577,
-0.015551554039120674,
-0.012665487825870514,
0.021891767159104347,
0.03336763381958008,
0.05892645940184593,
0.016527608036994934,
-0.004571215715259314,
-0.060856591910123825,
-0.003974013961851597,
-0.047578323632478714,
-0.06243731454014778,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1538,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1304",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
affecte les instances prises en charge réelles et disponibles pour
une taille de sous-réseau donnée.
Considérations relatives à l’estimation des plages d’adresses IP :
Assurez-vous que la plage du sous-réseau n’entre pas en conflit avec la plage du sous-
réseau d’ASA. N’utilisez pas les adresses IP comprises entre 10.0... | [
-0.037434209138154984,
-0.02258065529167652,
-0.028144532814621925,
-0.012799357064068317,
0.028439881280064583,
0.04650072008371353,
0.009043717756867409,
0.014174707233905792,
-0.0465518943965435,
-0.0735752135515213,
0.021471422165632248,
-0.03963473066687584,
-0.06238682568073273,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1539,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1304",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Réservez :
Cinq adresses IP pour Azure Networking
Une adresse IP pour les fonctionnalités telles que les exemples de données, la
connexion aux tests et la découverte des métadonnées pour les travaux associés à ce
sous-réseau.
Deux adresses IP sont requises pour chaque ensemble de six unités de diffusion en
continu (SU)... | [
-0.03453563526272774,
-0.05382987856864929,
-0.05831928178668022,
0.0018103945767506957,
0.011071290820837021,
0.03874482586979866,
0.03302536904811859,
0.032072607427835464,
-0.008595505729317665,
-0.09854257106781006,
-0.006667004432529211,
-0.07940854132175446,
-0.058058515191078186,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1540,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1305",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
réseau intra-sous-réseau.
Autrement dit, elle doit autoriser le trafic entrant et sortant où résident à la fois les
adresses IP source et de destination dans le même sous-réseau. En savoir plus ici.
1. À partir du portail Azure, accédez à Réseaux dans la barre de menus, puis sélectionnez
Exécuter ce travail dans le rés... | [
-0.005056875292211771,
-0.0373024046421051,
-0.015222832560539246,
-0.009584308601915836,
0.06448163837194443,
0.056000981479883194,
0.04480987414717674,
0.02165692299604416,
-0.028222868219017982,
-0.07934033870697021,
-0.011804654262959957,
-0.03158988058567047,
-0.041882243007421494,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1541,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1305",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
1. Dans Visual Studio Code, référencez le sous-réseau dans votre travail ASA. Cette étape
indique à votre travail qu’il doit s’exécuter dans un sous-réseau.
2. Dans le fichier JobConfig.json , configurez VirtualNetworkConfiguration comme indiqué
dans l’image suivante.
1. Dans la page Travail Stream Analytics, sélectio... | [
0.02285655215382576,
-0.025400400161743164,
-0.012025137431919575,
0.02883746661245823,
0.05058296024799347,
0.06713130325078964,
0.027140427380800247,
0.050973277539014816,
-0.01249580830335617,
-0.0775810033082962,
-0.0642445981502533,
-0.03943652659654617,
-0.074422188103199,
-0.0136740... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1542,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1306",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Pour configurer l’intégration au réseau virtuel à partir du portail Azure, en utilisant l’interface
CLI ou en définissant directement la propriété de site virtualNetworkSubnetId, vous devez avoir
au minimum les autorisations de contrôle d’accès en fonction du rôle suivantes sur le sous-
réseau ou à un niveau supérieur ... | [
-0.0077952309511601925,
-0.03668053075671196,
0.02025783061981201,
0.00583454966545105,
0.07080655544996262,
0.03281436488032341,
0.03241619095206261,
0.015331661328673363,
-0.022513365373015404,
-0.06011650711297989,
-0.015144972130656242,
-0.02774381823837757,
-0.05832717567682266,
0.014... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1543,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1307",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Action
Descriptif
Microsoft.Network/virtualNetworks/subnets/write
facultatif. Obligatoire si vous devez effectuer
la délégation de sous-réseau
Si le réseau virtuel se trouve dans un autre abonnement que votre travail ASA, vous devez vous
assurer que l’abonnement associé au réseau virtuel est inscrit pour le fournisseur... | [
-0.021987589076161385,
-0.04865702986717224,
0.00723714753985405,
0.030153850093483925,
0.025852344930171967,
0.015148536302149296,
0.02594063989818096,
-0.004564193077385426,
-0.040659110993146896,
-0.06788276880979538,
-0.032324835658073425,
-0.01285372395068407,
-0.06265503168106079,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1544,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1308",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Pour plus d’informations,
consultez Résolution de noms des ressources dans les réseaux virtuels Azure.
