text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Quand un fichier de définition Protobuf contient un espace de noms ou un
package, le type de message doit l’inclure. Par exemple :
Dans le désérialiseur Protobuf du portail, le type de message doit être
Namespacetest.Volunteer au lieu du Volunteer habituel.
Si le package ou l’espace de noms d’origine est en majuscule... | [
-0.04187903180718422,
-0.036440812051296234,
-0.05383046716451645,
-0.012525170110166073,
0.014359286986291409,
0.03082178346812725,
0.0166977159678936,
0.008807355538010597,
-0.021242110058665276,
-0.0503494068980217,
0.00574524374678731,
-0.012786456383764744,
-0.07061555981636047,
0.061... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1794,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1542",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
service. Par exemple :
Certains types de données ne sont pas pris en charge :
Any
One of (lié aux énumérations)
Durations
Struct
Field Mask (non pris en charge par protobuf-net)
List Value
Valu... | [
0.0170894842594862,
0.0004412007110659033,
-0.04024731367826462,
0.021641461178660393,
0.02135748229920864,
0.037974245846271515,
0.02603679522871971,
0.03513412922620773,
-0.013970684260129929,
-0.0433577224612236,
0.018037879839539528,
-0.018782299011945724,
-0.06411607563495636,
0.01889... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1795,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1543",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Éléments du langage de requête
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Le langage de requête fournit un large éventail d’éléments pour la création de requêtes. Elles
sont résumées ci-dessous.
Élément
Résumé
APPLIQUER
L’opérateur APPLY vous permet d’appeler une fonction table pour chaque ligne
retournée... | [
-0.010503243654966354,
-0.01823200099170208,
-0.002063438529148698,
-0.04560545086860657,
0.052757974714040756,
0.04201290383934975,
0.024189570918679237,
0.05285970866680145,
-0.02440175600349903,
-0.06469188630580902,
-0.03398428484797478,
-0.04147748276591301,
-0.06846128404140472,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1796,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1544",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Élément
Résumé
JOIN et
RÉFÉRENCE DATA
JOIN
JOIN est utilisé pour combiner des enregistrements d’au moins deux sources
d’entrée. JOIN est temporel par nature, ce qui signifie que chaque jointure doit
définir la distance qui sépare les lignes correspondantes dans le temps.
JOIN est également utilisé pour mettre en corrél... | [
-0.023913724347949028,
-0.015658514574170113,
-0.0442408062517643,
0.00023258787405211478,
0.05774744972586632,
0.04332775995135307,
0.045614976435899734,
0.036257438361644745,
-0.05197329819202423,
-0.0714460164308548,
0.008479844778776169,
-0.031254611909389496,
-0.08709792792797089,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1797,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1545",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
APPLIQUER
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
L’opérateur APPLY vous permet d’appeler une fonction table pour chaque ligne retournée par
une expression de table externe d’une requête. La fonction table agit comme entrée droite et
l’expression de table externe agit comme entrée gauche. L’entrée de d... | [
0.014800682663917542,
-0.008873168379068375,
0.037314265966415405,
-0.04142120108008385,
0.04778376594185829,
0.048512157052755356,
0.014144040644168854,
0.040075793862342834,
-0.022914880886673927,
-0.06466358155012131,
-0.03199564293026924,
-0.047607168555259705,
-0.0604180209338665,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1798,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1546",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nom ou alias du flux d’entrée.
column_name
Nom d’une colonne du flux d’entrée.
element_name
Nom de la nouvelle colonne contenant le résultat de la fonction table.
La sortie est un enregistrement contenant la charge utile initiale et un enregistrement «
element_name », qui contient le résultat de la fonction table.
Pour... | [
-0.03488491103053093,
0.006211462896317244,
-0.013603976927697659,
-0.044654350727796555,
0.031042546033859253,
0.003433046629652381,
0.012412430718541145,
0.024820156395435333,
-0.024808097630739212,
-0.04711063578724861,
-0.01976807229220867,
0.010232372209429741,
-0.032896850258111954,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1799,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1547",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
Autre exemple utilisant des tableaux imbriqués (tableau de tableaux).
SQL
SELECT e.TollId, e.EntryTime,
flat.ArrayValue AS licensePlate, flat.ArrayIndex AS licensePlateIndex
FROM input AS e
OUTER APPLY GetArrayElements(e.Licenses) AS flat
WITH firstQuery AS (
SELECT input.TollId, input.Entry... | [
-0.01609458029270172,
0.06104998290538788,
0.02367372065782547,
-0.018046565353870392,
0.050157856196165085,
-0.021091420203447342,
0.004796705208718777,
0.019395168870687485,
-0.02301262877881527,
-0.06564193964004517,
0.006228677928447723,
-0.020497087389230728,
-0.03155973181128502,
-0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1800,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1548",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
CAS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Évalue une liste de conditions et retourne l’une des expressions de résultat possibles.
L’expression CASE a deux formats :
L’expression CASE simple compare une expression à un ensemble d’expressions simples
pour déterminer le résultat.
L’expression CASE reche... | [
0.014137142337858677,
-0.006354946177452803,
-0.01578085497021675,
-0.047435909509658813,
0.05801386013627052,
0.043839454650878906,
0.014955442398786545,
0.005368905607610941,
-0.01338391937315464,
-0.04095720127224922,
-0.01804284192621708,
0.0030931869987398386,
-0.05609980225563049,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1801,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1549",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Expression évaluée lorsque le format CASE simple est utilisé. La valeur évaluée est comparée à
la when_expression.
Expression à laquelle input_expression est comparée lors de l’utilisation du format CASE simple.
Les types de la when_expressions ne doivent pas nécessairement correspondre.
Expression booléenne évaluée lo... | [
-0.0058965119533240795,
0.05491839349269867,
-0.025319766253232956,
-0.03767896071076393,
0.029143111780285835,
0.061013493686914444,
0.012714894488453865,
0.03052511438727379,
-0.03311098739504814,
-0.013207631185650826,
-0.004800159949809313,
0.0062586176209151745,
-0.050264306366443634,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1802,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1550",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Utilisation de la sélection avec l’expression CASE recherchée :
SQL
END as vehicleTypeName
FROM vehicles
SELECT
CASE
WHEN temperature < 60 THEN 'Alert'
ELSE 'OK'
END as currentStatus
FROM sensor | [
0.009085253812372684,
0.022790564224123955,
0.013302154839038849,
-0.02381731942296028,
0.07488759607076645,
0.028596507385373116,
0.033743806183338165,
0.004804425407201052,
0.00283040851354599,
-0.06208549067378044,
-0.010810059495270252,
0.06066550686955452,
-0.05420966446399689,
0.0094... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1803,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1551",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
COALESCE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Évalue les arguments dans l’ordre et retourne la valeur de la première expression qui n’a
initialement pas la valeur NULL.
SQL
expression
Expression de n’importe quel type.
Type de la première expression non null.
