JavaScript Kullanıcı tanımlı toplamaları Azure Stream Analytics

Makale
05/13/2021
Okumak için 4 dakika

Azure Stream Analytics, JavaScript 'te yazılmış Kullanıcı tanımlı toplamaları (UDA) destekler, bu, karmaşık durum bilgisi olmayan iş mantığını uygulamanıza olanak sağlar. UDA içinde durum veri yapısı, durum birikmesi, durum ayırma ve Toplam Sonuç hesaplaması üzerinde tam denetime sahip olursunuz. Makale, iki farklı JavaScript UDA arabirimini, UDA oluşturma adımlarını ve Stream Analytics sorgusundaki pencere tabanlı işlemlerle UDA 'yı kullanmayı tanıtır.

JavaScript Kullanıcı tanımlı toplamalar

Kullanıcı tanımlı bir toplama, Bu penceredeki olayları toplamak ve tek bir sonuç değeri üretmek için zaman penceresi belirtiminin üstünde kullanılır. Stream Analytics bugün, AccumulateOnly ve AccumulateDeaccumulate tarafından desteklenen iki tür UDA arabirimi vardır. Her iki tür UDA, atlayan, atlamalı, kaydırma ve oturum penceresi tarafından kullanılabilir. AccumulateDeaccumulate UDA, hopping, kaydırma ve oturum penceresiyle birlikte kullanıldığında AccumulateOnly UDA 'dan daha iyi çalışır. Kullandığınız algoritmayı temel alan iki türden birini seçersiniz.

AccumulateOnly toplamaları

AccumulateOnly toplamaları yalnızca durumunda yeni olayları biriktirilemez, algoritma değerlerin sıradan çıkmasına izin vermez. Durum değerinden bir olay bilgisinin çıkarılması mümkün olmadığında bu toplama türünü seçin. Aşağıda AccumulatOnly toplamaları için JavaScript şablonu verilmiştir:

// Sample UDA which state can only be accumulated.
function main() {
    this.init = function () {
        this.state = 0;
    }

    this.accumulate = function (value, timestamp) {
        this.state += value;
    }

    this.computeResult = function () {
        return this.state;
    }
}

AccumulateDeaccumulate toplamaları

AccumulateDeaccumulate toplamaları, bir önceki birikmiş değerin durumundan birikmesine izin verir, örneğin, bir olay değerleri listesinden anahtar-değer çiftini kaldırır ya da toplam toplama durumundan bir değeri çıkarır. Aşağıda AccumulateDeaccumulate toplamaları için JavaScript şablonu verilmiştir:

// Sample UDA which state can be accumulated and deaccumulated.
function main() {
    this.init = function () {
        this.state = 0;
    }

    this.accumulate = function (value, timestamp) {
        this.state += value;
    }

    this.deaccumulate = function (value, timestamp) {
        this.state -= value;
    }

    this.deaccumulateState = function (otherState){
        this.state -= otherState.state;
    }

    this.computeResult = function () {
        return this.state;
    }
}

UDA-JavaScript işlev bildirimi

Her JavaScript UDA bir Işlev nesnesi bildirimi tarafından tanımlanır. Aşağıda bir UDA tanımındaki ana öğeler verilmiştir.

İşlev diğer adı

İşlev diğer adı UDA tanımlayıcısıdır. Stream Analytics sorgusunda çağrıldığında, her zaman "uda" ile birlikte UDA diğer adını kullanın. ekleyin.

İşlev türü

UDA için işlev türü JAVASCRIPT uda olmalıdır.

Çıkış türü

Sorgudaki türü işlemek istiyorsanız, Stream Analytics işin desteklediği belirli bir tür veya "Any".

İşlev adı

Bu Işlev nesnesinin adı. İşlev adı UDA diğer adıyla eşleşmelidir.

Method-init ()

İnit () yöntemi toplamanın durumunu başlatır. Bu yöntem, pencere başlatıldığında çağrılır.

Yöntem – topla ()

Birikme () yöntemi, önceki duruma ve geçerli olay değerlerine göre UDA durumunu hesaplar. Bu yöntem bir olay bir zaman penceresine girdiğinde çağrılır (TUMBLINGWINDOW, HOPPINGWINDOW, SLIDINGWINDOW veya SESSIONWINDOW).

Yöntem – debiriktir ()

Debirikme () yöntemi önceki duruma ve geçerli olay değerlerine göre durumu yeniden hesaplar. Bu yöntem, bir olay bir SLIDINGWINDOW veya SESSIONWINDOW 'tan ayrıldığında çağrılır.

Yöntem – deaccumulateState ()

DeaccumulateState () yöntemi önceki duruma ve bir atlama durumuna göre durumu yeniden hesaplar. Bu yöntem, bir olay kümesi bir HOPPINGWINDOW 'tan ayrıldığında çağrılır.

Yöntem – computeResult ()

ComputeResult () yöntemi, geçerli duruma göre toplam sonuç döndürür. Bu yöntem bir zaman penceresinin sonunda çağrılır (TUMBLINGWINDOW, HOPPINGWINDOW, SLIDINGWINDOW veya SESSIONWINDOW).