Aucune configuration supplémentaire n’est nécessaire pour permettre à la fonctionnalité
d’intégration au réseau virtuel d’accéder à vos ressources locales via votre réseau virtuel. Vous
devez simplement connecter votr... | [
-0.0018045995384454727,
-0.014383588917553425,
0.007137088570743799,
0.04038960859179497,
0.06277202069759369,
0.021255619823932648,
0.05307137593626976,
0.0030567992944270372,
-0.03708546236157417,
-0.06764674186706543,
-0.012858031317591667,
-0.013042313046753407,
-0.08671765774488449,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1545,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1308",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cette fonctionnalité est facile à configurer, mais il est possible que vous rencontriez des
problèmes. Si vous rencontrez des problèmes d’accès au point de terminaison souhaité,
contactez le Support Microsoft.
Dépannage
７ Notes
Pour obtenir des commentaires directs sur cette fonctionnalité, contactez
askasa@microsoft.c... | [
0.0037007234059274197,
0.01692127250134945,
0.005149265751242638,
0.012473223730921745,
0.06745875626802444,
0.028428036719560623,
0.013336547650396824,
0.039755020290613174,
-0.007754820864647627,
-0.05988117679953575,
-0.02731931209564209,
0.04910843446850777,
-0.045747753232717514,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1546,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1309",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Diffusez des données depuis le cloud
confluent Kafka avec Azure Stream
Analytics
Article • 09/12/2023
Cet article explique comment connecter votre travail Azure Stream Analytics directement
au cloud confluent Kafka en tant qu'entrée.
Vous disposez d’un cluster Kafka cloud confluent.
Vous disposez d'un fichier de clé AP... | [
0.032655294984579086,
-0.02362973988056183,
-0.018264198675751686,
0.015731092542409897,
0.04468851909041405,
0.006076900754123926,
0.024649206548929214,
0.0747956857085228,
0.004230059217661619,
-0.0331856943666935,
-0.012236171402037144,
-0.06879554688930511,
-0.0701160728931427,
0.05042... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1547,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1310",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
1. Cliquez sur l'onglet Identité managée sous Configurer.
2. Sélectionnez Changer d'identité et sélectionnez l'identité à utiliser avec la tâche :
identité affectée par le système ou identité affectée par l'utilisateur.
3. Pour l'identité affectée par l'utilisateur, sélectionnez l'abonnement dans lequel se
trouve votre... | [
0.01817374862730503,
-0.022235574200749397,
-0.01605513133108616,
0.016560550779104233,
0.06991095095872879,
0.02989003248512745,
0.018676405772566795,
0.03443973511457443,
-0.004633357282727957,
-0.04457846283912659,
-0.028644617646932602,
-0.05954258143901825,
-0.0620025098323822,
0.0169... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1548,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1311",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Azure Stream Analytics s'intègre parfaitement à Azure Key Vault pour accéder aux
secrets stockés nécessaires à l'authentification et au chiffrement. Votre tâche Azure
Stream Analytics se connecte à votre coffre de clés Azure à l'aide d'une identité
managée afin de garantir une connexion sécurisée et d'éviter l'exfiltra... | [
-0.006980041973292828,
-0.02202421985566616,
-0.03489134833216667,
0.03340071812272072,
0.021052680909633636,
0.006296088919043541,
0.03515683859586716,
0.0239909328520298,
0.014481415040791035,
-0.045437075197696686,
-0.02740224450826645,
-0.04320211336016655,
-0.054409608244895935,
0.037... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1549,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1312",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Vérifiez qu’Azure CLI est configuré et installé localement avec PowerShell. Vous pouvez
consulter cette page pour obtenir des conseils sur la configuration d’Azure CLI : Prise en
main d’Azure CLI
Se connecter à l'interface Azure CLI :
PowerShell
Connectez-vous à votre abonnement contenant votre coffre de clés :
PowerSh... | [
-0.009347198531031609,
0.0012896814150735736,
-0.021189231425523758,
0.04078361764550209,
0.07389847934246063,
0.016496581956744194,
0.03633714094758034,
0.03524596989154816,
0.03745965659618378,
-0.019500229507684708,
-0.0388774648308754,
0.014108301140367985,
-0.060385510325431824,
0.010... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1550,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1313",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Pour que votre travail Azure Stream Analytics lise le secret dans votre coffre de clés, le
travail doit avoir l’autorisation d’accéder au coffre de clés. Procédez comme suit pour
accorder des autorisations spéciales à votre travail Stream Analytics :
1. Dans votre coffre de clés, sélectionnez Contrôle d’accès (IAM).
2.... | [
0.02480894699692726,
-0.002008117502555251,
-0.039318982511758804,
0.0021905493922531605,
0.030140001326799393,
0.01667502522468567,
0.041956961154937744,
0.03139904886484146,
0.02601037174463272,
-0.04446101561188698,
-0.02428199164569378,
-0.04912493750452995,
-0.056943755596876144,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1551,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1314",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
1. Dans votre tâche d'analyse de flux, sélectionnez Entrées sous Topologie de la
tâche
2. Sélectionnez Ajouter une entrée>Kafka pour ouvrir le panneau de configuration
de nouvelle entrée Kafka.