SQL
L'Expression
Résultat
COALESCE(0, 'a... | [
0.004805725999176502,
-0.0014804572565481067,
-0.013571507297456264,
-0.0025861700996756554,
0.04855315014719963,
0.08001351356506348,
0.029708966612815857,
0.028935004025697708,
-0.024245914071798325,
-0.05560135096311569,
-0.0368259996175766,
-0.04421113803982735,
-0.06243903189897537,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1804,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1552",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
[
0.012244698591530323,
0.03951340541243553,
-0.007785371970385313,
0.002132061403244734,
0.04660492390394211,
0.012159298174083233,
0.039779067039489746,
0.04207933694124222,
-0.02076350525021553,
-0.039035167545080185,
0.02428349107503891,
-0.008056429214775562,
-0.04972242936491966,
0.017... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1805,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1553",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... | |
CRÉER TABLE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
L’instruction CREATE TABLE permet de définir le schéma de la charge utile des événements
entrant dans Azure Stream Analytics. Cela permet à l’utilisateur de définir explicitement les
types de données de chaque colonne nommée pour la charge utile des é... | [
0.012646716088056564,
-0.017536109313368797,
-0.02630026265978813,
-0.002014372032135725,
0.03830023109912872,
0.02027517557144165,
0.027400866150856018,
0.05090218409895897,
-0.011244460940361023,
-0.028704533353447914,
0.006990222260355949,
-0.029375696554780006,
-0.053316764533519745,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1806,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1554",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
nom_de_table
Nom du flux d’entrée à partir duquel les données proviennent. Ce nom doit correspondre
à l’alias d’entrée créé dans la section « Ajouter une entrée » du portail Azure Stream
Analytics.
nom_de_colonne
Nom de la colonne dans la charge utile de l’événement entrant. S’il n’existe aucun nom
de colonne dans ... | [
-0.03952501714229584,
0.013938460499048233,
-0.03180694580078125,
0.008417421951889992,
0.037037234753370285,
0.025364195927977562,
0.026694171130657196,
0.05277946591377258,
-0.018042588606476784,
-0.036960285156965256,
-0.007378775160759687,
0.008593649603426456,
-0.04654547944664955,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1807,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1555",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
CREATE TABLE Entry (
TollId bigint,
EntryTime datetime,
LicensePlate nvarchar(max),
State nvarchar(max),
Make nvarchar(max),
Model nvarchar(max),
VehicleType bigint,
VehicleWeight float,
Toll float,
Tag bigint
);
SELECT
DATEADD(hour,-1,System.Timestamp()) AS WindowStart,
System.Timestamp AS WindowEnd,
TollId,
SUM(T... | [
-0.0019913234282284975,
0.027329804375767708,
0.05878555402159691,
-0.0020251392852514982,
0.07837159931659698,
-0.019223565235733986,
0.015500796027481556,
0.012110397219657898,
0.025562897324562073,
-0.0397767536342144,
0.016949471086263657,
0.0013623549602925777,
-0.027820730581879616,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1808,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1556",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie le flux d’entrée ou un nom d’étape associé à une clause WITH. La clause FROM est
toujours obligatoire pour toute instruction SELECT.
syntaxsql
*
Spécifie que toutes les colonnes de tous les flux d’entrée de la clause FROM doivent être
retournées. Les ... | [
-0.012748396024107933,
-0.029133779928088188,
0.000040496546716894954,
-0.04077811911702156,
0.04969486594200134,
0.022556714713573456,
0.03891974687576294,
0.03323547542095184,
-0.0149539178237319,
-0.03926437720656395,
-0.024769237264990807,
-0.014217648655176163,
-0.048972342163324356,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1809,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1557",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Nom d’une colonne à retourner. Qualifiez column_name pour empêcher une référence
ambiguë, par exemple lorsque deux sources d’entrée dans la clause FROM ont des colonnes
avec des noms en double.
expression
Est une constante, une fonction, une combinaison de noms de colonnes, de constantes et de
fonctions connectées par ... | [
-0.02757098898291588,
-0.006611151620745659,
0.027918703854084015,
-0.03882991522550583,
0.06146934628486633,
0.0654025673866272,
0.0375332310795784,
0.031109105795621872,
-0.014859559014439583,
-0.07184354215860367,
-0.006226777099072933,
-0.004774120170623064,
-0.04701806977391243,
0.026... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1810,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1558",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
REGROUPER PAR
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Regroupe un ensemble de lignes sélectionné dans un ensemble de lignes récapitulatives par
les valeurs d’une ou plusieurs colonnes ou expressions. Une ligne est retournée pour chaque
groupe. Les fonctions d’agrégation dans la liste de sélection> de <... | [
-0.014318332076072693,
-0.04345511272549629,
0.05219345539808273,
-0.0228217002004385,
0.045554231852293015,
0.008748762309551239,
0.04079011082649231,
0.05519507825374603,
-0.021197132766246796,
-0.07472877949476242,
-0.044308848679065704,
-0.05793697014451027,
-0.049354199320077896,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1811,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1559",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
System.Timestamp()
Fenêtrage
SELECT TollId, System.Timestamp() AS WinEndTime, COUNT(*)
FROM TollTagEntry TIMESTAMP BY EntryTime
GROUP BY TumblingWindow( minute , 3 ) , TollId
Voir aussi | [
-0.024938182905316353,
-0.0017277536680921912,
0.05386396497488022,
-0.008556205779314041,
0.05388650298118591,
-0.011363936588168144,
0.04925335571169853,
0.007786809466779232,
-0.017591113224625587,
-0.04121601954102516,
0.013752911239862442,
0.03248883783817291,
-0.01653156615793705,
-0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1812,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1560",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
AYANT
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie une condition de recherche pour un groupe ou un agrégat. Vous pouvez utiliser
HAVING uniquement avec l’expression SELECT. HAVING est généralement utilisé dans une
clause GROUP BY. Quand GROUP BY n’est pas utilisé, HAVING se comporte comme une claus... | [
-0.009741394780576229,
-0.008166752755641937,
0.02919049747288227,
-0.03246496617794037,
0.046231042593717575,
0.024973738938570023,
0.02754971943795681,
0.02769855223596096,
-0.022558817639946938,
-0.06779547035694122,
-0.03851540386676788,
-0.03375358134508133,
-0.04865048825740814,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1813,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1561",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
DANS
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
INTO spécifie explicitement un flux de sortie, et est toujours associé à une expression SELECT.
Si non spécifié, le flux de sortie par défaut est « output ».
SQL
output_stream
Spécifie le nom d’un flux de sortie.
Vous ne pouvez pas utiliser SELECT ... INTO d... | [
-0.01217691134661436,
-0.043583206832408905,
0.03432055935263634,
-0.024143122136592865,
0.0533868782222271,
0.014318116009235382,
0.028547439724206924,
0.017906730994582176,
0.00012446308392100036,
-0.05916646867990494,
0.010079174302518368,
-0.04580402374267578,
-0.05150746554136276,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1814,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1562",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
INTO spécifie explicitement le nombre de partitions dans une étape d’entrée lors de la
spécification d’un schéma de partitionnement (PARTITION BY). Si le nombre de partitions n’est
pas spécifié, le nombre de partitions est transféré si partition BY est identique ou deux dans le
cas contraire.
