9、实时数据流式处理与Azure数据工厂深度解析

实时数据流式处理与Azure数据工厂深度解析

1. Azure Stream Analytics查询定义

Azure Stream Analytics的魅力在于只需点击几下就能创建一个作业，实现实时事件处理。其核心是数据转换能力，通过类似SQL的语言来表达。一旦定义了输入和输出，ASA的强大之处就在于其声明式查询模型，无需处理复杂的流处理系统。如果你熟悉T - SQL，就能轻松编写Stream Analytics查询。

类似SQL的查询语言是T - SQL语法的子集，包含许多相似的关键字，如SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、CASE、HAVING、JOIN等。

基本查询是简单的直通查询，从输入获取数据并传递到输出，示例代码如下：

SELECT
    *
INTO
    temperatureadls
FROM
    iothubinput

点击“保存”链接保存查询，此时Stream Analytics作业就完成了，可以运行。这个查询的作用是将所有来自Azure IoT Hubs的传入数据移动到Azure Data Lake Store。

如果有多个传感器，可能需要更具体地指定数据的发送位置。可以将部分数据根据传感器的位置或类型发送到Azure Blob Storage、Azure SQL Database或Azure Event Hubs进行不同的处理。

在查询窗口中还可以有多个查询，将数据发送到多个输出，示例如下：

SELEC