3. Utilisez la configuration suivante :
Nom de la
propriété
Description
Alias d’entrée
Un nom convivial utilisé dans les requê... | [
-0.0020414525642991066,
-0.044869475066661835,
-0.06385970860719681,
0.02680971287190914,
0.04305929318070412,
0.012669798918068409,
0.048392534255981445,
0.07625025510787964,
-0.016377616673707962,
-0.0597773939371109,
-0.017775913700461388,
-0.05259930342435837,
-0.05709041282534599,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1552,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1315",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Paramètre
Valeur
Nom d’utilisateur
Clé API Confluent Cloud
Mot de passe
secret de l'API cloud confluent
Nom du coffre de clés
nom du coffre-fort Azure Key avec le certificat téléchargé
Certificats de magasin de
confiance
nom du Key Vault Secret qui contient le certificat ISRG Root
X1
ﾉ
Expand table | [
0.02339073270559311,
0.008150693029165268,
0.009128947742283344,
0.027226198464632034,
0.044642455875873566,
0.05876561254262924,
0.038400400429964066,
0.022477032616734505,
-0.020070046186447144,
-0.007688881363719702,
-0.019296295940876007,
-0.045644115656614304,
-0.04098009318113327,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1553,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1316",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Enregistrez votre configuration. Votre travail Azure Stream Analytics est validé à l’aide de
la configuration fournie. Une connexion réussie indique sur le portail si vos analyses de
flux peuvent se connecter à votre cluster Kafka.
Enregistrer la configuration et tester la connexion | [
0.013882158324122429,
-0.02822186052799225,
-0.012045995332300663,
0.012052658013999462,
0.056725095957517624,
0.041271109133958817,
0.03929055109620094,
0.013713711872696877,
-0.028936589136719704,
-0.03309154883027077,
-0.0027129240334033966,
-0.02260008454322815,
-0.06592259556055069,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1554,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1317",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Le certificat téléchargé sur Key Vault doit être au format PEM.
La version minimale de kafka doit être la version 0.10.
Azure Stream Analytics ne prend pas en charge l'authentification sur le cloud
confluent à l'aide de l'authentification unique (SSO) OAuth ou SAML. Vous devez
utiliser la clé API via le protocole SASL_... | [
0.03285709023475647,
-0.0045157731510698795,
-0.0068596419878304005,
0.03258109465241432,
0.04137689247727394,
0.0034388951025903225,
0.05214674770832062,
0.03951879218220711,
-0.009821410290896893,
-0.010995423421263695,
-0.014520658180117607,
-0.05341235175728798,
-0.05378115549683571,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1555,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1318",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Diffuser en streaming des données
d’Azure Stream Analytics vers Confluent
Cloud
Article • 18/11/2023
Cet article décrit comment connecter votre travail Azure Stream Analytics directement à
Confluent Cloud Kafka en tant que sortie.
Vous avez un cluster Confluent Cloud Kafka.
Vous avez un fichier de clé API pour votre cl... | [
0.033894576132297516,
-0.030838659033179283,
-0.013246077112853527,
0.016534963622689247,
0.038505371659994125,
-0.002443892415612936,
0.015571843832731247,
0.07477608323097229,
0.010474633425474167,
-0.04494776576757431,
-0.013144786469638348,
-0.058938462287187576,
-0.06805263459682465,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1556,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1319",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
1. Cliquez sur l'onglet Identité managée sous Configurer.
2. Sélectionnez Changer d'identité et sélectionnez l'identité à utiliser avec la tâche :
identité affectée par le système ou identité affectée par l'utilisateur.