INTO est un indicateur du ... | [
-0.07705622166395187,
-0.013069793581962585,
-0.007877413183450699,
0.009872070513665676,
0.04697572439908981,
0.006371903698891401,
-0.023317763581871986,
0.02215464971959591,
-0.013270821422338486,
-0.04074637219309807,
-0.0138480169698596,
-0.009118041023612022,
-0.0008562237489968538,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1815,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1563",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
INTO 10
)
SELECT * INTO [output] FROM Step1 PARTITION BY DeviceId | [
-0.0457976795732975,
-0.01409126352518797,
0.008491337299346924,
-0.01505337469279766,
0.12042945623397827,
0.053168151527643204,
0.0240410678088665,
-0.021097207441926003,
0.035668373107910156,
-0.020227959379553795,
-0.006861977744847536,
0.004958650097250938,
-0.03705528751015663,
-0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1816,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1564",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
UNIR
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Comme T-SQL standard, JOIN dans le langage de requête Azure Stream Analytics est utilisé
pour combiner des enregistrements à partir de deux sources d’entrée ou plus. LA JOINTURE
dans Azure Stream Analytics est temporelle, ce qui signifie que chaque JOIN doit... | [
-0.00569433718919754,
-0.03413272276520729,
-0.00509657384827733,
0.0008684268686920404,
0.049996137619018555,
0.019807787612080574,
0.04322323203086853,
0.04487309232354164,
-0.01900433748960495,
-0.057966314256191254,
0.007049791514873505,
-0.04434763267636299,
-0.07913939654827118,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1817,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1565",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
FROM { <input_source> } [ ,...n ] ]
<input_source> ::=
{
input_name [ [ AS ] input_alias ]
| <joined_table>
}
<joined_table> ::=
{
<input_source> <join_type> <input_source> ON <join_condition>
| [ <input_source> <join_type> <reference_data> ON <join_condition> ]
| [ ( ] <... | [
-0.025891121476888657,
0.013068764470517635,
-0.02194250375032425,
-0.019197875633835793,
0.04115425422787666,
0.050408925861120224,
0.01275706384330988,
-0.0024183616042137146,
-0.007277939468622208,
-0.026091212406754494,
0.012674698606133461,
0.003733062883839011,
-0.07408761233091354,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1818,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1565",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
<input_source>
Spécifie la source de données d’entrée.
<reference_data>
Données de référence auxquelles vous souhaitez joindre votre input_source. Pour plus
d’informations, consultez la section Jonction de données de référence.
<join_type>
Spécifie le type d'opération de jointure.
UNIR
Indique que l’opération de jointu... | [
-0.03911534696817398,
0.00036287904367782176,
-0.06408800184726715,
0.004422591999173164,
0.0660564973950386,
0.04686826467514038,
0.01770828291773796,
0.0108439726755023,
-0.035839762538671494,
-0.04783344641327858,
-0.0019900789484381676,
-0.019649649038910866,
-0.06525298207998276,
0.04... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1819,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1566",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
La condition de jointure ci-dessus entraîne une correspondance si et uniquement si ExitTime se
produit après EntryTime, mais pas plus de 15 minutes plus tard.
Les conditions temporelles peuvent être combinées entre elles et avec d’autres conditions à
l’intérieur de la clause ON, par exemple :
SQL
Lors de la jointur... | [
-0.02407067082822323,
0.05503734201192856,
0.009364249184727669,
-0.014808624982833862,
0.06378637254238129,
-0.0035409810952842236,
0.03140507638454437,
0.007097108289599419,
-0.002502631163224578,
-0.03847303241491318,
0.002641049912199378,
-0.003951590973883867,
-0.033333152532577515,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1820,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1567",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
DATEDIFF(minute,I1.EntryTime,I2.ExitTime) AS DurationinMinutes
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
JOIN Input2 I2 TIMESTAMP BY ExitTime
ON I1.TollId=I2.TollId
AND I1.LicensePlate=I2.LicensePlate
AND DATEDIFF(minute,I1,I2) BETWEEN 0 AND 15
SELECT TS.Id, TS.Name, TS.Amount, E.ErrorCode, E.Description ... | [
0.04524356871843338,
0.03226754441857338,
-0.012161157093942165,
-0.01647925190627575,
0.0653250440955162,
0.002005511661991477,
0.008716104552149773,
-0.0002731700660660863,
0.023356201127171516,
-0.02494056336581707,
0.03621825948357582,
0.014595207758247852,
-0.02776431478559971,
0.0002... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1821,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1567",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Lors de la jointure de sources partitionnée, le prédicat JOIN doit inclure une condition
correspondant aux clés de partition des deux sources.
SQL
Enfin, Azure Stream Analytics prend en charge la jointure interne (la jointure par défaut) et la
jointure externe LEFT. Pour une jointure interne, un résultat est retourné u... | [
-0.016780463978648186,
-0.0035617633257061243,
-0.02066940814256668,
0.02214933931827545,
0.05626312643289566,
0.017228754237294197,
0.03041050210595131,
-0.005698037333786488,
-0.013069979846477509,
-0.05523582175374031,
-0.005912845488637686,
-0.046391841024160385,
-0.04872435703873634,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1822,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1568",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
I2.ExitTime, I1.LicensePlate,
DATEDIFF(minute,I1.EntryTime,I2.ExitTime) AS DurationinMinutes
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
LEFT OUTER JOIN Input2 I2 TIMESTAMP BY ExitTime
ON I1.TollId=I2.TollId
AND I1.LicensePlate=I2.LicensePlate
AND DATEDIFF( minute , I1 , I2 ) BETWEEN 0 AND 15
WHERE I2.TollId ... | [
0.014192873612046242,
0.03190084174275398,
0.003976325038820505,
-0.005488262046128511,
0.05328584462404251,
0.006545355077832937,
0.010562572628259659,
-0.022236207500100136,
-0.00042603080510161817,
-0.03129309415817261,
0.031834833323955536,
0.004788458812981844,
-0.02269420027732849,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1823,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1568",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
dateparts
Exemple. 'second', 'milliseconde', 'minute', etc.)
input_source1
Première source d’entrée dans la jointure. En interne, l’horodatage associé aux événements de
cette input_source est passé dans la fonction.
input_source2
Deuxième source d’entrée dans la jointure. En interne, l’horodatage associé aux événements... | [
-0.032753486186265945,
0.028747735545039177,
-0.040042001754045486,
0.02912025712430477,
0.016477761790156364,
0.05732526630163193,
0.020172538235783577,
0.0003176781756337732,
-0.015166237950325012,
0.006307284347712994,
-0.030292503535747528,
0.006685780826956034,
-0.06152006983757019,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1824,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1569",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
MATCH_RECOGNIZE
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
La clause MATCH_RECOGNIZE est utilisée pour rechercher un ensemble d’événements sur un
flux de données. Cette clause vous permet de définir des modèles d’événements à l’aide
d’expressions régulières et de méthodes d’agrégation pour vérifier et ext... | [
0.013792481273412704,
-0.013962442055344582,
0.005561009515076876,
-0.0279789287596941,
0.04583026468753815,
0.06508604437112808,
0.02862541750073433,
0.04014207795262337,
-0.024798506870865822,
-0.004633496981114149,
0.0023036999627947807,
-0.044666990637779236,
-0.06435590982437134,
0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1825,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1570",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
La durée limite est utilisée pour définir une fenêtre de temps pour que le modèle soit
recherché. Les événements sont classés par heure et TIMESTAMP BY peuvent être utilisés sur la
clause SELECT pour spécifier le champ d’heure.
