Создание и запуск записной книжки с помощью Kqlmagic

Статья
10/18/2023

Kqlmagic — это команда, которая расширяет возможности ядра Python в записных книжках Azure Data Studio. Вы можете объединить язык запросов Python и Kusto (KQL) для запроса и визуализации данных с помощью полнофункциональной библиотеки Графики, интегрированной с render командами. Kqlmagic предоставляет преимущества записных книжек, анализ данных и широкие возможности Python в одном расположении. Поддерживаемые источники данных с Kqlmagic включают Azure Data Explorer, Application Insights и журналы Azure Monitor.

В этой статье показано, как создать и запустить записную книжку в Azure Data Studio с помощью расширения Kqlmagic для кластера Azure Data Explorer, журнала Application Insights и журналов Azure Monitor.

Необходимые компоненты

Установка и настройка Kqlmagic в записной книжке

Действия, описанные в этом разделе, выполняются в записной книжке Azure Data Studio.

Создайте новую записную книжку и измените ядро на Python 3.
Вам может быть предложено обновить пакеты Python, когда пакеты нуждаются в обновлении.

Установите библиотеку Kqlmagic.

import sys
!{sys.executable} -m pip install Kqlmagic --no-cache-dir --upgrade

Убедитесь, что она установлена:

import sys
!{sys.executable} -m pip list

Screenshot of the list.

Загрузите Kqlmagic.
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Примечание.

Если этот шаг не удался, закройте файл и снова откройте его.
Чтобы проверить, правильно ли загружен Kqlmagic, просмотрите справочную документацию или проверьте версию.
```
%kql --help "help"
```
Примечание.

Если Samples@help запрашивает пароль, вы можете не указывать его и нажать клавишу ВВОД.

Чтобы узнать, какая версия Kqlmagic установлена, выполните следующую команду.
```
%kql --version
```

Kqlmagic с кластером Azure Data Explorer

В этом разделе объясняется, как запустить анализ данных с помощью Kqlmagic с кластером Azure Data Explorer.

Загрузка и проверка подлинности Kqlmagic для Обозреватель данных Azure

Примечание.

Каждый раз, когда вы создаете новую записную книжку в Azure Data Studio, необходимо загрузить расширение Kqlmagic.

Убедитесь, что для параметра Ядро установлено Python3.
Загрузите Kqlmagic.
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Подключитесь к кластеру и выполните проверку подлинности.
```
%kql azureDataExplorer://code;cluster='help';database='Samples'
```
Примечание.

Если вы используете собственный кластер ADX, включите в строку подключения регион следующим образом:

%kql azuredataexplorer://code;cluster='mycluster.westus';database='mykustodb' Для проверки подлинности используется вход устройства. Скопируйте код из выходных данных и выберите проверка подлинности, чтобы открыть браузер, где необходимо вставить код. После успешного выполнения проверки подлинности можно вернуться к Azure Data Studio, чтобы продолжить выполнение остальной части скрипта.

Запрос и визуализация для Azure Data Explorer

Запрос данных с помощью оператора отрисовки и визуализации данных с помощью библиотеки графиков. Для запрашивания и визуализации данных используется интегрированный интерфейс, использующий собственный KQL.

Анализ 10 главных гроз по штату и частоте
```
%kql StormEvents | summarize count() by State | sort by count_ | limit 10
```
Если вы знакомы с языком запросов Kusto (KQL), введите запрос после %kql.

Визуализация диаграммы временной шкалы:

%kql StormEvents \
| summarize event_count=count() by bin(StartTime, 1d) \
| render timechart title= 'Daily Storm Events'

Screenshot of a time chart.

Пример многострочного запроса с использованием %%kql.

%%kql
StormEvents
| summarize count() by State
| sort by count_
| limit 10
| render columnchart title='Top 10 States by Storm Event count'

Screenshot of a multiline Query sample.

Kqlmagic с Application Insights

Загрузка и проверка подлинности Kqlmagic для приложений Аналитика

Убедитесь, что для параметра Ядро установлено Python3.
Загрузите Kqlmagic.
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Примечание.

Каждый раз, когда вы создаете новую записную книжку в Azure Data Studio, необходимо загрузить расширение Kqlmagic.
Подключение и проверка подлинности.

Сначала необходимо создать ключ API для ресурса Application Insights. Затем используйте идентификатор приложения и ключ API для подключения к Application Insights из записной книжки:
```
%kql appinsights://appid='DEMO_APP';appkey='DEMO_KEY'
```

Запрос и визуализация для Application Insights

Показать просмотры страниц
```
%%kql
pageViews
| limit 10
```
Примечание.

С помощью мыши перетащите область диаграммы, чтобы увеличить конкретные даты.

Показывать просмотры страниц на диаграмме временной шкалы:

%%kql
pageViews
| summarize event_count=count() by name, bin(timestamp, 1d)
| render timechart title= 'Daily Page Views'

Screenshot of the timeline chart.

Kqlmagic с журналами Azure Monitor

Загрузка и проверка подлинности журналов Kqlmagic для журналов Azure Monitor

Убедитесь, что для параметра Ядро установлено Python3.
Загрузите Kqlmagic.
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Примечание.

Каждый раз, когда вы создаете новую записную книжку в Azure Data Studio, необходимо загрузить расширение Kqlmagic.

Подключение и проверка подлинности:

%kql loganalytics://workspace='DEMO_WORKSPACE';appkey='DEMO_KEY';alias='myworkspace'

Screenshot of the log analytics authentication.

Запрос и визуализация для журналов Azure Monitor

Просмотр диаграммы временной шкалы:

%%kql
KubeNodeInventory
| summarize event_count=count() by Status, bin(TimeGenerated, 1d)
| render timechart title= 'Daily Kubernetes Nodes'

Screenshot showing the Log Analytics Daily Kubernetes Nodes timechart.

Следующие шаги

Дополнительные сведения о записных книжках и Kqlmagic

Расширение Kusto (KQL) для Azure Data Studio (предварительная версия)
Создание и запуск записной книжки Kusto (KQL) (предварительная версия)
Использование расширения Jupyter Notebook и Kqlmagic для анализа данных в Azure Data Explorer
Расширение (Magic) на Jupyter Notebook и лабораторию Jupyter, которые позволяют работать с данными Kusto Application Аналитика и LogAnalytics.
Kqlmagic
Использование записных книжек в Azure Data Studio