3. Pour l'identité affectée par l'utilisateur, sélectionnez l'abonnement dans lequel se
trouve votre... | [
0.006625947076827288,
-0.014371883124113083,
-0.01589019037783146,
0.011858186684548855,
0.06622698158025742,
0.03137337788939476,
0.011916904710233212,
0.030526846647262573,
-0.02024300955235958,
-0.04068431630730629,
-0.021325936540961266,
-0.049871522933244705,
-0.06596078723669052,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1557,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1320",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Azure Stream Analytics s’intègre en toute transparence à Azure Key Vault pour accéder
aux secrets stockés nécessaires à l’authentification et au chiffrement lors de l’utilisation
de mTLS ou de protocoles de sécurité SASL_SSL. Votre tâche Azure Stream Analytics se
connecte à votre coffre de clés Azure à l'aide d'une ide... | [
-0.0049133989959955215,
-0.023470889776945114,
-0.02789756841957569,
0.027514370158314705,
0.02301197499036789,
-0.00753422686830163,
0.04558119177818298,
0.03469330817461014,
0.0036606520880013704,
-0.03422354906797409,
-0.028827812522649765,
-0.043754804879426956,
-0.060104575008153915,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1558,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1321",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Vérifiez qu’Azure CLI est configuré et installé localement avec PowerShell. Vous pouvez
consulter cette page pour obtenir des conseils sur la configuration d’Azure CLI : Prise en
main d’Azure CLI
Se connecter à l'interface Azure CLI :
PowerShell
Connectez-vous à votre abonnement contenant votre coffre de clés :
PowerSh... | [
-0.0031127221882343292,
0.005107035860419273,
-0.0264256801456213,
0.04340355098247528,
0.07480207085609436,
0.012886720709502697,
0.037554409354925156,
0.029361480847001076,
0.039342548698186874,
-0.01812898926436901,
-0.05030440539121628,
0.01608406938612461,
-0.054014503955841064,
0.012... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1559,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1322",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Pour que votre travail Azure Stream Analytics lise le secret dans votre coffre de clés, le
travail doit avoir l’autorisation d’accéder au coffre de clés. Procédez comme suit pour
accorder des autorisations spéciales à votre travail Stream Analytics :
1. Dans votre coffre de clés, sélectionnez Contrôle d’accès (IAM).
2.... | [
0.019365837797522545,
-0.00026810719282366335,
-0.03785031661391258,
-0.004802729468792677,
0.027299389243125916,
0.010986222885549068,
0.04129102826118469,
0.037270862609148026,
0.0316767692565918,
-0.043041013181209564,
-0.03907166048884392,
-0.04971233755350113,
-0.0476691909134388,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1560,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1323",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nom de la propriété
Description
Adresses des serveurs
d’amorçage
Liste des paires hôte/port pour établir la connexion à votre cluster
Confluent Cloud Kafka. Exemple : pkc-
56d1g.eastus.azure.confluent.cloud:9092
Rubrique Kafka
Nom de votre rubrique Kafka dans votre cluster Confluent Cloud Kafka.
Protocole de sécurité
S... | [
-0.01613578200340271,
-0.04452429339289665,
-0.04061936214566231,
0.0457000769674778,
0.03086579032242298,
0.029013708233833313,
0.013556762598454952,
0.05846477672457695,
-0.024070601910352707,
-0.040499694645404816,
-0.017733175307512283,
-0.0589415580034256,
-0.059513259679079056,
0.039... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1561,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1324",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
unique SAML (SSO). Azure Stream Analytics ne prend pas
en charge l'authentification à l'aide d'OAuth ou de l'authentification unique SAML
(SSO). Vous pouvez vous connecter à Confluent Cloud en utilisant une clé d'API qui
a un accès au niveau du sujet via le protocole de sécurité SASL_SSL. Pour vous
authentifier auprès ... | [
0.027037490159273148,
-0.040501270443201065,
-0.007067947648465633,
0.03453056514263153,
0.03625766187906265,
0.0019847953226417303,
0.05612855777144432,
0.02519301325082779,
-0.02518095262348652,
-0.04496554285287857,
-0.02457316592335701,
-0.07419994473457336,
-0.09465684741735458,
0.023... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1562,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1324",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Enregistrez votre configuration. Votre travail Azure Stream Analytics est validé avec la
configuration fournie. Une connexion de test réussie s’affiche dans le portail si votre
Enregistrer la configuration et tester la connexion | [
0.02340979501605034,
-0.024421779438853264,
-0.00878234300762415,
0.019684426486492157,
0.06788584589958191,
0.04598443955183029,
0.05020018666982651,
-0.0038239939603954554,
-0.02228064462542534,
-0.04501812532544136,
-0.010001899674534798,
-0.015740979462862015,
-0.0701681599020958,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1563,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1325",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
travail Stream Analytics peut se connecter à votre cluster Kafka.
Le certificat que vous chargez dans le coffre de clés doit être au format PEM.
La version minimale de Kafka doit être Kafka version 0.10.
Azure Stream Analytics ne prend pas en charge l’authentification auprès de
Confluent Cloud avec OAuth ou l’authentif... | [
0.02627108432352543,
-0.01893950067460537,
-0.02617238275706768,
0.0406978502869606,
0.02736038714647293,
0.017324669286608696,
0.037803445011377335,
0.064959317445755,
0.00420793890953064,
-0.020614834502339363,
-0.003684917464852333,
-0.0500895231962204,
-0.06351884454488754,
0.035207714... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1564,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1326",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Informations de référence sur le langage de
requête Azure Stream Analytics
&Eventstream
10/07/2025
Azure Stream Analytics offre un langage de requête SQL pour effectuer des transformations et
des calculs sur des flux d’événements.
