实时计算：Azure Stream Analytics：输出数据到目标存储

实时计算：AzureStreamAnalytics：输出数据到目标存储1实时计算：AzureStreamAnalytics：输出数据到目标存储1.1简介1.1.1AzureStreamAnalytics概览AzureStreamAnalytics是MicrosoftAzure平台上的一个服务，用于处理和分析实时流数据。它允许用户在数据流经时，使用SQL-like查询语言进行实时分析，而无需编写复杂的分布式处理代码。AzureStreamAnalytics可以处理来自各种源的数据，如IoT设备、社交媒体、日志文件等，并将处理后的数据输出到多个目标，包括AzureBlob存储、AzureSQL数据库、PowerBI等。1.1.2实时数据处理的重要性在当今数据驱动的世界中，实时数据处理变得至关重要。它使企业能够即时响应市场变化、监控设备状态、分析用户行为等。例如，零售业可以使用实时数据分析来优化库存管理，金融行业可以检测欺诈行为，而制造业则可以实现预测性维护。AzureStreamAnalytics通过提供低延迟、高吞吐量的数据处理能力，帮助企业从实时数据中获取洞察，从而做出更快、更明智的决策。1.2AzureStreamAnalytics输出数据到目标存储AzureStreamAnalytics的强大之处在于它能够将处理后的数据输出到多种目标存储中，包括AzureBlob存储。Blob存储是Azure提供的一个服务，用于存储大量非结构化数据，如文本和二进制数据。将数据输出到Blob存储，可以为后续的数据分析、机器学习模型训练等提供基础数据。1.2.1创建AzureBlob存储在开始使用AzureStreamAnalytics输出数据到Blob存储之前，首先需要创建一个Blob存储账户。这可以通过Azure门户完成：登录到Azure门户。选择“创建资源”。搜索“存储账户”并创建。配置存储账户的基本设置，如订阅、资源组、存储账户名称、性能、复制类型、位置等。创建完成后，访问存储账户，创建一个容器用于存储输出数据。1.2.2配置输出到Blob存储在AzureStreamAnalytics中配置输出到Blob存储，需要以下步骤：创建作业：在AzureStreamAnalytics中创建一个新的作业。添加输出：在作业中添加输出，选择“Blob存储”作为目标。配置输出：输入Blob存储账户的连接字符串，选择容器，设置输出格式（如CSV、JSON）和输出频率。1.2.3示例代码假设我们有一个AzureStreamAnalytics作业，处理来自IoT设备的温度数据，并将结果输出到Blob存储。以下是一个示例查询：--AzureStreamAnalytics查询示例

WITHTemperatureDataAS(

SELECT

deviceId,

temperature,

systemtimestampastimestamp

FROM

input

WHERE

temperature>30

)

SELECT

deviceId,

AVG(temperature)asaverageTemperature,

COUNT(*)aseventCount,

TumblingWindow(minute,5)aswindowStart

INTO

output

FROM

TemperatureData

GROUPBY

deviceId,

TumblingWindow(minute,5)在这个示例中，我们首先从输入流中筛选出温度高于30度的数据，然后使用一个滚动窗口（每5分钟一个窗口）来计算每个设备的平均温度和事件计数。最后，我们将结果输出到Blob存储。1.2.4配置输出示例在AzureStreamAnalytics作业中配置输出到Blob存储的示例设置如下：Blob存储账户连接字符串：使用在创建Blob存储账户时获得的连接字符串。容器名称：选择之前创建的容器。输出格式：选择JSON格式。输出频率：设置为每5分钟输出一次数据。1.2.5数据样例假设IoT设备发送的原始数据如下：{

"deviceId":"Device1",

"temperature":32,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

},

{

"deviceId":"Device2",

"temperature":28,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

},

{

"deviceId":"Device1",

"temperature":31,

"timestamp":"2023-04-01T12:01:00Z"

}经过AzureStreamAnalytics处理后，输出到Blob存储的数据可能如下：{

"deviceId":"Device1",

"averageTemperature":31.5,

"eventCount":2,

"windowStart":"2023-04-01T12:00:00Z"

