实时计算：Azure Stream Analytics：集成AzureEventHubs与StreamAnalytics

实时计算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs与StreamAnalytics1实时计算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs与StreamAnalytics1.1简介1.1.1实时计算的重要性实时计算在现代数据处理中扮演着关键角色，尤其是在需要即时响应和决策的场景中。例如，金融交易、网络安全监控、物联网(IoT)设备数据处理等，实时计算能够帮助我们快速分析数据流，及时发现异常或趋势，从而做出迅速反应。AzureStreamAnalytics正是微软Azure平台提供的一项服务，用于处理和分析实时数据流。1.1.2AzureStreamAnalytics概述AzureStreamAnalytics是一种完全托管的实时数据流处理服务，它允许用户使用SQL-like查询语言来分析来自多个数据源的实时数据。这项服务可以处理大量数据，每秒可处理数百万事件，同时提供低延迟的处理能力。AzureStreamAnalytics可以与AzureEventHubs、IoTHub、BlobStorage等数据源无缝集成，使得数据的收集、处理和分析变得简单高效。1.1.3AzureEventHubs简介AzureEventHubs是一种高吞吐量的事件收集服务，可以接收和存储来自数百万个设备或服务的数据。它提供了弹性伸缩能力，能够处理从少量到大量数据的场景。EventHubs是实时数据流处理的理想起点，因为它可以收集来自各种来源的数据，并将其发送到AzureStreamAnalytics进行进一步处理。1.2集成AzureEventHubs与StreamAnalytics1.2.1创建AzureEventHubs首先，我们需要在Azure门户中创建一个EventHubs命名空间和一个EventHub实例。命名空间是EventHubs的容器，而EventHub实例则是具体的数据流入口。#使用AzureCLI创建EventHubs命名空间

azeventhubsnamespacecreate--name<namespace-name>--resource-group<resource-group-name>--location<location>--skuStandard

#创建EventHub实例

azeventhubseventhubcreate--name<eventhub-name>--namespace-name<namespace-name>--resource-group<resource-group-name>1.2.2发送数据到EventHubs一旦创建了EventHub，我们就可以开始发送数据到它。以下是一个使用Python发送数据到EventHubs的示例：fromazure.eventhubimportEventHubProducerClient,EventData

#创建EventHubs生产者客户端

producer=EventHubProducerClient.from_connection_string(conn_str="<your-connection-string>",eventhub_name="<eventhub-name>")

#创建事件数据

event_data_batch=producer.create_batch()

event_data_batch.add(EventData('Hello,world!'))

event_data_batch.add(EventData('AzureStreamAnalyticsisawesome!'))

#发送事件数据

withproducer:

producer.send_batch(event_data_batch)1.2.3创建AzureStreamAnalytics作业接下来，我们需要在Azure门户中创建一个StreamAnalytics作业，该作业将从EventHubs读取数据，并执行实时分析。{

"name":"<job-name>",

"location":"<location>",

"properties":{

"streamingUnits":3,

"inputs":[

{

"name":"<input-name>",

"properties":{

"type":"stream",

"serialization":{

"type":"json"

},

"datasource":{

"type":"microsoft:eventhub",

"properties":{

"serviceBusNamespace":"<namespace-name>",

"sharedAccessPolicyName":"RootManageSharedAccessKey",

"sharedAccessPolicyKey":"<your-policy-key>",

"eventHubName":"<eventhub-name>"

}

}

}

}

],

"query":"SELECT*FROM<input-name>",

"outputErrorPolicy":"drop"

}

}1.2.4配置StreamAnalytics作业在创建作业后，我们需要配置输入和输出。输入可以是EventHubs，而输出可以是AzureBlobStorage、PowerBI、SQLDatabase等。以下是一个配置输出到BlobStorage的示例：{

"name":"<output-name>",

"properties":{

"type":"microsoft:storage",

"datasource":{

"type":"microsoft:storage",

"properties":{

"storageAccountName":"<your-storage-account-name>",

"storageAccountKey":"<your-storage-account-key>",

"storageContainer":"<your-container-name>"

}

},

"serialization":{

"type":"json"

}

}

}1.2.5实时数据流处理查询AzureStreamAnalytics支持使用类似SQL的查询语言来处理数据流。例如，我们可以使用以下查询来计算每分钟从EventHubs接收到的消息数量：SELECT