PARTITION BY permet à la correspondance d’être clé et partitionnée sur un nom de colonne.
Un... | [
-0.00016315905668307096,
0.036845553666353226,
-0.054303523153066635,
-0.06464683264493942,
0.06315205991268158,
0.024224385619163513,
0.05215191841125488,
0.00854505691677332,
-0.018338873982429504,
-0.03238111361861229,
-0.012228033505380154,
-0.030520863831043243,
-0.04908861219882965,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1826,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1571",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
correspondances peuvent se chevaucher dans ce cas, car un modèle peut contenir le début
d’un autre modèle à l’intérieur. Il s’agit de la seule clause skip disponible.
MEASURES est utilisé pour définir les valeurs projetées à partir de la correspondance à l’aide de
méthodes d’agrégation. Par exemple, LAST(A.id) AS aid ... | [
-0.026225151494145393,
-0.019256804138422012,
-0.04732703045010567,
-0.020634975284337997,
0.027092846110463142,
0.05217590928077698,
0.015084788203239441,
0.009258301928639412,
-0.045944567769765854,
-0.041486870497465134,
-0.011016580276191235,
-0.0067756869830191135,
-0.06308022886514664,... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1827,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1572",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
'|' - Un modèle ou un autre
Exemple :
SQL
Cet exemple définit A 0 ou 1 fois suivi de B au moins une fois.
DEFINE spécifie les règles utilisées pour faire correspondre une variable de modèle à un
événement. Les règles sont des expressions booléennes sur des valeurs agrégées à partir du
flux de données.
SQL
Cet exemple d... | [
-0.017203794792294502,
0.027688026428222656,
0.0021220871713012457,
-0.056322451680898666,
0.04895457997918129,
-0.009408701211214066,
0.05928575247526169,
0.015712345018982887,
-0.016895534470677376,
-0.02541019581258297,
-0.016661234200000763,
-0.020757976919412613,
-0.02842932567000389,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1828,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1573",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les méthodes d’agrégation suivantes peuvent être utilisées dans MEASURES et DEFINE :
Min : nombre minimal agrégé jusqu’à présent.
Max : nombre maximal agrégé jusqu’à présent.
Tout d’abord : première valeur agrégée.
Last : dernière valeur agrégée jusqu’à présent.
Exemple :
Le remplissage de réservoirs à haute pression e... | [
-0.012691431678831577,
-0.002559443237259984,
-0.002930690534412861,
-0.04182685911655426,
0.03195282444357872,
0.041700080037117004,
0.03792862221598625,
0.010562983341515064,
-0.01644633151590824,
-0.06161228194832802,
0.04765572026371956,
-0.0403209924697876,
-0.03420737758278847,
-0.00... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1829,
"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": "1574",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Cette requête correspond à normal à n’importe quel événement qui remplit le réservoir et, si la
pression est supérieure au double d’un remplissage normal dans les 3 minutes, qu’un
événement est déclenché avec la lecture maximale de la pression pour le modèle dangereux .
Seules les valeurs de champ peuvent être utilisée... | [
-0.02835804410278797,
-0.01276917103677988,
0.003682234324514866,
-0.019459588453173637,
0.02869643084704876,
0.023518221452832222,
0.03740683197975159,
-0.0002946017775684595,
0.006402577739208937,
-0.07328389585018158,
0.019229261204600334,
-0.016161995008587837,
-0.051324550062417984,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1830,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1575",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Éléments du langage de requête
A AS Max(A.value1 + A.value2) > 5,
...
Voir aussi | [
-0.04390452057123184,
0.04158969596028328,
-0.021739868447184563,
0.0052514155395329,
0.03518279269337654,
0.02792012318968773,
0.04691753163933754,
0.004197221249341965,
-0.0007778025465086102,
-0.06586628407239914,
-0.003897805232554674,
0.01348163839429617,
-0.039491184055805206,
-0.023... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1831,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1576",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
NULLIF
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Retourne une valeur Null si les deux expressions spécifiées sont égales. Par exemple, SELECT
NULLIF(4,4) AS Same, NULLIF(5,7) AS Different ... retourne NULL la première colonne (4 et
4), car les deux valeurs d’entrée sont identiques. La deuxième colonne ... | [
0.01078389398753643,
-0.02777874656021595,
0.014506213366985321,
-0.0025176021736115217,
0.0673253983259201,
0.0737743154168129,
0.02784305438399315,
0.014018266461789608,
-0.023541290313005447,
-0.06727555394172668,
-0.012878886424005032,
0.007496742065995932,
-0.044809650629758835,
0.003... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1832,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1577",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
COALESCE
NULLIF
CAS
NULLIF(
LAG(reading) OVER (PARTITION BY sensorId LIMIT DURATION(hour, 1)),
reading
) AS previous_reading_if_changed
FROM input
Voir aussi | [
-0.015208443626761436,
-0.046407368034124374,
0.020156992599368095,
-0.0005835636402480304,
0.08064591884613037,
0.0707315132021904,
0.03648589551448822,
-0.011781208217144012,
-0.01850605197250843,
-0.055808380246162415,
0.006610902026295662,
0.010198402218520641,
-0.039149265736341476,
0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1833,
"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": "1578",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
JOIN avec des données de référence
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Dans un scénario habituel, nous utilisons un moteur de traitement des événements pour
calculer les données de streaming avec une très faible latence. Dans de nombreux cas, les
utilisateurs doivent mettre en corrélation les donné... | [
-0.009106519632041454,
-0.0315219983458519,
-0.010937937535345554,
0.005524205043911934,
0.04625852778553963,
0.04384177178144455,
0.04091792181134224,
0.051551271229982376,
-0.059215664863586426,
-0.054582029581069946,
-0.015165156684815884,
-0.03706071525812149,
-0.0767599418759346,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1834,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1579",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
prédicat de jointure
( ON clause). Des valeurs similaires sur différents types de données ( 1.0 et "1" ) peuvent
Exemple :
SELECT I1.EntryTime, I1.LicensePlate, I1.TollId, R.RegistrationId
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime
JOIN Registration R
ON I1.LicensePlate = R.LicensePlate
WHERE R.Expired = '1'
Parti... | [
-0.00023580108245369047,
0.05620536953210831,
0.005160911940038204,
-0.01095112320035696,
0.050693050026893616,
-0.0003929911181330681,
0.04851948469877243,
-0.009688585996627808,
-0.023846643045544624,
-0.04531363397836685,
-0.004122518002986908,
-0.0384506918489933,
-0.05552147701382637,
... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1835,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
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"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1579",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
ne pas être mises en correspondance. La conversion explicite de clés en type commun est
recommandée.
Les données de référence peuvent être statiques (chargées une seule fois) ou dynamiques
(actualisées régulièrement). Toutefois, même dans le cas dynamique, les données de
référence ne progressent pas dans le temps afin ... | [
-0.005822864826768637,
0.01689331606030464,
-0.01574515551328659,
-0.011537283658981323,
0.05885981395840645,
0.03419802337884903,
0.04320089891552925,
0.030636416748166084,
-0.008109210059046745,
-0.04855748638510704,
-0.010897716507315636,
-0.04661274328827858,
-0.04930417612195015,
0.02... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1836,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1580",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Sélectionner
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Récupère des lignes à partir de flux d’entrée et active la sélection d’une ou de plusieurs
colonnes d’un ou de plusieurs flux d’entrée dans Azure Stream Analytics. Les clauses
principales utilisées avec une expression SELECT peuvent être résumées com... | [
-0.011303507722914219,
-0.02819303423166275,
0.00946152862161398,
-0.048954661935567856,
0.05300121381878853,
0.02983512356877327,
0.037788502871990204,
0.04149874672293663,
-0.008672770112752914,
-0.05088387802243233,
-0.03373423591256142,
-0.024387255311012268,
-0.05188514664769173,
0.03... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1837,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1581",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
input_name | input_alias.*
Limite l’étendue du * au nom d’entrée spécifié.
column_name.*
Pour les colonnes de type Record (objet complexe), retournez tous les champs imbriqués sous
forme de colonnes individuelles.
Les colonnes de * expression avec des noms en conflit avec les colonnes précédemment
projetées dans la mêm... | [
-0.026044603437185287,
0.036194805055856705,
-0.00521905766800046,
-0.03619219362735748,
0.07063242793083191,
0.04528236761689186,
0.02292637713253498,
0.02854912355542183,
0.007452011574059725,
-0.05867155268788338,
-0.013208418153226376,
0.026851557195186615,
-0.06086481735110283,
0.0355... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1838,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1582",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
FROM TollTagEntry TIMESTAMP BY EntryTime | [
-0.003950395621359348,
-0.007706154137849808,
0.07656694948673248,
-0.03369671851396561,
0.060265835374593735,
0.01715569943189621,
0.04790165275335312,
0.01392725482583046,
0.004428430926054716,
-0.014545906335115433,
0.026625119149684906,
0.011451685801148415,
-0.01677698828279972,
-0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1839,
"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": "1583",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
UNION
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Combine les résultats de deux requêtes ou plus dans un jeu de résultats unique qui inclut
toutes les lignes appartenant à toutes les requêtes de l’union. L’opération UNION diffère de
l’utilisation de jointures qui combinent des colonnes de deux tables.
Voic... | [
0.0007906960090622306,
-0.01572168990969658,
-0.010036922991275787,
-0.009378104470670223,
0.042531900107860565,
0.05954493209719658,
0.02613152749836445,
0.021365953609347343,
-0.023960018530488014,
-0.061341945081949234,
-0.006248091347515583,
-0.07282754778862,
-0.08505990356206894,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1840,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1584",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
colonnes qui font partie d’une opération UNION doivent être identiques ou doivent être
nommées de la même manière à l’aide d’un alias et doivent être compatibles.
UNION
Spécifie que plusieurs jeux de résultats doivent être combinés et retournés en tant que jeu de
résultats unique. UNION incorpore toutes les lignes dans... | [
0.007677661255002022,
0.03368222713470459,
-0.005979873705655336,
-0.024801334366202354,
0.05667198449373245,
0.028299374505877495,
0.029250891879200935,
0.025227120146155357,
-0.015587450936436653,
-0.06862945854663849,
0.005224963184446096,
-0.02473742701113224,
-0.05369213595986366,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1841,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
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"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1585",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
OÙ
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie la condition de recherche pour les lignes retournées par la requête.
SQL
< search_condition >
Spécifie les conditions des lignes retournées dans le jeu de résultats pour une instruction
SELECT, une expression de requête ou une sous-requête. Le nombre ... | [
-0.031570568680763245,
-0.008426189422607422,
0.023103123530745506,
-0.02225050888955593,
0.07932443916797638,
0.025606924667954445,
0.024186111986637115,
0.03506268933415413,
-0.02303198166191578,
-0.06461040675640106,
-0.038583867251873016,
-0.03454774618148804,
-0.042802777141332626,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1842,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1586",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
< prédicat >
Expression qui retourne TRUE ou FALSE.
expression
Nom de colonne, constante, fonction, variable, sous-requête scalaire ou combinaison de noms
de colonnes, de constantes et de fonctions connectées par un opérateur ou un opérateur ou
un sous-requête. L’expression peut également contenir l’expression CASE.
=
... | [
-0.001997462473809719,
0.04994263872504234,
0.019209666177630424,
-0.034750767052173615,
0.07984260469675064,
0.06418406218290329,
0.028421897441148758,
0.027266699820756912,
-0.020280804485082626,
-0.03508824482560158,
-0.004622175358235836,
0.024854324758052826,
-0.06105926260352135,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1843,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1587",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Opérateur utilisé pour tester la condition d’une expression qui n’est pas inférieure à l’autre
expression.
String_expression
Chaîne de caractères et caractères génériques.
[NOT] COMME
Indique que la chaîne de caractères suivante doit être utilisée avec des critères correspondants.
[NOT] ENTRE
Spécifie une plage inclusi... | [
0.012555498629808426,
0.07053995132446289,
0.006374328397214413,
-0.020081350579857826,
0.04128037020564079,
0.05030293017625809,
0.05710606276988983,
0.02789575234055519,
-0.030052801594138145,
-0.023597942665219307,
-0.03877803310751915,
0.03408326208591461,
-0.06591475009918213,
-0.0012... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1844,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1588",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
AVEC
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Spécifie un jeu de résultats nommé temporaire qui peut être référencé par une clause FROM
dans la requête. Cela est défini dans l’étendue d’exécution d’une instruction SELECT unique.
SQL
result_set_name
Il s’agit du nom du jeu de résultats temporaire qui peu... | [
0.006582425441592932,
-0.019385626539587975,
-0.030750451609492302,
-0.03711642697453499,
0.05097285658121109,
0.05227105692028999,
0.031026428565382957,
0.03619621694087982,
-0.017434991896152496,
-0.06983009725809097,
-0.041207026690244675,
-0.013554423116147518,
-0.05230618268251419,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1845,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1589",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
WITH
NormalReadings AS
(
SELECT *
FROM Sensor
WHERE Reading < 100 AND Reading > 0
),
Averages AS
(
SELECT SensorId, AVG(Reading) as AvgNormalReading
FROM NormalReadings
GROUP BY SensorId, TumblingWindow(minute, 1)
),
BadAverages AS
(
SELECT *
FROM Averages
WHERE ... | [
-0.002863368485122919,
0.03777175024151802,
0.02863413840532303,
-0.020330972969532013,
0.06234817951917648,
0.00994926504790783,
0.07583983987569809,
-0.004716531839221716,
-0.007964983582496643,
-0.028434015810489655,
0.028021004050970078,
-0.0004837089218199253,
-0.061612244695425034,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1846,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1590",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Gestion du temps
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Le langage de requête étend la syntaxe SQL pour permettre des calculs complexes sur des flux
d’événements. Stream Analytics fournit des constructions de langage pour traiter les aspects
temporels des données. Par exemple, il est possible d’affect... | [
0.017951803281903267,
-0.004231504164636135,
0.015492051839828491,
0.005834604147821665,
0.049186404794454575,
0.02002282440662384,
0.0184117890894413,
0.06504377722740173,
-0.027187947183847427,
-0.06805242598056793,
0.008123460225760937,
-0.03878031671047211,
-0.06791836768388748,
0.0350... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1847,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1591",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
System.Timestamp()
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Chaque événement à chaque étape de la requête dans Azure Stream Analytics a un horodatage
associé. System.Timestamp() est une propriété système qui peut être utilisée pour récupérer
l’horodatage de l’événement.
Ci-dessous, nous décrivons commen... | [
0.004471687134355307,
-0.02176770754158497,
0.007224439177662134,
0.026415685191750526,
0.03790511190891266,
0.021182717755436897,
0.01185862347483635,
0.053786590695381165,
-0.02566896751523018,
-0.07298316061496735,
0.017228292301297188,
-0.06958915293216705,
-0.08234759420156479,
0.0376... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1848,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1592",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Les projections ne modifient pas l’horodatage de l’événement, l’horodatage du résultat est
identique à l’horodatage de l’entrée.
SQL
Les filtres ne modifient pas l’horodatage de l’événement. L’horodatage du résultat est
identique à l’horodatage de l’entrée.
SQL
L’horodatage du résultat de l’agrégat est la fin de la fen... | [
-0.010556500405073166,
0.037106964737176895,
0.010283921845257282,
0.009089105762541294,
0.04434405639767647,
0.020536717027425766,
0.01987726055085659,
0.0211168322712183,
-0.042480021715164185,
-0.06817582249641418,
-0.008495782501995564,
-0.051317181438207626,
-0.07690491527318954,
0.01... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1849,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1593",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Une jointure interne produit des résultats qui correspondent à des paires d’événements
correspondantes à partir d’input1 et d’input2.
L’événement qui représente la correspondance de l’événement e1 à partir d’input1 et e2 à
partir d’input2 est horodaté par les derniers horodatages d’e1 et e2.
SQL
Une jointure externe ga... | [
-0.012698903679847717,
0.041201651096343994,
-0.05189357325434685,
-0.00944596342742443,
0.03312123939394951,
0.06042984873056412,
-0.0014948527095839381,
0.012209559790790081,
-0.01455667894333601,
-0.04034871980547905,
0.002069638343527913,
-0.025940952822566032,
-0.05927325785160065,
0.... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1850,
"contains_sku": true,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1594",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"total... |
Horodatage par
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Tous les événements de flux de données ont un horodatage associé. Par défaut, les
événements d’Event Hub et d’IoT Hub sont horodatés en fonction du moment où l’événement
a été reçu par event Hub ou IoT Hub ; les événements du stockage Blob sont hor... | [
-0.009438825771212578,
-0.0228862427175045,
0.008343063294887543,
0.0038784381467849016,
0.025063706561923027,
0.027648039162158966,
0.01599150523543358,
0.06442524492740631,
-0.05720498412847519,
-0.04386243596673012,
-0.0017759508918970823,
-0.08505285531282425,
-0.07345174252986908,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1851,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1595",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
de chaîne conformes à l’un des
formats ISO 8601 sont également prises en charge.
Notez que l’utilisation d’un horodatage personnalisé (clause TIMESTAMP BY) peut entraîner
l’ingestion d’événements par Azure Stream Analytics par rapport à leurs horodatages pour
deux raisons :
Les producteurs d’événements individuels peuv... | [
-0.01427455898374319,
0.003924266900867224,
-0.044015612453222275,
0.016355715692043304,
0.024895066395401955,
-0.004775964189320803,
0.02261241525411606,
0.02873152866959572,
-0.003785747103393078,
-0.011688192375004292,
0.002318526851013303,
-0.022646794095635414,
-0.06607700139284134,
-... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1852,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1595",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
SQL
L’horodatage d’événement peut être récupéré dans l’instruction SELECT dans n’importe quelle
partie de la requête à l’aide de la propriété System.Timestamp().
Lorsque la clause OVER est utilisée, plusieurs aspects du traitement des événements par Azure
Stream Analytics sont modifiés :
1. La tolérance maximale hors o... | [
-0.02754734456539154,
0.017863430082798004,
-0.02240268886089325,
-0.0007229596376419067,
0.02605341002345085,
-0.013400992378592491,
0.067160964012146,
0.06468187272548676,
-0.007946042343974113,
-0.024957900866866112,
-0.014310004189610481,
-0.05178705230355263,
-0.08650989085435867,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1853,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1596",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
3. Les événements de sortie pour chaque producteur d’événements sont générés au fur et à
mesure qu’ils sont calculés, ce qui signifie que les événements de sortie peuvent avoir des
horodatages obsolètes ; toutefois, ils seront dans l’ordre dans un tuple de valeur unique
de <surspec>.
La clause TIMESTAMP BY OVER présent... | [
-0.011065870523452759,
-0.0004230682970955968,
-0.0016108592972159386,
-0.005300737917423248,
0.032350651919841766,
0.03549184277653694,
-0.0006680315127596259,
0.03589639812707901,
-0.02864447422325611,
-0.055083952844142914,
0.029359590262174606,
-0.049922309815883636,
-0.04768894612789154... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1854,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1597",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Les systèmes UNIX utilisent souvent l’heure POSIX (ou époque) définie comme le nombre de
millisecondes écoulées depuis 00:00:00 Temps universel coordonné (UTC), jeudi 1er janvier
1970.
Cet exemple montre comment utiliser le champ numérique « époquetime » contenant l’heure
de l’époque en tant qu’horodatage d’événement.
... | [
-0.05198235064744949,
0.051847267895936966,
-0.016681591048836708,
-0.000997366150841117,
0.031065162271261215,
0.01772421784698963,
-0.01627790369093418,
0.05528153479099274,
-0.04700174555182457,
-0.04005608335137367,
0.017266985028982162,
-0.022708168253302574,
-0.05364366993308067,
0.0... | {
"azure_component": "other",
"chunk_index": 1855,
"contains_sku": false,
"document_title": "Azure Stream Analytics",
"file_path": "./azure_docs\\azure-stream-analytics.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "Stream Analytics",
"source": "1598",
"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Traitez les données de différents expéditeurs (stations de péage) sans appliquer de stratégies
de temps sur différents ID de station de péage. Les données d’entrée sont partitionnée en
fonction de TollId.
SQL
System.Timestamp()
Stratégies d’asymétrie temporelle
Comprendre la gestion du temps dans Azure Stream Analytics... | [
-0.033749885857105255,
0.005447373725473881,
0.003147059353068471,
0.03151601180434227,
0.045557502657175064,
0.014114097692072392,
0.021299414336681366,
0.05215822532773018,
-0.019860215485095978,
-0.08465096354484558,
0.02022315002977848,
-0.047051288187503815,
-0.048426877707242966,
-0.... | {
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"tota... |
Stratégies d’asymétrie temporelle
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Tous les événements de flux de données ont un horodatage associé. Les utilisateurs peuvent
utiliser le mot clé TIMESTAMP BY pour choisir entre l’une des deux fois suivantes :
Heure de l’application, c’est-à-dire l’heure à laquell... | [
0.007251874543726444,
-0.048631701618433,
0.010033237747848034,
-0.016581373289227486,
0.020033041015267372,
0.043554361909627914,
0.015286662615835667,
0.057697322219610214,
-0.06954172253608704,
-0.03475765883922577,
0.00653813173994422,
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"tota... |
vous utilisez des requêtes non
partitionnés, les événements de toutes les partitions sont fusionnés par l’horodatage du
choix de l’utilisateur. Les asymétries d’horloge entre les partitions peuvent entraîner un
retard de traitement, car la fusion doit attendre la partition la plus lente.
Les flux d’entrée qui ne sont p... | [
-0.043211210519075394,
-0.027792086824774742,
-0.023220151662826538,
0.021272951737046242,
0.04973131790757179,
0.03128997981548309,
-0.00486570643261075,
0.02718311734497547,
-0.061597324907779694,
-0.07854332029819489,
0.004512925632297993,
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"tota... |
d’absence de commande permet de réorganiser les événements par horodatage lorsqu’ils
arrivent dans la fenêtre de tolérance définie. Les événements qui arrivent plus tard que la
tolérance sont supprimés ou ajustés, selon le paramètre que vous choisissez.
Ajusté : ajusté pour apparaître à l’heure la plus récente acceptab... | [
-0.06951062381267548,
0.016649719327688217,
-0.042146727442741394,
-0.023848576471209526,
-0.019826356321573257,
0.03958321362733841,
0.05366635322570801,
0.043210506439208984,
-0.03874031826853752,
-0.018118465319275856,
-0.028186695650219917,
-0.032929472625255585,
-0.06909424811601639,
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en raison de diverses raisons décrites ci-dessus.
Brièvement, la fenêtre d’arrivée tardive est le délai maximal entre la génération d’événements
et la réception de l’événement à la source d’entrée. L’ajustement basé sur la tolérance d’arrivée
tardive est effectué en premier et hors ordre est effectué ensuite. La colonn... | [
-0.034934572875499725,
0.027207566425204277,
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0.03499995544552803,
0.03622784838080406,
-0.00905231386423111,
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La stratégie d’arrivée tardive permet à Stream Analytics d’avancer le temps et de générer la
sortie de manière plus chronologique en l’absence d’événements d’entrée. Cela est très utile
lorsque les événements d’entrée sont partiellement alloués (ou ne sont pas reçus du tout dans
certaines des partitions Event Hub).
Par... | [
-0.03767232596874237,
-0.01076315063983202,
-0.03359526768326759,
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0.029266903176903725,
0.005603393539786339,
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Garanties de remise d’événement
10/07/2025
✅ Azure Stream Analytics ✅ Fabric Eventstream
Le langage de requête Azure Stream Analytics étend la syntaxe SQL pour permettre des calculs
complexes sur des flux d’événements. Avec Stream Analytics, il existe quelques concepts liés à
la remise d’événements qui méritent d’être ... | [
0.003231348469853401,
-0.04142158478498459,
0.01941743679344654,
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0.03667832165956497,
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-0.0515902079641819,
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"tota... |
une remise exactement une fois peut être obtenue avec plusieurs sorties telles
qu’Azure Cosmos DB ou Azure SQL.
En raison d’une garantie de remise au moins une fois, lorsqu’un travail Stream Analytics est en
cours d’exécution, des enregistrements en double peuvent parfois être remarqués dans les
données de sortie. Ces ... | [
-0.02427963726222515,
-0.015132457949221134,
0.00872479286044836,
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"tota... |
Azure Stream Analytics n’écrivent pas les événements de sortie de manière transactionnelle. Ce
scénario d’enregistrement en double peut se produire si l’une des conditions suivantes se
produit :
L’instance Azure est mise à niveau pendant l’exécution du travail
Le travail Stream Analytics est mis à niveau ou un problème... | [
0.0011712275445461273,
-0.026862256228923798,
-0.006974321790039539,
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0.052052732557058334,
0.008540271781384945,
0.025814775377511978,
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-0.05749998614192009,
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"tota... |
de manière unique par un champ ou par une combinaison de
champs.
la table SQL de sortie a une contrainte unique (ou clé primaire) créée à l’aide de la clé
naturelle des événements de sortie.
Cela suffit pour éviter les doublons, car la sortie SQL respecte toutes les contraintes placées sur
la table en ignorant les évén... | [
-0.02378891035914421,
-0.02100786380469799,
-0.020816361531615257,
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"tota... |
Toutes les entités d’une table de stockage Azure sont identifiées de manière unique par la
concaténation des champs et PartitionKey des RowKey champs. Entités Azure Stream Analytics
upserts. Par conséquent, la valeur d’une entité de table sera l’événement de sortie le plus
récent avec la combinaison correspondante Ro... | [
-0.040638044476509094,
-0.03740321099758148,
-0.014264344237744808,
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"tota... |
Az.StreamAnalytics
Microsoft Azure PowerShell : applets de commande StreamAnalytics
Get-AzStreamAnalyticsCluster
Obtient des informations sur le cluster spécifié.
Get-AzStreamAnalyticsClusterStreamingJob
Répertorie tous les travaux de diffusion en continu dans le
cluster donné.
Get-
AzStreamAnalyticsDefaultFunctionDefi... | [
-0.014320791698992252,
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0.014281774871051311,
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Remove-AzStreamAnalyticsFunction
Supprime une fonction du travail de diffusion en continu.
Remove-AzStreamAnalyticsInput
Supprime une entrée du travail de diffusion en continu.
Remove-AzStreamAnalyticsJob
Supprime un travail de diffusion en continu.
Remove-AzStreamAnalyticsOutput
Supprime une sortie du travail de strea... | [
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"tota... |
existante sous un travail de
streaming existant. Cela peut être utilisé pour mettre à
jour partiellement (par exemple, mettre à jour une ou
deux propriétés) une fonction sans affecter le reste de la
définition du travail ou de la fonction.
Update-AzStreamAnalyticsInput
Met à jour une entrée existante sous un travail de... | [
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-0.022779114544391632,
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"tota... |
deux propriétés) une sortie sans affecter le reste du travail
ou de la définition de sortie.
Update-AzStreamAnalyticsTransformation
Met à jour une transformation existante sous un travail de
streaming existant. Cela peut être utilisé pour mettre à
jour partiellement (par exemple, mettre à jour une ou
deux propriétés) u... | [
-0.01747894287109375,
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"tota... |
Microsoft.Azure.Management.Stream
Analytics Namespace
ClustersOperationsExtensions
Extension methods for ClustersOperations.