}这表示在12:00到12:05的时间窗口内，设备1的平均温度为31.5度，共记录了2个事件。通过以上步骤和示例，我们可以看到如何使用AzureStreamAnalytics将实时数据处理并输出到AzureBlob存储，为后续的数据分析和处理提供支持。2实时计算：AzureStreamAnalytics：设置与配置2.1设置AzureStreamAnalytics2.1.1创建StreamAnalytics作业AzureStreamAnalytics是一项用于实时分析流数据的服务，适用于处理大量连续数据流，如IoT设备、日志文件或社交媒体数据。创建StreamAnalytics作业是开始实时数据处理的第一步。步骤1:登录Azure门户首先，登录到Azure门户(/)，使用您的Azure订阅凭证。步骤2:创建StreamAnalytics作业在Azure门户的左侧菜单中，选择“创建资源”。在搜索框中输入“StreamAnalytics”，从结果中选择“StreamAnalytics作业”。点击“创建”按钮，填写作业的基本信息，包括订阅、资源组、作业名称和位置。在“输入”部分，选择“添加输入”，这将引导您配置作业的数据输入源。步骤3:配置输入源输入源是StreamAnalytics作业的数据来源。Azure支持多种输入源，包括AzureIoTHub、Blob存储、EventHubs和EventGrid。示例：配置Blob存储作为输入源#使用AzureCLI创建Blob存储容器

azstoragecontainercreate--namemycontainer--account-namemystorageaccount--public-accessblob#在StreamAnalytics作业中配置Blob存储输入

{

"type":"Microsoft.StreamAnalytics/inputs",

"name":"BlobInput",

"properties":{

"type":"Blob",

"datasource":{

"type":"Microsoft.Storage/Blob",

"properties":{

"storageAccounts":[

{

"accountName":"mystorageaccount",

"accessKey":"your_access_key_here",

"sharedAccessPolicyKey":null,

"sharedAccessPolicyName":null

}

],

"container":"mycontainer",

"pathPattern":"inputdata/*",

"sourcePartitionCount":1,

"sourcePartitionWidth":"1000000"

}

},

"serialization":{

"type":"Json",

"properties":{

"encoding":"UTF8",

"format":"LineSeparated"

}

}

}

}在上述示例中，我们首先使用AzureCLI创建了一个Blob存储容器。然后，在StreamAnalytics作业中配置了Blob存储输入，指定了存储账户、容器、路径模式以及序列化类型为JSON。2.2配置输入源配置输入源是StreamAnalytics作业的关键步骤，它决定了数据如何被读取和处理。2.2.1示例：使用EventHubs作为输入源#使用AzureCLI创建EventHubs命名空间和事件中心

azeventhubsnamespacecreate--namemynamespace--resource-groupmyresourcegroup--locationeastus

azeventhubseventhubcreate--namemyeventhub--namespace-namemynamespace--resource-groupmyresourcegroup#在StreamAnalytics作业中配置EventHubs输入

{

"type":"Microsoft.StreamAnalytics/inputs",

"name":"EventHubInput",

"properties":{

"type":"EventHub",

"datasource":{

"type":"Microsoft.EventHub/EventHub",

"properties":{

"serviceBusNamespace":"mynamespace",

"sharedAccessPolicyName":"RootManageSharedAccessKey",

"sharedAccessPolicyKey":"your_shared_access_key_here",

"eventHubName":"myeventhub"

}

},

"serialization":{

"type":"Json",

"properties":{

"encoding":"UTF8",

"format":"Array"