COUNT(*),

TumblingWindow(minute,1)asw

INTO

<output-name>

FROM

<input-name>

GROUPBY

TumblingWindow(minute,1)1.2.6运行和监控StreamAnalytics作业最后，我们需要在Azure门户中启动作业，并监控其运行状态。Azure提供了详细的监控工具，可以帮助我们了解作业的性能和数据处理情况。通过以上步骤，我们可以成功地将AzureEventHubs与AzureStreamAnalytics集成，实现对实时数据流的高效处理和分析。这不仅提高了数据处理的实时性，还简化了数据流的管理，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现，而无需关心底层的数据处理和存储细节。2设置AzureEventHubs2.1创建AzureEventHubs实例在开始集成AzureStreamAnalytics之前，首先需要创建一个AzureEventHubs实例。EventHubs是一个用于接收和存储大量流数据的服务，它能够处理来自数百万个设备或服务的事件。2.1.1步骤1:登录Azure门户打开浏览器，访问Azure门户。使用您的Azure订阅登录。2.1.2步骤2:创建EventHubs命名空间在Azure门户的左侧菜单中，选择“创建资源”。搜索“EventHubs”，并选择“创建”。填写以下信息：订阅:选择您的Azure订阅。资源组:创建一个新的资源组或选择一个现有的。名称:输入一个全局唯一的命名空间名称。位置:选择一个地理位置。SKU:选择“Standard”或“Dedicated”。点击“审查+创建”，然后“创建”。2.1.3步骤3:创建EventHub在命名空间创建完成后，导航到该命名空间。选择“EventHubs”，然后点击“添加”。输入以下信息：名称:为您的EventHub命名。分区数量:选择分区数量，至少为1。点击“创建”。2.2配置EventHubs的访问策略为了使AzureStreamAnalytics能够访问EventHubs，需要配置访问策略以生成共享访问签名（SAS）密钥。2.2.1步骤1:访问EventHubs命名空间在Azure门户中，找到并打开您创建的EventHubs命名空间。2.2.2步骤2:创建访问策略选择“共享访问策略”，然后点击“添加”。输入策略名称，例如“streamAnalyticsAccess”。选择权限级别，通常选择“管理”以获得所有权限。点击“创建”。2.2.3步骤3:获取连接字符串在创建的访问策略下，点击“显示连接字符串”。选择一个策略，复制其连接字符串，稍后在配置StreamAnalytics作业时使用。2.3理解EventHubs的分区EventHubs使用分区来提高数据吞吐量和并行处理能力。每个EventHub至少有一个分区，但可以有多个。分区允许数据在多个实例上分布，从而提高处理速度和可靠性。2.3.1分区的作用并行处理:每个分区可以独立处理，允许并行执行多个StreamAnalytics作业。数据持久化:分区数据独立存储，有助于数据恢复和持久性。负载均衡:数据在多个分区间自动分布，避免单点过载。2.3.2示例代码:发送数据到EventHubs以下是一个使用Python发送数据到EventHubs的示例代码：fromazure.eventhubimportEventHubProducerClient,EventData

#连接字符串和事件中心名称

conn_str="Endpoint=sb:///;SharedAccessKeyName=streamAnalyticsAccess;SharedAccessKey=yourkey==;EntityPath=yourhubname"

eventhub_name="yourhubname"

#创建生产者客户端

producer=EventHubProducerClient.from_connection_string(conn_str=conn_str,eventhub_name=eventhub_name)

#创建事件数据

event_data_batch=producer.create_batch()

event_data_batch.add(EventData('Hello,World!'))

event_data_batch.add(EventData('Anothermessage!'))

#发送事件数据

withproducer:

producer.send_batch(event_data_batch)

#关闭生产者客户端

producer.close()2.3.3示例数据假设我们有以下数据样例，将被发送到EventHubs：{

"id":"12345",

"timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z",

"temperature":22.5,

"humidity":60

}此数据样例包含了设备ID、时间戳、温度和湿度信息，可用于实时监控和分析。通过以上步骤，您已经创建了AzureEventHubs实例，配置了访问策略，并理解了分区的概念。接下来，您可以开始集成AzureStreamAnalytics，以实时分析和处理这些数据。3实时计算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs与StreamAnalytics3.1创建AzureStreamAnalytics作业3.1.1定义输入源在AzureStreamAnalytics中，定义输入源是作业创建的第一步。AzureEventHubs是一个高吞吐量、低延迟的事件收集服务，非常适合用作实时数据流的输入源。以下是如何在StreamAnalytics作业中配置AzureEventHubs作为输入源的步骤：登录Azure门户，访问你的StreamAnalytics作业。选择输入，点击“添加输入源”。选择EventHubs作为数据源类型。配置EventHubs详细信息：事件中心名称：输入你的EventHubs实例名称。事件中心策略名称：选择用于访问EventHubs的共享访问策略。事件中心策略密钥：输入共享访问策略的密钥。事件中心消费者组：指定用于消费事件的消费者组。示例代码：定义输入源--SQLQuerytodefineinputsourcefromEventHubs