Ce document décrit la syntaxe, l’utilisation et les meilleures pratiques pour le langage ... | [
0.013262040913105011,
-0.010422976687550545,
0.008101051673293114,
0.0015314231859520078,
0.062304895371198654,
0.0029123246204108,
0.0325494147837162,
0.054222870618104935,
-0.03282928094267845,
-0.07209274917840958,
-0.013669048435986042,
-0.035359565168619156,
-0.08800102025270462,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1565,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1327",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
notre système représente un point dans le temps. Cet horodatage peut être une heure
d’application que l’utilisateur peut spécifier dans la requête ou le système peut affecter en
fonction de l’heure d’arrivée. L’heure d’arrivée a des significations différentes en fonction des
sources d’entrée. Pour les événements d’Azur... | [
-0.012123683467507362,
0.007631158921867609,
-0.005496128927916288,
0.005857046693563461,
0.06850489974021912,
0.0105138523504138,
0.0043221269734203815,
0.04864932596683502,
-0.0484495535492897,
-0.0679197609424591,
-0.0031665100250393152,
-0.08234547078609467,
-0.07734745740890503,
0.015... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1566,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1327",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
capturer ou analyser des données. Si l’utilisateur souhaite utiliser une heure d’application, il
peut le faire à l’aide du mot clé TIMESTAMP BY . Dans le scénario ci-dessus, il s’agit de l’entrée
du véhicule à la cabine de péage. Il est essentiel d’identifier le « timestamp » dans le flux de
données entrant, il est imp... | [
-0.006376402918249369,
0.013415472581982613,
0.002482836367562413,
-0.007589495740830898,
0.04625415802001953,
0.01394745334982872,
0.006568212527781725,
0.05134392902255058,
-0.03135644271969795,
-0.06828023493289948,
0.02189774625003338,
-0.05593935027718544,
-0.06644224375486374,
-0.003... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1567,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1328",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
noms de champs d’un travail créé à l’aide du niveau de compatibilité 1.0 sont modifiés en
minuscules (sans respect de la casse) lors du traitement par le moteur Azure Stream Analytics.
Pour les formats d’entrée qui prennent en charge le schéma sensible à la casse, par exemple
JSON, vous pouvez construire des événements... | [
-0.016482247039675713,
0.003974247258156538,
0.0018177337478846312,
0.006934016011655331,
0.04723293334245682,
0.024090338498353958,
0.012802720069885254,
0.033456020057201385,
-0.04212256893515587,
-0.05078692361712456,
0.009250195696949959,
0.002103116363286972,
-0.07671499252319336,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1568,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1328",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Reportez-vous aux rubriques suivantes pour obtenir des conseils sur l’utilisation du langage de
requête Stream Analytics.
Fonctions intégrées
Types de données
Éléments du langage de requête
Gestion du temps
Fenêtrage
Stream Analytics REST API
Dans cette section
Voir aussi | [
-0.007868603803217411,
-0.0493135079741478,
0.005199362989515066,
0.006250199396163225,
0.030881470069289207,
0.038099586963653564,
0.03569485992193222,
0.052352577447891235,
-0.06652242690324783,
-0.028330422937870026,
-0.023528387770056725,
-0.0028724034782499075,
-0.08157563954591751,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1569,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1329",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions intégrées
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Catégorie de fonction
Descriptif
Fonctions d’agrégation
Effectuent des opérations sur une collection de valeurs mais renvoient une
valeur de synthèse unique.
Fonctions analytiques
Retournent une valeur en fonction de contraintes définies.
Fonc... | [
0.02791893295943737,
-0.05766940489411354,
0.018008476123213768,
-0.026693131774663925,
0.04386075213551521,
0.0516706183552742,
0.009919662028551102,
0.03891952708363533,
-0.036094728857278824,
-0.03821897506713867,
-0.003480384359136224,
-0.04845458269119263,
-0.06708730757236481,
0.0185... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1570,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1330",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Catégorie de
fonction
Descriptif
Fonctions de date et
d’heure
Ces fonctions vous permettent d’effectuer des opérations sur les formats
DateHeure.