}

}

}

}在配置EventHubs输入时，我们首先创建了一个EventHubs命名空间和事件中心。然后，在StreamAnalytics作业中，我们指定了EventHubs的服务总线命名空间、共享访问策略名称和密钥，以及事件中心的名称。序列化类型同样设置为JSON。通过以上步骤，您可以成功创建并配置AzureStreamAnalytics作业，使用Blob存储或EventHubs作为数据输入源。这为实时数据处理和分析奠定了基础。接下来，您可以继续配置作业的查询和输出，以实现数据的实时分析和存储。3实时计算：AzureStreamAnalytics：输出数据到目标存储3.1目标存储选项3.1.1AzureBlob存储原理AzureBlob存储是MicrosoftAzure提供的服务，用于存储大量非结构化数据，如文本和二进制数据。当使用AzureStreamAnalytics进行实时数据处理时，Blob存储可以作为输出目标，接收流分析作业处理后的数据。Blob存储支持多种数据格式，包括CSV、JSON、Parquet等，这使得数据可以被多种下游应用和分析工具消费。内容配置AzureStreamAnalytics作业输出到Blob存储在Azure门户中创建或编辑StreamAnalytics作业时，选择“输出”设置。选择“Blob存储”作为输出类型，然后指定存储账户、容器和数据格式。可以设置数据的分区策略，如按时间、按事件ID等进行分区，以优化数据检索和管理。数据写入Blob存储的示例--SQL查询示例，将处理后的数据输出到Blob存储

SELECT

System.TimestampasEventTime,

temperature,

humidity

INTO

[BlobStorageOutput]

FROM

[IoTDeviceInput]

WHERE

temperature>30;在此示例中，IoTDeviceInput是输入流，BlobStorageOutput是配置为Blob存储的输出。查询将筛选出温度高于30度的记录，并将这些记录的时间戳、温度和湿度值写入Blob存储。3.1.2AzureDataLake存储原理AzureDataLakeStorage是Azure提供的高性能、安全、可扩展的存储服务，专为大数据分析设计。它支持HDFS协议，可以无缝集成Hadoop生态系统中的工具。当AzureStreamAnalytics作业的输出配置为DataLake存储时，可以利用其高级数据湖功能，如数据湖分析和数据湖存储Gen2的性能优化。内容配置AzureStreamAnalytics作业输出到DataLake存储在创建或编辑StreamAnalytics作业时，选择“输出”设置。选择“DataLake存储”作为输出类型，然后指定DataLake存储的Gen1或Gen2账户、文件系统和数据格式。可以设置数据的分区策略，如按时间、按事件ID等进行分区，以优化数据检索和管理。数据写入DataLake存储的示例--SQL查询示例，将处理后的数据输出到DataLake存储

SELECT

System.TimestampasEventTime,

temperature,

humidity

INTO

[DataLakeOutput]

FROM

[IoTDeviceInput]

WHERE

temperature>30;此示例与Blob存储示例类似，但DataLakeOutput是配置为DataLake存储的输出。查询将筛选出温度高于30度的记录，并将这些记录的时间戳、温度和湿度值写入DataLake存储。3.2数据样例假设我们从IoT设备接收以下数据：{

"deviceID":"Device1",

"temperature":32,

"humidity":65,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

}经过StreamAnalytics作业处理后，如果温度高于30度，数据将被写入Blob存储或DataLake存储。输出数据可能如下所示：{

"EventTime":"2023-04-01T12:00:00Z",

"temperature":32,

"humidity":65

}3.3结论通过将AzureStreamAnalytics作业的输出配置为AzureBlob存储或AzureDataLake存储，可以实现对实时数据的持久化存储和高效检索。这不仅有助于数据备份和归档，还为后续的离线分析和数据挖掘提供了基础。4实时计算：AzureStreamAnalytics：输出数据到AzureBlob存储4.1设置Blob存储输出在AzureStreamAnalytics中，将数据输出到AzureBlob存储是一个常见的需求，尤其是在需要对流数据进行持久化存储或进一步分析的情况下。AzureBlob存储提供了大规模的数据存储能力，支持多种数据类型，包括结构化和非结构化数据。4.1.1步骤1：创建Blob存储账户登录到Azure门户。点击“创建资源”。搜索“存储账户”并选择。填写存储账户的基本信息，如订阅、资源组、存储账户名称等。选择性能和冗余选项，通常选择“标准”性能和“区域冗余存储”。点击“审查+创建”，然后“创建”。4.1.2步骤2：配置Blob存储连接在AzureStreamAnalytics作业中，需要配置输出到Blob存储的连接。打开你的StreamAnalytics作业。点击“输出”选项。点击“添加输出”。选择“Blob存储”作为输出类型。输入Blob存储的连接信息，包括存储账户名称、访问密钥、容器名称等。配置输出格式，如CSV、JSON等。设置输出策略，如滚动策略（按时间、大小或事件数）。4.2配置Blob存储连接配置Blob存储连接时，需要确保StreamAnalytics作业能够正确地访问Blob存储。这涉及到设置正确的访问权限和格式化输出数据。4.2.1示例代码：配置输出到Blob存储--创建输出到Blob存储的查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