WITHEventHubInputAS(

SELECT*

FROMEventHub('yourEventHubName','yourConsumerGroup','yourEventHubPolicyName','yourEventHubPolicyKey')

)3.1.2编写查询语句编写查询语句是StreamAnalytics作业的核心。使用SQL-like查询语言，可以对实时数据流进行复杂的分析和处理。以下是一个示例查询，用于从EventHubs接收数据，并计算每分钟的事件数量：示例代码：编写查询语句--SQLQuerytocounteventsperminute

WITHEventHubInputAS(

SELECT*

FROMEventHub('yourEventHubName','yourConsumerGroup','yourEventHubPolicyName','yourEventHubPolicyKey')

)

SELECT

TumblingWindow(minute,1)asw,

COUNT(*)asEventCount

INTO

OutputTable

FROM

EventHubInput

GROUPBY

w;3.1.3配置输出目标配置输出目标是将处理后的数据流发送到目的地的步骤。AzureStreamAnalytics支持多种输出目标，包括AzureBlob存储、AzureSQL数据库、PowerBI等。以下是如何配置输出到AzureBlob存储的步骤：选择输出，点击“添加输出”。选择Blob存储作为输出目标。配置Blob存储详细信息：存储账户名称：输入你的Azure存储账户名称。存储账户密钥：输入存储账户的访问密钥。容器名称：指定用于存储输出数据的容器。文件路径：定义文件的路径和命名规则。示例代码：配置输出目标--SQLQuerytodefineoutputtoBlobStorage

WITHEventHubInputAS(

SELECT*

FROMEventHub('yourEventHubName','yourConsumerGroup','yourEventHubPolicyName','yourEventHubPolicyKey')

),

EventCountAS(

SELECT

TumblingWindow(minute,1)asw,

COUNT(*)asEventCount

FROM

EventHubInput

GROUPBY

w

)

INTO

BlobStorage('yourStorageAccountName','yourStorageAccountKey','yourContainerName','yourFilePath')

SELECT

*

FROM

EventCount;通过以上步骤，你可以成功地在AzureStreamAnalytics中集成AzureEventHubs，实现对实时数据流的分析和处理，并将结果输出到AzureBlob存储。这为实时数据分析和决策提供了强大的支持。4实时计算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs与StreamAnalytics4.1集成EventHubs与StreamAnalytics4.1.1在StreamAnalytics中添加EventHubs作为输入在AzureStreamAnalytics中集成EventHubs作为数据输入源，是实现大规模实时数据流处理的关键步骤。EventHubs是一种高吞吐量、低延迟的事件收集服务，能够处理每秒数百万的事件。将其与StreamAnalytics结合，可以实时分析这些事件，提取有价值的信息。步骤1：创建EventHubs首先，需要在Azure门户中创建一个EventHubs命名空间和一个EventHub实例。在创建过程中，确保记录下命名空间名称、EventHub名称以及访问策略和密钥，这些信息将在后续步骤中使用。步骤2：配置StreamAnalytics作业输入在Azure门户中，打开你的StreamAnalytics作业。点击“输入”，然后选择“添加输入”。选择“事件中心”作为输入源。输入以下信息：命名空间名称：在步骤1中创建的EventHubs命名空间的名称。事件中心名称：在步骤1中创建的EventHub实例的名称。策略名称和密钥：用于访问EventHub的安全凭证。序列化格式：通常选择JSON或AVRO，这取决于你的事件数据格式。示例代码：EventHubs事件数据格式假设EventHubs中的事件数据如下：{

"id":"123",

"timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z",

"value":100

}在StreamAnalytics中，你可以使用以下查询来读取和处理这些事件：SELECTid,timestamp,value

INTOoutputAlias

FROMinputAlias

WHEREvalue>50;4.1.2优化查询以处理EventHubs数据处理来自EventHubs的大规模数据流时，优化查询至关重要，以确保高效的数据处理和低延迟。使用窗口函数窗口函数允许你对数据流中的事件进行时间或事件数量的分组，这对于实时分析非常有用。示例代码：使用窗口函数WITHwindowedDataAS(

SELECTid,SUM(value)astotalValue

FROMinputAlias

GROUPBYTumblingWindow(minute,5),id

)

SELECTid,totalValue

INTOoutputAlias

FROMwindowedData

WHEREtotalValue>1000;此查询将数据按5分钟的滚动窗口分组，并计算每个窗口内每个id的value总和。4.1.3测试数据流在部署StreamAnalytics作业之前，测试数据流以确保数据正确处理和查询逻辑无误是必要的。步骤1：使用测试数据在StreamAnalytics作业的输入设置中，选择“测试数据”选项，上传或输入示例数据。步骤2：运行查询测试在查询编辑器中，点击“测试”按钮，运行查询并查看输出结果。这将帮助你验证查询逻辑是否按预期工作。示例代码：测试查询假设你上传了以下测试数据：[

{"id":"123","timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z","value":100},

{"id":"456","timestamp":"2023-01-01T00:00:00Z","value":200},

{"id":"123","timestamp":"2023-01-01T00:01:00Z","value":300}

]运行以下查询：SELECTid,SUM(value)astotalValue

INTOoutputAlias

FROMinputAlias

GROUPBYid;预期输出[

{"id":"123","totalValue":400},

{"id":"456","totalValue":200}

]这表明查询正确地对每个id的value进行了求和。通过以上步骤，你可以成功地将AzureEventHubs集成到AzureStreamAnalytics中，优化查询以处理大规模数据流，并测试数据流以确保一切按预期运行。这为实时数据分析和洞察提供了强大的工具。5高级主题:使用AzureStreamAnalytics集成AzureEventHubs5.1使用窗口进行时间序列分析在实时计算场景中，时间序列分析是关键的一环，它帮助我们从连续的数据流中提取有价值的信息。AzureStreamAnalytics通过使用窗口功能，可以对时间序列数据进行聚合、分析和模式识别。5.1.1原理AzureStreamAnalytics支持多种类型的窗口，包括滑动窗口、会话窗口和跳动窗口。滑动窗口是最常用的一种，它在固定的时间间隔内收集数据，然后对这些数据进行计算。例如，你可以设置一个滑动窗口，每5分钟收集一次数据，然后计算这5分钟内的平均值、最大值或最小值。5.1.2示例代码假设我们有一个来自AzureEventHubs的温度数据流，我们想要计算每10分钟的平均温度。--创建输入流

CREATEEXTERNALTABLE[TemperatureStream](

[timestamp]datetime,

[temperature]float

)WITH(

LOCATION='/temperatureData',

DATA_SOURCE=[EventHubDataSource],

FORMAT=[JsonFormat]

);

--使用滑动窗口计算平均温度

WITHTemperatureWindowAS(

SELECT

TUMBLE([timestamp],'10minutes')ASTumbleWindow,

AVG([temperature])ASAverageTemperature

FROMTemperatureStream

GROUPBYTUMBLE([timestamp],'10minutes')

)

SELECT

TumbleWindow.StartASWindowStart,

TumbleWindow.EndASWindowEnd,

AverageTemperature

INTO[TemperatureAverageOutput]

FROMTemperatureWindow;5.1.3解释在上述代码中，我们首先创建了一个外部表TemperatureStream，用于接收来自EventHubs的温度数据。然后，我们使用TUMBLE函数创建了一个每10分钟的滑动窗口，并在每个窗口内计算平均温度。最后，我们将结果输出到TemperatureAverageOutput表中。5.2实现事件处理的复杂逻辑AzureStreamAnalytics不仅限于基本的聚合操作，它还支持复杂的事件处理逻辑，如事件关联、模式匹配和条件过滤，这在处理实时数据流时非常有用。5.2.1示例代码假设我们有两个数据流，一个是温度数据流，另一个是湿度数据流，我们想要在温度超过30度且湿度超过70%时发送警报。--创建温度和湿度输入流

CREATEEXTERNALTABLE[TemperatureStream](

[timestamp]datetime,

[temperature]float

)WITH(

LOCATION='/temperatureData',

DATA_SOURCE=[EventHubDataSource],

FORMAT=[JsonFormat]

);

CREATEEXTERNALTABLE[HumidityStream](

[timestamp]datetime,

[humidity]float

)WITH(

LOCATION='/humidityData',

DATA_SOURCE=[EventHubDataSource],

FORMAT=[JsonFormat]

);

--关联温度和湿度数据流，实现复杂逻辑

SELECT

T.[timestamp],

T.[temperature],

H.[humidity]

INTO[AlertOutput]

FROMTemperatureStreamAST

JOINHumidityStreamASH

ONT.[timestamp]=H.[timestamp]

WHERET.[temperature]>30ANDH.[humidity]>70;5.2.2解释在这个例子中，我们创建了两个外部表TemperatureStream和HumidityStream，分别接收温度和湿度数据。然后，我们使用JOIN操作关联这两个数据流，基于时间戳进行匹配。最后，我们使用WHERE子句来过滤出温度超过30度且湿度超过70%的事件，并将这些事件输出到AlertOutput表中。5.3监控和故障排除在实时数据处理中，监控和故障排除是确保系统稳定运行的重要环节。AzureStreamAnalytics提供了丰富的工具和API来监控作业状态和性能，以及诊断和解决可能出现的问题。5.3.1监控AzureStreamAnalytics作业的监控可以通过Azure门户、AzureMonitor日志和指标，以及使用AzureStreamAnalyticsRESTAPI来实现。例如，你可以监控作业的输入和输出速率、延迟、错误率等关键性能指标。5.3.2故障排除当作业出现错误或性能问题时，可以使用AzureStreamAnalytics的诊断日志和错误报告来定位问题。例如，如果作业的延迟过高，你可以检查输入数据的速率是否超过了作业的处理能力，或者是否有网络延迟问题。5.3.3示例代码使用AzureCLI检查作业状态：azstream-analyticsjobshow--name<job-name>--resource-group<resource-group-name>使用AzureMonitor查询作业的性能指标：AzureStreamAnalyticsJobs

|whereResourceGroupName=="<resource-group-name>"andJobName=="<job-name>"

|summarizeavg(InputRate),avg(OutputRate),avg(Latency)bybin(TimeGenerated,5m)5.3.4解释在上述示例中，我们使用AzureCLI命令来显示指定作业的状态。通过AzureMonitor查询，我们可以获取作业的输入和输出速率以及延迟，按5分钟的时间间隔进行汇总，这有助于我们监控作业的实时性能。通过这些高级主题的深入探讨，你可以更有效地使用AzureStreamAnalytics和AzureEventHubs来处理和分析实时数据流，实现复杂的数据处理逻辑，并确保系统的稳定运行。6实时计算：AzureStreamAnalytics：集成AzureEventHubs与StreamAnalytics6.1回顾关键概念在集成AzureEventHubs与AzureStreamAnalytics的过程中，我们探讨了实时数据流处理的关键概念，包括：AzureEventHubs：一种高吞吐量、低延迟的事件收集服务，用于接收和存储来自数百万设备的数据。AzureStreamAnalytics：一种完全托管的实时流处理服务，用于分析来自多个数据源的流数据，如EventHubs、IoTHub等。事件处理：在StreamAnalytics中，事件是指从数据源接收到的任何数据点。事件处理包括数据的摄取、转换和输出。查询语言：AzureStreamAnalytics使用SQL-like查询语言，允许用户定义数据流的处理逻辑。输出目标：处理后的数据可以输出到多种目标，如AzureBlob存储、PowerBI、SQL数据库等。6.2探索更多AzureStreamAnalytics功能AzureStreamAnalytics提供了丰富的功能，以满足不同场景下的实时数据处理需求：6.2.1高级分析AzureStreamAnalytics支持复杂事件处理（CEP），允许在流数据上执行高级分析，如模式检测、异常检测和预测分析。例如，使用TumblingWindow函数可以定义一个滑动窗口，对窗口内的数据进行聚合操作：WITH

SalesAS(

SELECT

TumblingWindow(minute,5)ASWindow,

SUM(Amount)ASTotalSales

FROM

Input

GROUPBY

TumblingWindow(minute,5),

ProductID

)

SELECT

Window.StartASWindowStart,

Window.EndASWindowEnd,

ProductID,

TotalSales

INTO

Output

FROM

Sales6.2.2外部数据源集成除了A