FunctionsOperationsExtensions
Extension methods for FunctionsOperations.
InputsOperationsExtensions
Extension methods for InputsOperations.
OperationsExtensions
Extension methods for Operations.
... | [
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ISubscriptionsOperations
SubscriptionsOperations operations.
ITransformationsOperations
TransformationsOperations operations. | [
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API REST Stream Analytics
04/08/2023
Les opérations de cette API REST vous permettent de gérer les ressources Azure Stream
Analytics via Azure Resource Manager.
Toutes les opérations de tâche de cette API REST sont conformes à la spécification du
protocole HTTP/1.1, et chaque opération retourne un en-tête x-ms-request-... | [
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Types de ressources
Microsoft.StreamAnalytics
Article • 19/12/2024
Cet article répertorie les versions disponibles pour chaque type de ressource.
Pour obtenir la liste des modifications apportées à chaque version de l’API, consultez
journal des modifications
Types
Versions
Microsoft.StreamAnalytics/clusters
2020-03-01-... | [
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Commentaires
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Yes
No | [
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az stream-analytics
Gérer Stream Analytics.
Nom
Description
Type
État
az stream-analytics
cluster
Gérer un cluster avec Stream Analytics.
Extension
GA
az stream-analytics
cluster create
Créez un cluster Stream Analytics ou remplace un cluster déjà
existant.
Extension
GA
az stream-analytics
cluster delete
Supprimez le c... | [
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Nom
Description
Type
État
az stream-analytics
function create
Créez une fonction ou remplace une fonction déjà existante
sous un travail de streaming existant.
Extension
GA
az stream-analytics
function delete
Supprimez une fonction du travail de streaming.
Extension
GA
az stream-analytics
function inspect
Récupérez la ... | [
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déjà existante sous
un travail de streaming existant.
Extension
GA
az stream-analytics
input delete
Supprimez une entrée du travail de streaming.
Extension
GA
az stream-analytics
input list
Répertorier toutes les entrées sous le travail de diffusion en
continu spécifié.
Extension
GA
az stream-analytics
input show
Obten... | [
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Nom
Description
Type
État
(par exemple, mettre à jour une ou deux propriétés) une entrée
sans affecter le reste du travail ou de la définition d’entrée.
az stream-analytics
input wait
Placez l’interface CLI dans un état d’attente jusqu’à ce qu’une
condition de l’entrée stream-analytics soit remplie.
Extension
GA
az str... | [
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en cours d’exécution
pour arrêter le traitement des événements d’entrée et produire
une sortie.
Extension
GA
az stream-analytics
job update
Mettez à jour un travail de streaming existant. Cela peut être
utilisé pour mettre à jour partiellement (par exemple, mettre à
jour une ou deux propriétés) un travail de streaming ... | [
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Nom
Description
Type
État
az stream-analytics
output list
Répertoriez toutes les sorties sous le travail de streaming
spécifié.
Extension
GA
az stream-analytics
output show
Obtenez des détails sur la sortie spécifiée.
Extension
GA
az stream-analytics
output test
Testez si la source de données d’une sortie est accessibl... | [
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état d’attente jusqu’à ce qu’une
condition du point de terminaison privé stream-analytics soit
remplie.
Extension
GA
az stream-analytics
subscription
Gérer l’abonnement avec Stream Analytics.
Extension
GA
az stream-analytics
subscription inspect
Récupérez les informations de quota actuelles de l’abonnement
dans une rég... | [
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Nom
Description
Type
État
create
az stream-analytics
transformation
show
Obtenez des détails sur la transformation spécifiée.
Extension
GA
az stream-analytics
transformation
update
Mettez à jour une transformation existante sous un travail de
streaming existant. Cela peut être utilisé pour mettre à jour
partiellement (... | [
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"source_file": "azure-stream-analytics.pdf",
"tota... |
Définitions intégrées d’Azure Policy pour
Azure Stream Analytics
Article • 07/05/2024
Cette page est un index des définitions de stratégie intégrées d’Azure Policy pour Azure Stream
Analytics. Pour obtenir des éléments intégrés supplémentaires d’Azure Policy pour d’autres
services, consultez Définitions intégrées d’Azu... | [
-0.000016463396605104208,
-0.042175084352493286,
0.0014046051073819399,
-0.02091648057103157,
0.02586023509502411,
0.03192354738712311,
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... | {
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"tota... |
Analytics sur l’espace de travail
Log Analytics
Déploie les paramètres de diagnostic de
Stream Analytics à envoyer en streaming
à un espace de travail Log Analytics
régional quand un service Stream
Analytics nouveau ou mis à jour n’a pas
ces paramètres de diagnostic.
DeployIfNotExists,
Désactivé
1.0.0
Activer la journa... | [
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"tota... |
Nom
Description
Effet(s)
Version
groupe de catégories pour acheminer les
journaux vers un hub d’événements pour
les travaux Stream Analytics
(microsoft.streamanalytics/streamingjobs).
Activer la journalisation par groupe de
catégories pour les travaux Stream
Analytics
(microsoft.streamanalytics/streamingjobs)
sur Log A... | [
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ressources dans Azure
Stream Analytics doivent être activés
Auditez l’activation des journaux de
ressources. Permet de recréer les pistes
d’activité à utiliser à des fins
d’investigation en cas d’incident de
sécurité ou de compromission du réseau.
AuditIfNotExists,
Désactivé
5.0.0
La tâche Stream Analytics doit se
conn... | [
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"tota... |
Consultez les définitions intégrées dans le dépôt Azure Policy de GitHub
.
Consultez la Structure de définition Azure Policy.
Consultez la page Compréhension des effets de Policy. | [
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Fonctionnalités en préversion d’Azure
Stream Analytics
Article • 12/05/2025
Cet article récapitule toutes les fonctionnalités actuellement en préversion pour Azure Stream
Analytics. L’utilisation de fonctionnalités en préversion dans un environnement de production
n’est pas recommandée.
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Documentation Azure Virtual Desktop
Fournissez en toute sécurité des bureaux virtuels et des applications à distance avec un
contrôle maximal sur n’importe quel appareil à partir d’une plateforme d’infrastructure
VDI (Virtual Desktop Infrastructure) cloud flexible. ... | [
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Se connecter à Azure Virtual Desktop
ｅVUE D’ENSEMBLE
Windows App vue d’ensemble
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ｄENTRAINEMENT
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Azure CLI
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Qu’est-ce qu’Azure Virtual Desktop ?
20/06/2025
Azure Virtual Desktop est un service de virtualisation de bureau et d’application qui s’exécute
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Offrez une expérience Windows complète avec Windows 11, Windows 10 ou Windows
Server. Utilisez une session unique pour att... | [
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Créez un environnement de virtualisation de bureau complet dans votre abonnement
Azure sans exécuter de serveurs de passerelle.
Configurations flexibles pour prendre en charge vos diverses charges de travail.
Apportez votre propre image pour les charges de travail de production ou testez à partir
d’Azure Gallery.
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