[BlobStorageOutput]

FROM

[IoTHubInput]

WHERE

temperature>30;

--Blob存储输出定义

CREATEOUTPUT[BlobStorageOutput]

WITH(

[Serialization]=[Json](

[Format]=[LineSeparated]

),

[StorageAccountName]='yourstorageaccount',

[StorageAccountKey]='yourstoragekey',

[BlobPath]='containername/foldername',

[PartitionKey]='deviceid',

[Format]=[Json],

[RollingPolicy]=[Time](

[Interval]=5,

[Period]='Minutes'

)

);4.2.2代码解释查询定义：从IoTHub输入中选择系统时间戳、温度和湿度，当温度超过30度时，将数据输出到Blob存储。输出定义：Serialization：指定输出数据的序列化格式，这里使用JSON。StorageAccountName和StorageAccountKey：提供Blob存储的账户名称和访问密钥。BlobPath：指定数据在Blob存储中的路径，包括容器和子文件夹。PartitionKey：用于数据分区的键，这里使用设备ID。Format：输出数据的格式，与Serialization一致。RollingPolicy：定义数据滚动的策略，这里按时间滚动，每5分钟生成一个新的Blob文件。4.2.3数据样例假设IoTHub输入的数据如下：{

"deviceid":"Device1",

"temperature":31,

"humidity":60,

"timestamp":"2023-04-01T12:00:00Z"

}输出到Blob存储的数据将根据上述查询和配置，每5分钟生成一个新的JSON文件，文件内容将包含所有温度超过30度的设备数据。4.2.4注意事项确保Blob存储的访问密钥安全，不要在代码或文档中直接暴露。根据数据量和性能需求，合理设置滚动策略，避免频繁的文件操作影响性能。使用分区键可以提高数据检索的效率，尤其是在大数据量的情况下。定期检查Blob存储的使用情况，确保不会超出存储限制。通过以上步骤和示例，你可以有效地将AzureStreamAnalytics作业的数据输出到AzureBlob存储，实现数据的持久化存储和进一步分析。5实时计算：AzureStreamAnalytics：输出数据到AzureDataLake存储5.1设置DataLake�存储输出在AzureStreamAnalytics中，将数据输出到AzureDataLake存储是一项关键功能，它允许你以近乎实时的方式存储和分析大量流数据。AzureDataLake存储（Gen2）提供了高度可扩展的存储解决方案，适用于大数据分析场景，包括流式数据处理和批处理。5.1.1步骤1：创建DataLake存储Gen2账户登录到Azure门户。选择“创建资源”。搜索并选择“Storageaccount-DataLakeStorageGen2”。填写必要的信息，如订阅、资源组、账户名称、性能层等。创建账户。5.1.2步骤2：在StreamAnalytics作业中添加DataLake存储输出打开你的StreamAnalytics作业。选择“输出”选项。点击“添加输出”。选择“AzureDataLakeStorageGen2”作为输出类型。输入必要的配置信息，包括连接字符串、文件路径、序列化格式等。5.2配置DataLake存储连接配置AzureDataLake存储连接到StreamAnalytics作业，需要确保作业能够正确地访问和写入数据湖存储账户。这涉及到设置正确的连接字符串和访问权限。5.2.1步骤1：获取DataLake存储连接字符串在Azure门户中，找到你的DataLake存储账户。进入“访问密钥”部分。复制连接字符串。5.2.2步骤2：配置StreamAnalytics作业中的DataLake存储连接在StreamAnalytics作业中，你需要将获取的连接字符串配置到输出设置中，以便作业能够将数据写入DataLake存储。{

"name":"DataLakeOutput",

"properties":{

"datasource":{

"type":"Microsoft.DataLake/locations",

"properties":{

"accountName":"yourdatalakeaccount",

"fileSystem":"yourfilesystem",

"folderPath":"yourfolderpath"

}

},

"serialization":{

"type":"Avro",

"properties":{}

},

"linkedService":{

"type":"DataLakeStorage",

"properties":{

"connectionString":"yourconnectionstring"

}

}

}

}5.2.3示例代码：使用AzureStreamAnalyticsSDK配置DataLake存储输出usingMicrosoft.Azure.Management.StreamAnalytics;

usingMicrosoft.Azure.Management.StreamAnalytics.Models;

usingMicrosoft.Rest;

publicstaticvoidConfigureDataLakeOutput(stringresourceGroupName,stringjobName,stringoutputName,stringconnectionString,stringdataLakeAccountName,stringfileSystem,stringfolderPath)

{

varcredentials=SdkContext.AzureCredentialsFactory.FromServicePrincipal(clientId,clientSecret,tenantId,AzureEnvironment.AzureGlobalCloud);

varclient=newStreamAnalyticsManagementClient(credentials){SubscriptionId=subscriptionId};

varoutput=newOutput()

{

Name=outputName,

Properties=newDataLakeAnalyticsOutputDataSource()

{

Serialization=newAvroSerialization(),

DataSource=newDataLakeAnalyticsAccountDataSource()

{

AccountName=dataLakeAccountName,

FileSystem=fileSystem,

FolderPath=folderPath

},

LinkedService=newLinkedService()

{

Type="DataLakeStorage",

Properties=newDataLakeStorageLinkedService()

{

ConnectionString=connectionString

}

}

}

};

client.Outputs.CreateOrReplace(resourceGroupName,jobName,outputName,output);

}5.2.4解释在上述代码示例中，我们使用了AzureStreamAnalyticsSDK来配置一个输出到AzureDataLake存储Gen2。首先，我们从服务主体获取凭据，然后创建一个StreamAnalyticsManagementClient实例。接着，我们定义了一个Output对象，其中包含了输出数据源的详细信息，包括DataLake存储账户名、文件系统、文件路径以及序列化格式（这里使用Avro）。最后，我们调用CreateOrReplace方法来创建或更新输出设置。5.3总结通过以上步骤，你可以将AzureStreamAnalytics作业的输出数据配置到AzureDataLake存储Gen2中，实现对流数据的实时存储和分析。确保正确设置连接字符串和访问权限，以避免数据写入失败。请注意，上述代码示例和步骤是基于假设的环境和配置，实际应用中可能需要根据你的具体情况进行调整。例如，clientId、clientSecret、tenantId和subscriptionId需要替换为你自己的AzureAD应用的详细信息。6实时计算：AzureStreamAnalytics：数据输出格式和压缩6.1数据输出格式6.1.1选择输出格式在AzureStreamAnalytics中，输出数据的格式选择至关重要，它直接影响到数据的可读性、处理效率以及存储成本。AzureStreamAnalytics支持多种输出格式，包括CSV、JSON、AVRO等，每种格式都有其特定的使用场景和优势。CSV格式CSV（Comma-SeparatedValues）是一种常见的数据交换格式，使用逗号分隔数据字段，易于阅读和处理。在输出到Blob存储时，CSV格式是一个简单且直接的选择，适用于需要进行后续文本处理或导入到电子表格软件中的场景。示例代码：--定义输出到CSV格式的查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--设置输出格式为CSV

SERIALIZATION='CSV'

)JSON格式JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。JSON格式在输出到Blob存储时，可以保持数据的结构化特性，便于后续使用JavaScript或Python等语言进行处理。示例代码：--定义输出到JSON格式的查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--设置输出格式为JSON

SERIALIZATION='JSON'

)AVRO格式AVRO是一种数据序列化系统，它支持丰富的数据结构，同时具有紧凑的二进制格式，非常适合大数据处理场景。在输出到Blob存储时，AVRO格式可以提供更好的压缩比和更快的处理速度，尤其是在使用ApacheHadoop或Spark进行数据处理时。示例代码：--定义输出到AVRO格式的查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--设置输出格式为AVRO

SERIALIZATION='AVRO'

)6.2启用数据压缩数据压缩是在输出数据到Blob存储时，为了减少存储成本和提高传输效率而采取的一种策略。AzureStreamAnalytics支持在输出时启用数据压缩，可以显著减少数据的存储空间和传输时间。6.2.1压缩格式AzureStreamAnalytics支持的压缩格式包括GZip和Deflate。GZip提供较高的压缩比，但压缩和解压缩速度较慢；Deflate提供较快的压缩速度，但压缩比相对较低。GZip压缩GZip是一种广泛使用的文件格式和软件应用程序，用于文件压缩和解压缩。在AzureStreamAnalytics中，选择GZip压缩可以有效减少存储空间，但可能增加数据处理的延迟。示例代码：--定义使用GZip压缩的输出查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--设置输出格式为AVRO，压缩格式为GZip

SERIALIZATION='AVRO',

COMPRESSION='GZip'

)Deflate压缩Deflate是一种数据压缩算法，通常用于ZIP和GZip格式。在AzureStreamAnalytics中，选择Deflate压缩可以提供较快的压缩速度，适用于对实时性要求较高的场景。示例代码：--定义使用Deflate压缩的输出查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--设置输出格式为AVRO，压缩格式为Deflate

SERIALIZATION='AVRO',

COMPRESSION='Deflate'

)6.2.2压缩策略在选择压缩格式后，还需要考虑压缩策略，即何时以及如何应用压缩。AzureStreamAnalytics允许设置压缩的触发条件，例如数据达到一定大小或时间间隔。示例代码：--定义使用AVRO格式和GZip压缩，每10分钟压缩一次的输出查询

SELECT

systemtimestamp,

temperature,

humidity

INTO

outputBlob

FROM

input

WITH

(

--设置输出格式为AVRO，压缩格式为GZip，每10分钟压缩一次

SERIALIZATION='AVRO',

COMPRESSION='GZip',

COMPRESSION_WINDOW_SIZE='10minutes'

)通过上述示例，我们可以看到如何在AzureStreamAnalytics中选择不同的数据输出格式和启用数据压缩，以优化数据处理和存储的效率。在实际应用中，应根据具体需求和场景，合理选择输出格式和压缩策略，以达到最佳的性能和成本效益。7实时计算：AzureStreamAnalytics：监控和管理输出7.1查看输出数据在AzureStreamAnalytics中，一旦作业开始运行，输出数据将被推送到你配置的目标存储中。这可以是AzureBlob存储、Azure表存储、事件中心、PowerBI等。为了查看输出数据，特别是存储在AzureBlob存储中的数据，你可以通过以下步骤进行：登录Azure门户：首先，登录到你的Azure订阅。访问Blob存储：在Azure门户中，导航到存储账户，然后选择Blob服务。在这里，你可以看到你之前配置的容器。查看容器：选择你配置的容器，你将看到容器中存储的Blob。输出数据通常以时间窗口或事件窗口为单位被写入Blob。下载或查看Blob内容：点击特定的Blob，你可以在浏览器中查看其内容，或者选择下载Blob以在本地查看数据。7.1.1示例：使用AzureCLI查看Blob存储中的输出数据假设你已经配置了AzureStreamAnalytics作业，将数据输出到名为outputcontainer的Blob容器中，下面是如何使用AzureCLI来查看输出数据的示例：#登录AzureCLI

azlogin

#设置存储账户和容器的变量

storage_account_name="yourstorageaccount"

container_name="outputcontainer"

#获取存储账户的访问密钥

access_key=$(azstorageaccountkeyslist--account-name$storage_account_name--query"[0].value"-otsv)

#使用存储账户和密钥列出容器中的Blob

azstoragebloblist--account-name$storage_account_name--account-key$access_key--container-name$container_name--query"[].name"-otsv这段代码首先登录到AzureCLI，然后设置存储账户和容器的名称作为变量。接着，它获取存储账户的访问密钥，最后列出outputcontainer容器中的所有Blob。这可以帮助你确认数据是否被正确地写入Blob存储。7.2管理Blob存储管理Blob存储涉及到创建、删除、更新容器，以及管理存储在其中的Blob。Azure提供了多种工具和API来帮助你管理Blob存储，包括Azure门户、AzureCLI、AzurePowerShell和RESTAPI。7.2.1创建和删除容器使用AzureCLI，你可以轻松地创建和删除Blob容器：#创建Blob容器

azstoragecontainercreate--namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key

#删除Blob容器

azstoragecontainerdelete--namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key7.2.2更新容器权限你还可以更新容器的权限，例如，将其设置为公共读取，以便任何人都可以访问容器中的Blob：#设置容器为公共读取

azstoragecontainerupdate--namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key--public-accessblob7.2.3管理Blob管理Blob包括上传、下载、删除Blob，以及更新Blob的元数据。下面是如何使用AzureCLI上传和下载Blob的示例：#上传本地文件到Blob容器

azstorageblobupload--typeblock--namemyblob--container-namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key--file/path/to/your/local/file

#下载Blob到本地文件

azstorageblobdownload--typeblock--namemyblob--container-namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key--file/path/to/your/local/destination7.2.4示例：删除Blob删除Blob可以使用以下命令：#删除特定的Blob

azstorageblobdelete--namemyblob--container-namenewcontainer--account-nameyourstorageaccount--account-key$access_key通过这些命令，你可以有效地管理AzureBlob存储，确保你的数据安全、组织良好，并且可以被AzureStreamAnalytics作业正确地读取和写入。以上教程详细介绍了如何在AzureStreamAnalytics中监控和管理输出数据，特别是如何与AzureBlob存储交互。通过使用AzureCLI，你可以自动化这些任务，提高数据处理的效率和安全性。8实时计算：AzureStreamAnalytics：使用AzureFunctions扩展输出8.1使用AzureFunctions扩展输出在实时数据处理场景中，AzureStreamAnalytics提供了强大的流处理能力，但有时标准的输出选项如Blob存储、事件中心、数据库等可能无法满足所有需求。例如，你可能需要对数据进行实时的复杂处理，或者将数据发送到自定义的服务中。这时，AzureFunctions就可以作为一个扩展的输出选项，提供额外的灵活性和功能。8.1.1原理AzureFunctions是一个无服务器计算服务，允许你运行事件驱动的代码，而无需管理底层的基础设施。当AzureStreamAnalytics将数据输出到AzureFunctions时，它会触发一个函数执行，这个函数可以是任何你定义的代码，用于处理或转发数据。通过这种方式，你可以实现自定义的逻辑，如数据清洗、格式转换、实时通知等。8.1.2实现步骤创建AzureFunction：首先，你需要在Azure门户中创建一个AzureFunction。可以选择HTTP触发器、定时触发器或其他触发器类型，但为了与StreamAnalytics集成，通常使用HTTP触发器。编写处理逻辑：在AzureFunction中编写你的处理逻辑。这可以是任何.NET或JavaScript代码，用于处理StreamAnalytics输出的数据。配置StreamAnalytics输出：在StreamAnalytics作业中，添加一个新的输出，选择类型为AzureFunctions。输入你的AzureFunction的详细信息，包括函数应用的名称和函数的名称。测试和部署：在本地测试你的AzureFunction，确保它能够正确处理和响应StreamAnalytics发送的数据。然后，将函数部署到Azure，并在StreamAnalytics作业中启用输出。8.1.3代码示例假设你有一个StreamAnalytics作业，处理来自IoT设备的温度数据，并希望使用AzureFunctions来发送实时警报，当温度超过阈值时。AzureFunction代码（JavaScript）module.exports=asyncfunction(context,req){

context.log('JavaScriptHTTPtriggerfunctionprocessedarequest.');

//解析请求体中的数据

constdata=req.body;

consttemperature=data.temperature;

//检查温度是否超过阈值

if(temperature>30){

//发送警报

context.log(`Temperaturealert:${temperature}degreesCelsius`);

context.res={

status:200,

body:`Alertsentfortemperature:${temperature}`

};

}else{

context.res={

status:200,

body:"Temperatureiswithinnormalrange."

};

}

};StreamAnalytics查询SELECT

temperature,

systemtimestamp

INTO

[FunctionOutput]

FROM

[IoTDeviceInput]

WHERE

temperature>30;在这个例子中，IoTDeviceInput是StreamAnalytics作业的输入，FunctionOutput是配置为AzureFunctions的输出。8.2集成AzureEventHubsAzureEventHubs是一个高吞吐量的事件收集服务，非常适合处理和存储大量流数据。与AzureStreamAnalytics集成，可以将实时数据流无缝地发送到EventHubs，然后由其他服务或应用程序进一步处理。8.2.1原理AzureStreamAnalytics可以将处理后的数据流直接输出到AzureEventHubs。EventHubs作为一个中间层，可以接收来自StreamAnalytics的数据，并将其转发给多个订阅者，如AzureFunctions、逻辑应用、数据仓库等。这种架构允许你构建可扩展的实时数据处理管道，同时保持数据的高可用性和持久性。8.2.2实现步骤创建EventHubs：在Azure门户中创建一个EventHubs实例，并配置所需的分区和吞吐量单位。配置StreamAnalytics输出：在StreamAnalytics作业中，添加一个新的输出，选择类型为EventHubs。输入你的EventHubs的详细信息，包括命名空间、事件中心名称和访问策略。编写查询：在StreamAnalytics作业中编写SQL查询，用于处理数据并将其输出到EventHubs。测试和监控：启动StreamAnalytics作业，监控EventHubs中的数据流，确保数据正确地被发送和接收。8.2.3代码示例假设你有一个StreamAnalytics作业，处理来自多个源的实时数据，并希望将这些数据聚合后输出到EventHubs。StreamAnalytics查询WITHAggregatedDataAS(

SELECT

TumblingWindow(minute,1)ASwindow,

COUNT(*)ASeventCount,

AVG(temperature)ASaverageTemperature

FROM

[InputDataStream]

GROUPBY

TumblingWindow(minute,1),

temperature

)

SELECT

window.startASwindowStart,

window.endASwindowEnd,

eventCount,

averageTemperature

INTO

[EventHubOutput]

FROM

AggregatedData;在这个例子中，InputDataStream是StreamAnalytics作业的输入，EventHubOutput是配置为EventHubs的输出。查询使用了一个滚动窗口，每分钟聚合一次数据，计算事件数量和平均温度，然后将结果发送到EventHubs。通过上述步骤和示例，你可以看到如何使用AzureFunctions和AzureEventHubs扩展AzureStreamAnalytics的输出能力，构建更复杂、更灵活的实时数据处理管道。9实时计算：AzureStreamAnalytics：优化数据输出与确保数据安全9.1优化数据输出9.1.1理解AzureStreamAnalytics的输出机制AzureStreamAnalytics是一种用于实时数据流处理的服务，它能够从各种数据源中摄取数据，执行复杂的分析，并将结果输出到多个目标存储中。优化数据输出是确保流处理效率和成本效益的关键步骤。以下是一些最佳实践，帮助你优化AzureStreamAnalytics的数据输出：选择合适的输出存储AzureStreamAnalytics支持多种输出存储选项，包括AzureBlob存储、AzureDataLake存储、AzureSQL数据库、PowerBI、EventHubs等。选择最合适的输出存储取决于你的数据需求、访问模式和成本考量。AzureBlob存储：适用于需要长期存储和批量处理的数据。Azu