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快速入门:使用 Visual Studio 创建 Azure 流分析作业

本快速入门展示了如何使用用于 Visual Studio 的 Azure 流分析工具创建和运行流分析作业。 示例作业从 IoT 中心设备中读取流式处理数据。 你将定义一个作业,用以计算超过 27° 时的平均温度并将生成的输出事件写入到 blob 存储中的一个新文件。

备注

Visual Studio 和 Visual Studio Code 工具不支持“中国东部”、“中国北部”、“德国中部”和“德国东北部”区域中的作业。

开始之前

  • 如果还没有 Azure 订阅,可以创建一个免费帐户

  • 登录 Azure 门户

  • 安装 Visual Studio 2019、Visual Studio 2015 或 Visual Studio 2013 Update 4。 支持 Enterprise (Ultimate/Premium)、Professional 和 Community 版本。 不支持 Express 版本。

  • 按照安装说明安装用于 Visual Studio 的流分析工具。

对输入数据进行准备

在定义流分析作业之前,应该对稍后会配置为作业输入的数据进行准备。 若要对作业所需的输入数据进行准备,请完成以下步骤:

  1. 登录 Azure 门户

  2. 选择“创建资源” > “物联网” > “IoT 中心”。

  3. 在“IoT 中心”窗格中,输入以下信息:

    设置 建议的值 说明
    订阅 <Your subscription> 选择要使用的 Azure 订阅。
    资源组 asaquickstart-resourcegroup 选择“新建”,然后输入帐户的新资源组名称。
    区域 <Select the region that is closest to your users> 选择可以在其中托管 IoT 中心的地理位置。 使用最靠近用户的位置。
    IoT 中心名称 MyASAIoTHub 选择 IoT 中心的名称。

    创建 IoT 中心

  4. 在完成时选择“下一步:设置大小和规模”。

  5. 选择“定价和缩放层”。 就本快速入门来说,请选择“F1 - 免费”层(前提是此层在订阅上仍然可用)。 如果免费层不可用,请选择可用的最低层。 有关详细信息,请参阅 IoT 中心定价

    设置 IoT 中心的大小和规模

  6. 选择“查看 + 创建”。 查看 IoT 中心信息,然后单击“创建”。 创建 IoT 中心可能需要数分钟的时间。 可在“通知”窗格中监视进度。

  7. 在 IoT 中心导航菜单的“IoT 设备”下单击“添加” 。 添加“设备 ID”,然后单击“保存”。

    将设备添加到 IoT 中心

  8. 创建设备后,请从“IoT 设备”列表打开设备。 复制“连接字符串 -- 主密钥”并将其保存到记事本,供稍后使用。

    复制 IoT 中心设备连接字符串

创建 Blob 存储

  1. 从 Azure 门户的左上角选择“创建资源” > “存储” > “存储帐户”。

  2. 在“创建存储帐户”窗格中,输入存储帐户名称、位置和资源组。 选择与创建的 IoT 中心相同的位置和资源组。 然后单击“查看 + 创建”,以便创建帐户。

    创建存储帐户

  3. 创建存储帐户以后,请在“概览”窗格上选择“Blob”磁贴。

    存储帐户概述

  4. 从“Blob 服务”页面中,选择“容器”,为你的容器提供一个名称,例如 container1。 将“公共访问级别”保留为“专用(非匿名访问)”,然后选择“确定”。

    创建 Blob 容器

创建流分析项目

  1. 启动 Visual Studio。

  2. 选择“文件”>“新建项目”。

  3. 在左侧的模板列表中,选择“流分析”,然后选择“Azure 流分析应用程序” 。

  4. 输入项目的 名称位置解决方案名称,然后选择“确定”。

    创建流分析项目

注意 Azure 流分析项目中包括的元素。

Azure Stream Analytics project elements

选择所需的订阅

  1. 在 Visual Studio 中,在“视图”菜单中选择“服务器资源管理器” 。

  2. 右键单击“Azure”并选择“连接到 Microsoft Azure 订阅”,然后使用你的 Azure 帐户进行登录。

定义输入

  1. 在“解决方案资源管理器”中,展开“输入”节点,然后双击“Input.json” 。

  2. 使用以下值填写“流分析输入配置”:

    设置 建议的值 说明
    输入别名 输入 输入一个名称,用于标识作业的输入。
    源类型 数据流 选择合适的输入源:数据流或参考数据。
    IoT 中心 选择合适的输入源。
    资源 选择当前帐户中的数据源 选择手动输入数据或选择现有帐户。
    订阅 <Your subscription> 选择包含创建的 IoT 中心的 Azure 订阅。
    IoT 中心 MyASAIoTHub 选择或输入 IoT 中心的名称。 如果在同一订阅中创建 IoT 中心名称,则会自动将其删除。
  3. 让其他选项保留默认值,然后选择“保存”以保存设置。

    配置输入数据

定义输出

  1. 在“解决方案资源管理器”中,展开“输出”节点,然后双击“Output.json” 。

  2. 使用以下值填写“流分析输出配置”:

    设置 建议的值 说明
    输出别名 输出 输入一个名称,用于标识作业的输出。
    接收器 Blob 存储 选择合适的接收器。
    资源 手动提供数据源设置 选择手动输入数据或选择现有帐户。
    订阅 <Your subscription> 选择包含已创建的存储帐户的 Azure 订阅。 存储帐户可以在同一订阅中,也可以在另一订阅中。 此示例假定已在同一订阅中创建存储帐户。
    存储帐户 asaquickstartstorage 选择或输入存储帐户的名称。 如果在同一订阅中创建存储帐户名称,则会自动将其删除。
    容器 container1 选择你在存储帐户中创建的现有容器。
    路径模式 output 输入要在容器内创建的文件路径的名称。
  3. 让其他选项保留默认值,然后选择“保存”以保存设置。

    配置输出数据

定义转换查询

  1. 从 Visual Studio 中的“解决方案资源管理器”打开 Script.asaql

  2. 添加以下查询:

    SELECT *
    INTO Output
    FROM Input
    HAVING Temperature > 27
    

将流分析查询提交到 Azure

  1. 在“查询编辑器”中,选择脚本编辑器中的“提交到 Azure” 。

  2. 选择“创建新的 Azure 流分析作业”并输入 作业名称。 选择你在本快速入门开头使用的 订阅资源组位置

    将作业提交到 Azure

运行 IoT 模拟器

  1. 在新的浏览器标签页或窗口中打开 Raspberry Pi Azure IoT 联机模拟器

  2. 将第 15 行的占位符替换为在上一部分保存的 Azure IoT 中心设备连接字符串。

  3. 单击 “运行” 。 输出会显示传感器数据和发送到 IoT 中心的消息。

    Raspberry Pi Azure IoT 联机模拟器

启动流分析作业并检查输出

  1. 在作业创建后,作业视图会自动打开。 选择绿色箭头按钮以启动作业。

    启动流分析作业

  2. 将“作业输出启动模式”更改为“JobStartTime”,然后选择“启动”。

    “启动作业”配置

  3. 请注意,作业状态已更改为“正在运行”,并出现了输入/输出事件。 这可能需要几分钟的时间。

    运行流分析作业

  4. 若要查看结果,请在“视图”菜单上选择“Cloud Explorer”,然后导航到你的资源组中的存储帐户。 在“Blob 容器”下,双击 container1,然后双击 输出 文件路径。

    查看结果

清理资源

若不再需要资源组、流式处理作业以及所有相关资源,请将其删除。 删除作业可避免对作业使用的流单元进行计费。 如果计划在将来使用该作业,可以先停止它,等到以后需要时再重启它。 如果不打算继续使用该作业,请按照以下步骤删除本快速入门创建的所有资源:

  1. 在 Azure 门户的左侧菜单中选择“资源组”,然后选择已创建资源的名称。

  2. 在资源组页上选择“删除”,在文本框中键入要删除的资源的名称,然后选择“删除”。

后续步骤

在本快速入门中,你使用 Visual Studio 部署了一个简单的流分析作业。 也可通过 Azure 门户PowerShell 部署流分析作业。

若要了解适用于 Visual Studio 的 Azure 流分析工具,请继续阅读以下文章: