Konfigurera indata och utdata
Alla Azure Stream Analytics-jobb innehåller minst en indata och utdata. I de flesta fall matar in referenskällor för strömmande data (även om du också kan definiera indata för statiska referensdata för att utöka strömmade händelsedata). Utdata avgör var resultatet av dataströmbearbetningsfrågan ska skickas. När det gäller datainmatning i Azure Synapse Analytics refererar utdata vanligtvis till en Azure Data Lake Storage Gen2-container eller en tabell i en dedikerad SQL-pooldatabas.
Inmatningar av strömmande data
Indata för strömmande data som används av Azure Stream Analytics kan vara:
- Azure Event Hubs
- Azure IoT Hubs
- Azure Blob eller Data Lake Gen 2 Storage
Beroende på den specifika indatatypen innehåller data för varje strömmad händelse händelsens datafält samt indataspecifika metadatafält. Data som används från en Azure Event Hubs-indata innehåller till exempel ett EventEnqueuedUtcTime-fält som anger den tid då händelsen togs emot i händelsehubben.
Kommentar
Mer information om strömmande indata finns i Strömma data som indata till Stream Analytics i Azure Stream Analytics-dokumentationen.
Azure Synapse Analytics-utdata
Om du behöver läsa in resultatet av dataströmbearbetningen i en tabell i en dedikerad SQL-pool använder du ett Azure Synapse Analytics-utdata . Utdatakonfigurationen innehåller identiteten för den dedikerade SQL-poolen på en Azure Synapse Analytics-arbetsyta, information om hur Azure Stream Analytics-jobbet ska upprätta en autentiserad anslutning till den och den befintliga tabell som data ska läsas in i.
Autentisering till Azure Synapse Analytics utförs vanligtvis via SQL Server-autentisering, vilket kräver användarnamn och lösenord. Du kan också använda en hanterad identitet för att autentisera. När du använder ett Azure Synapse Analytics-utdata måste din Azure Stream Analytics-jobbkonfiguration innehålla ett Azure Storage-konto där autentiseringsmetadata för jobbet lagras på ett säkert sätt.
Kommentar
Mer information om hur du använder utdata från Azure Synapse Analytics finns i Azure Synapse Analytics-utdata från Azure Stream Analytics i Azure Stream Analytics-dokumentationen.
Azure Data Lake Storage Gen2-utdata
Om du behöver skriva resultatet av dataströmbearbetning till en Azure Data Lake Storage Gen2-container som är värd för en datasjö på en Azure Synapse Analytics-arbetsyta använder du en Blob Storage/ADLS Gen2-utdata . Utdatakonfigurationen innehåller information om lagringskontot där containern definieras, autentiseringsinställningar för att ansluta till den och information om de filer som ska skapas. Du kan ange filformatet, inklusive CSV-, JSON-, Parquet- och Delta-format. Du kan också ange anpassade mönster för att definiera mapphierarkin där filerna sparas, till exempel med hjälp av ett mönster som ÅÅÅÅ/MM/DD för att generera en mapphierarki baserat på aktuellt år, månad och dag.
Du kan ange minsta och högsta antal rader för varje batch, vilket avgör antalet genererade utdatafiler (varje batch skapar en ny fil). Du kan också konfigurera skrivläget så att det styr när data skrivs för ett tidsfönster – lägga till varje rad när den anländer eller skriva alla rader en gång (vilket garanterar "exakt en gång"-leverans).
Kommentar
Mer information om hur du använder bloblagring/ADLS Gen2-utdata finns i Blob Storage- och Azure Data Lake Gen2-utdata från Azure Stream Analytics i Azure Stream Analytics-dokumentationen.