JavaScript UDA desteklenen giriş ve çıkış veri türleri

JavaScript UDA veri türleri için, JavaScript UDF 'Leri tümleştirme' ın bölüm Stream Analytics ve JavaScript tür dönüştürmesi ' ne bakın.

Azure portal JavaScript UDA ekleme

Aşağıda, portaldan UDA oluşturma işlemini yürüyoruz. Burada kullandığımız örnek, zaman ağırlıklı ortalamalar hesaplanıyor.

Şimdi adımları izleyerek mevcut bir ASA işi altında bir JavaScript UDA oluşturalım.

Azure portal oturum açın ve mevcut Stream Analytics işinizi bulun.
Sonra Iş topolojisi altında işlevler bağlantısına tıklayın.
Yeni bir işlev eklemek için Ekle simgesine tıklayın.
Yeni Işlev görünümünde, Işlev türü olarak JAVASCRIPT uda ' yı seçin, ardından düzenleyicide görüntülenecek varsayılan uda şablonunu görürsünüz.

"TWA" öğesini UDA diğer adı olarak girin ve işlev uygulamasını aşağıdaki şekilde değiştirin:

// Sample UDA which calculate Time-Weighted Average of incoming values.
function main() {
    this.init = function () {
        this.totalValue = 0.0;
        this.totalWeight = 0.0;
    }

    this.accumulate = function (value, timestamp) {
        this.totalValue += value.level * value.weight;
        this.totalWeight += value.weight;

    }

    // Uncomment below for AccumulateDeaccumulate implementation
    /*
    this.deaccumulate = function (value, timestamp) {
        this.totalValue -= value.level * value.weight;
        this.totalWeight -= value.weight;
    }

    this.deaccumulateState = function (otherState){
        this.state -= otherState.state;
        this.totalValue -= otherState.totalValue;
        this.totalWeight -= otherState.totalWeight;
    }
    */

    this.computeResult = function () {
        if(this.totalValue == 0) {
            result = 0;
        }
        else {
            result = this.totalValue/this.totalWeight;
        }
        return result;
    }
}

"Kaydet" düğmesine tıkladığınızda, UDA 'nın işlev listesinde görünür.
Yeni "TWA" işlevine tıklayın, işlev tanımını kontrol edebilirsiniz.

ASA sorgusunda JavaScript UDA çağırma

Azure portal ve işinizi açın, sorguyu düzenleyin ve "uda." mantarih önekiyle birlikte TWA () işlevini çağırın. Örnek:

WITH value AS
(
    SELECT
    NoiseLevelDB as level,
    DurationSecond as weight
FROM
    [YourInputAlias] TIMESTAMP BY EntryTime
)
SELECT
    System.Timestamp as ts,
    uda.TWA(value) as NoseDoseTWA
FROM value
GROUP BY TumblingWindow(minute, 5)

UDA ile sorgu test etme

Aşağıdaki içeriğe sahip yerel bir JSON dosyası oluşturun, dosyayı Stream Analytics işe yükleyin ve yukarıdaki sorguyu test edin.

[
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:01:00-07:00", "NoiseLevelDB": 80, "DurationSecond": 22.0},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:02:00-07:00", "NoiseLevelDB": 81, "DurationSecond": 37.8},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:02:00-07:00", "NoiseLevelDB": 85, "DurationSecond": 26.3},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:03:00-07:00", "NoiseLevelDB": 95, "DurationSecond": 13.7},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:03:00-07:00", "NoiseLevelDB": 88, "DurationSecond": 10.3},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:05:00-07:00", "NoiseLevelDB": 103, "DurationSecond": 5.5},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:06:00-07:00", "NoiseLevelDB": 99, "DurationSecond": 23.0},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:07:00-07:00", "NoiseLevelDB": 108, "DurationSecond": 1.76},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:07:00-07:00", "NoiseLevelDB": 79, "DurationSecond": 17.9},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:08:00-07:00", "NoiseLevelDB": 83, "DurationSecond": 27.1},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:09:00-07:00", "NoiseLevelDB": 91, "DurationSecond": 17.1},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:09:00-07:00", "NoiseLevelDB": 115, "DurationSecond": 7.9},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:09:00-07:00", "NoiseLevelDB": 80, "DurationSecond": 28.3},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:10:00-07:00", "NoiseLevelDB": 55, "DurationSecond": 18.2},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:10:00-07:00", "NoiseLevelDB": 93, "DurationSecond": 25.8},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:11:00-07:00", "NoiseLevelDB": 83, "DurationSecond": 11.4},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:12:00-07:00", "NoiseLevelDB": 89, "DurationSecond": 7.9},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:15:00-07:00", "NoiseLevelDB": 112, "DurationSecond": 3.7},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:15:00-07:00", "NoiseLevelDB": 93, "DurationSecond": 9.7},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:18:00-07:00", "NoiseLevelDB": 96, "DurationSecond": 3.7},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:20:00-07:00", "NoiseLevelDB": 108, "DurationSecond": 0.99},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:20:00-07:00", "NoiseLevelDB": 113, "DurationSecond": 25.1},
  {"EntryTime": "2017-06-10T05:22:00-07:00", "NoiseLevelDB": 110, "DurationSecond": 5.3}
]

Yardım alın

Ek Yardım için, Azure Stream Analytics Için Microsoft Q&soru sayfasınıdeneyin.