22、大数据管道与实时数据分析：Azure Event Hubs 与 Azure Stream Analytics 深入解析

大数据管道与实时数据分析：Azure Event Hubs 与 Azure Stream Analytics 深入解析

1. Azure Event Hubs 消息处理与联合

Azure Event Hubs 能够接收并处理大量消息。在处理过程中，它会逐渐控制部分可用分区直至负载平衡。例如，会不断接收到来自分区 0 的消息：

Message received. Partition: '0', Data: 'ec45d759-01bb-41db-ab51-de469ee5da55'
Message received. Partition: '0', Data: 'fcf41b0e-cd6b-465a-ac20-100ba13fd6af'
...

在更复杂的架构中，通常会存在多个 Event Hub 实例，尤其在跨区域聚合数据的场景下，需要将多个数据流进行合并。实现基于 Event Hubs 的高级架构时，应考虑以下模式：
- 消息在多个命名空间的可用性
- 延迟优化
- 消息的额外验证，可选择进行精简或丰富
- 预批处理消息以进行进一步分析

在管理复杂架构时，有两个服务可提供帮助：
- Azure Functions ：可用于无状态复制。借助各种触发器和输出绑定，能快速开发将消息从一个命名空间复制到另一个命名空间的解决方案，确保每个消费者都能获取数据。
- Azure Stream Analytics ：适用于考虑消息之间的关系、聚合消息或执行查询以进行过滤的场景。

2. A