Fonctions
mathématiques
Représente les fonctions scalaires qui effectuent un calcul, généralement en
fonction des valeurs d’entrée fournies en tant qu’arguments et retournent... | [
-0.004247024189680815,
0.0216654185205698,
-0.02123657800257206,
-0.013640007004141808,
0.042111244052648544,
0.03726809844374657,
0.015317477285861969,
0.019948972389101982,
-0.028157083317637444,
-0.014035220257937908,
-0.012650683522224426,
0.01131273340433836,
-0.0603560209274292,
-0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1571,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1331",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions d’agrégation
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Les fonctions d’agrégation effectuent un calcul sur un ensemble de valeurs et renvoient une
valeur unique. À l’exception de la fonction COUNT, les fonctions d’agrégation ignorent les
valeurs Null. Les fonctions d’agrégation sont fréquemment... | [
0.010137157514691353,
-0.03238959610462189,
0.016204772517085075,
-0.02578008733689785,
0.03319232910871506,
0.0278119295835495,
0.013644339516758919,
0.012699034065008163,
-0.03244815021753311,
-0.023696905001997948,
-0.01400437019765377,
-0.02989356406033039,
-0.08055409044027328,
0.0337... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1572,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1332",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Fonctions mathématiques
Fonctions d’enregistrement
Fonctions de chaîne | [
-0.02057972364127636,
0.03623981028795242,
0.00788052100688219,
-0.018505068495869637,
0.026328835636377335,
0.05637218803167343,
0.015042283572256565,
0.0101496372371912,
-0.009438635781407356,
-0.025286590680480003,
0.011875277385115623,
0.0070810625329613686,
-0.04035213217139244,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1573,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1333",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
AVG
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la moyenne des valeurs d’un groupe. Les valeurs NULL sont ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. AVG peut
être utilisé avec des colonnes bigintes et flottantes. Les fonctions d’agréga... | [
0.005317804403603077,
-0.001664326642639935,
0.05085217207670212,
-0.04312333092093468,
0.025648998096585274,
0.02790091559290886,
0.0653667226433754,
0.027995381504297256,
-0.048878952860832214,
-0.036259546875953674,
-0.03452787175774574,
-0.0882163941860199,
-0.06669820100069046,
0.0061... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1574,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1334",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
CLAUSE GROUP BY
CLAUSE OVER
SELECT System.Timestamp() AS OutTime, TollId, AVG (Toll)
FROM Input TIMESTAMP BY EntryTime
GROUP BY TollId, TumblingWindow(minute,3)
Voir aussi | [
-0.024550074711441994,
0.005567983258515596,
0.035811275243759155,
-0.02290542609989643,
0.04968076944351196,
-0.0154458899050951,
0.049400486052036285,
-0.004876360297203064,
-0.0034766511525958776,
-0.030995748937129974,
-0.006742408499121666,
-0.0014925877330824733,
-0.03999915346503258,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1575,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1335",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
COMPTER
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne le nombre d'éléments figurant dans un groupe. COUNT retourne toujours une valeur
de type de données bigint.
SQL
TOUT
Applique la fonction d'agrégation à toutes les valeurs. ALL est l'argument par défaut.
DISTINCT
Spécifie que COUNT retourne le no... | [
-0.02304460108280182,
-0.04031248390674591,
0.02523210272192955,
-0.049065329134464264,
0.0012952692341059446,
0.05343357473611832,
0.025535061955451965,
0.0354694165289402,
-0.03993174433708191,
-0.040562231093645096,
-0.03773282468318939,
-0.04264051467180252,
-0.047269485890865326,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1576,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1336",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
OVER ([<CLAUSE LIMIT DURATION de clause>>< PARTITION BY [<clause> WHEN]]
Détermine le groupe de lignes sur lequel COUNT est appliqué. La clause PARTITION BY spécifie
que les lignes avec la même clé de partition seront regroupées. La clause LIMIT DURATION
spécifie la quantité d’historique incluse dans le groupe. La clau... | [
-0.04370274394750595,
-0.005357838235795498,
0.013514582067728043,
-0.05882973596453667,
0.026043115183711052,
-0.01674446277320385,
0.05422293394804001,
0.03301899880170822,
-0.04534868523478508,
-0.02884618379175663,
-0.05418802425265312,
-0.024845892563462257,
-0.04061012715101242,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1577,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1337",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Recueillir
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un tableau avec toutes les valeurs d’enregistrement de la fenêtre.
SQL
Collect prend une expression scalaire facultative qui vous permet de spécifier une projection
sur les événements collectés. Sans le paramètre, les enregistrements d’événeme... | [
0.012204435653984547,
-0.00890476256608963,
0.04128778353333473,
-0.05705713480710983,
0.04151748865842819,
0.02517162263393402,
-0.012096800841391087,
0.04041995108127594,
-0.049759626388549805,
-0.03403790667653084,
-0.001329686725512147,
-0.035841941833496094,
-0.03893048316240311,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1578,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1338",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Collectez les sommes des a champs et b des événements d’entrée dans une fenêtre de 10
secondes.
SQL
SELECT Collect() AS allEvents
FROM Input
GROUP BY Tumbling(second, 10)
SELECT Collect(a + b) AS allab
FROM Input
GROUP BY Tumbling(second,10) | [
-0.023348256945610046,
0.007248689420521259,
0.02654365263879299,
-0.04680728539824486,
0.023096885532140732,
0.02997535467147827,
0.0012469716602936387,
0.02870573289692402,
-0.04748107120394707,
-0.018176104873418808,
-0.019314954057335854,
-0.012188500724732876,
-0.02390287071466446,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1579,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1339",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
CollectTOP
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne un tableau d’enregistrements classés, où le classement définit la position de
classement de l’événement dans la fenêtre en fonction de l’ordre spécifié. L’ordre/classement
est basé sur les colonnes d’événements et peut être spécifié dans la cl... | [
-0.024712957441806793,
-0.032030973583459854,
0.024967804551124573,
-0.0402412936091423,
0.023693982511758804,
-0.018530208617448807,
-0.005777813494205475,
0.035528045147657394,
-0.05608668923377991,
-0.03431950509548187,
-0.039821404963731766,
-0.04812396317720413,
-0.0433582179248333,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1580,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1340",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
une condition booléenne pour que les lignes soient incluses dans le groupe. Pour plus
d’informations sur l’utilisation, consultez la clause OVER .
Tableau d’enregistrements de type { « rank » : bigint, « value » : <projected_type> }, où
<projected_type> est le type du <scalar_expression> ou un enregistrement si aucune... | [
-0.03931213542819023,
0.022924434393644333,
0.03491443768143654,
-0.03978666290640831,
0.022832948714494705,
0.003665989963337779,
0.042219869792461395,
0.01354195550084114,
-0.05072134733200073,
-0.032824933528900146,
-0.006814331281930208,
-0.027204588055610657,
-0.0726279616355896,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1581,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1341",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
SQL
SELECT
value1,
CollectTop(2, x + y) OVER (ORDER BY value2 ASC, value3 DESC) as top1
FROM testinput timestamp by time
GROUP BY TumblingWindow(second, 5), value1 | [
-0.017098840326070786,
0.010862288065254688,
0.025326671078801155,
0.008447092957794666,
0.05147107318043709,
0.012953291647136211,
0.004293599631637335,
0.014533632434904575,
0.016355471685528755,
-0.05382286012172699,
-0.004332561045885086,
-0.018785271793603897,
-0.040451083332300186,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1582,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1342",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
MAX
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la valeur maximale dans l’expression.
SQL
expression
Est une constante, un nom de colonne ou une fonction et toute combinaison d’opérateurs
arithmétiques. Les fonctions d'agrégation et les sous-requêtes ne sont pas autorisées.
MAX peut être utilisé a... | [
-0.010859026573598385,
-0.001009203027933836,
0.025112129747867584,
-0.04181969165802002,
0.04555262252688408,
0.01788112334907055,
0.05758281797170639,
0.040517356246709824,
-0.012452803552150726,
-0.03887505829334259,
-0.028934022411704063,
-0.049881547689437866,
-0.025178059935569763,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1583,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1343",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Retourne une valeur identique à l’expression.
Avec la syntaxe d’agrégation, nous allons réduire le nombre de lignes. Ici, nous sélectionnons le
tarif maximal à chaque péage toutes les heures :
SQL
Avec la syntaxe d’analyse, nous maintenons la cardinalité d’entrée. Ici pour chaque véhicule
passant par le péage, nous com... | [
-0.03907119482755661,
0.04327217489480972,
0.01815692149102688,
-0.013290676288306713,
0.0254598930478096,
0.013288302347064018,
0.032328683882951736,
0.039888881146907806,
0.020867204293608665,
-0.05920632556080818,
0.0025097874458879232,
-0.009390088729560375,
-0.05016327276825905,
0.007... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1584,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1344",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
MINI
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la valeur minimale dans l’expression.
SQL
expression
Est une constante, un nom de colonne ou une fonction et toute combinaison d’opérateurs
arithmétiques. Les fonctions d'agrégation et les sous-requêtes ne sont pas autorisées.
Min peut être utilisé ... | [
-0.006712857633829117,
0.009645053185522556,
0.03827787563204765,
-0.037702396512031555,
0.0408041775226593,
0.038856592029333115,
0.0485985204577446,
0.03719547763466835,
-0.025649797171354294,
-0.03157282993197441,
-0.03468123450875282,
-0.03178315609693527,
-0.024617115035653114,
0.0209... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1585,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1345",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Retourne une valeur identique à l’expression.
Avec la syntaxe d’agrégation, nous allons réduire le nombre de lignes. Ici, nous sélectionnons le
tarif minimal à chaque péage toutes les heures :
SQL
Avec la syntaxe d’analyse, nous maintenons la cardinalité d’entrée. Ici pour chaque véhicule
passant par le péage, nous com... | [
-0.038230519741773605,
0.04572025686502457,
0.025946712121367455,
-0.011628156527876854,
0.021648192778229713,
0.02263982594013214,
0.03320351988077164,
0.039978984743356705,
0.012483230791985989,
-0.054777953773736954,
0.0010385598288848996,
-0.0027386110741645098,
-0.050528910011053085,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1586,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1346",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Percentile_Cont
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Calcule un centile en fonction d’une distribution continue de l’ensemble du jeu de données. Le
résultat est interpolé et peut ne pas être égal à l’une des valeurs spécifiques du jeu d’entrée.
SQL
numeric_literal
Percentile à calculer. La valeur do... | [
0.01033184863626957,
-0.048048075288534164,
-0.01610533334314823,
-0.0007007650565356016,
0.04388287663459778,
0.03100011497735977,
0.014593658968806267,
0.011511335149407387,
-0.038375090807676315,
-0.017155183479189873,
-0.053387146443128586,
-0.06157156452536583,
-0.0403706319630146,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1587,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1347",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Exemple d’entrée :
Régions
Disponibilité du service
Un
0.98
B
0.93
C
0.78
D
0.99
E
0.89
Exemple de sortie :
0.988
SELECT PERCENTILE_CONT(0.95) OVER (ORDER BY serviceAvailability)
FROM testInput
GROUP BY SlidingWindow(hours, 1)
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.045934975147247314,
-0.03198738396167755,
0.011332293041050434,
0.01143131498247385,
0.05589889734983444,
0.03620505705475807,
0.033942122012376785,
-0.005807677749544382,
-0.025347432121634483,
-0.0469057597219944,
-0.03228037804365158,
-0.028294052928686142,
-0.03317170590162277,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1588,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1348",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Percentile_Disc
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Calcule un centile en fonction de l’ensemble du jeu de données. Pour une valeur de centile
donnée P, PERCENTILE_DISC trie les valeurs de l’expression dans la clause ORDER BY et
retourne la valeur dans la plus petite distance cumulative supérieure ... | [
-0.022551311179995537,
-0.029879122972488403,
-0.02368748001754284,
0.0030039639677852392,
0.043415918946266174,
0.03960219398140907,
0.008512106724083424,
-0.0063385264948010445,
-0.031025569885969162,
-0.02587934583425522,
-0.04547230154275894,
-0.03945304453372955,
-0.04390856623649597,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1589,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1349",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
Exemple d’entrée :
Régions
Disponibilité du service
Un
0.98
B
0.93
C
0.78
D
0.99
E
0.89
Exemple de sortie :
0.99
SELECT PERCENTILE_DISC(0.95) OVER (ORDER BY serviceAvailability)
FROM testInput
GROUP BY SlidingWindow(hours, 1)
ﾉ
Agrandir le tableau | [
-0.05734345316886902,
-0.016070643439888954,
0.013841221109032631,
0.02071012370288372,
0.050011564046144485,
0.011801274493336678,
0.029256222769618034,
-0.0008110516937449574,
-0.01252780668437481,
-0.05266740545630455,
-0.03856256231665611,
-0.022696204483509064,
-0.03663602098822594,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1590,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1350",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
STDEV
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne l'écart type statistique de toutes les valeurs d'un groupe. Les valeurs NULL sont
ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. STDEV
peut être utilisé avec des colonnes bigintes et flotta... | [
0.025032365694642067,
0.012159018777310848,
0.020931608974933624,
0.027964847162365913,
0.0055080559104681015,
0.07183675467967987,
0.032037459313869476,
0.05474843829870224,
-0.014966468326747417,
-0.06324645131826401,
-0.02026754431426525,
-0.06437864899635315,
-0.058462146669626236,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1591,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1351",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
STDEVP
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne l’écart type statistique de la population pour toutes les valeurs d’un groupe. Les
valeurs NULL sont ignorées.
SQL
expression
Expression de la catégorie de type de données numérique exacte ou approximative. STDEVP
peut être utilisé avec des colonn... | [
0.013741528615355492,
-0.002673165639862418,
0.0037132753059267998,
0.04791504517197609,
-0.0026168099138885736,
0.07645224779844284,
0.031492557376623154,
0.04654615744948387,
-0.021007539704442024,
-0.07598285377025604,
-0.019926995038986206,
-0.0661190077662468,
-0.06260361522436142,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1592,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1352",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SOMME
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne la somme de toutes les valeurs de l’expression. SUM peut être utilisé uniquement
avec des colonnes numériques. Les valeurs NULL sont ignorées. Pour toutes les valeurs NULL, le
résultat est également NULL.
SQL
expression
Est une constante, une colon... | [
0.0025076705496758223,
-0.012707287445664406,
0.042437657713890076,
-0.03815174475312233,
0.03293671831488609,
0.03426388278603554,
0.04991946369409561,
0.03955632448196411,
-0.03963232412934303,
-0.03410005569458008,
-0.03845134750008583,
-0.041231829673051834,
-0.041709739714860916,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1593,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1353",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.