Výstupní vazby Azure Data Exploreru pro Azure Functions (Preview)
Když se funkce spustí, výstupní vazba Azure Data Exploreru ingestuje data do Azure Data Exploreru.
Informace o nastavení a konfiguraci najdete v přehledu.
Příklady
Funkci jazyka C# je možné vytvořit pomocí jednoho z následujících režimů jazyka C#:
- Izolovaný model pracovního procesu: Kompilovaná funkce jazyka C#, která běží v pracovním procesu, který je izolovaný od modulu runtime. Izolovaný pracovní proces je nutný pro podporu funkcí C# spuštěných na LTS a jiných verzích než LTS .NET a rozhraní .NET Framework.
- Model v procesu: Zkompilovaná funkce jazyka C#, která běží ve stejném procesu jako modul runtime služby Functions.
- Skript jazyka C#: Používá se především při vytváření funkcí jazyka C# na webu Azure Portal.
Důležité
Podpora modelu v procesu skončí 10. listopadu 2026. Důrazně doporučujeme migrovat aplikace do izolovaného modelu pracovního procesu pro plnou podporu.
Další ukázky pro výstupní vazbu Azure Data Exploreru jsou k dispozici v úložišti GitHub.
Tato část obsahuje následující příklady:
Příklady odkazují na Product
třídu a odpovídající tabulku databáze:
public class Product
{
[JsonProperty(nameof(ProductID))]
public long ProductID { get; set; }
[JsonProperty(nameof(Name))]
public string Name { get; set; }
[JsonProperty(nameof(Cost))]
public double Cost { get; set; }
}
.create-merge table Products (ProductID:long, Name:string, Cost:double)
Trigger HTTP, zápis jednoho záznamu
Následující příklad ukazuje funkci jazyka C#, která přidá záznam do databáze. Funkce používá data zadaná v požadavku HTTP POST jako tělo JSON.
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Kusto;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Http;
using Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Kusto.SamplesOutOfProc.OutputBindingSamples.Common;
namespace Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Kusto.SamplesOutOfProc.OutputBindingSamples
{
public static class AddProduct
{
[Function("AddProduct")]
[KustoOutput(Database: "productsdb", Connection = "KustoConnectionString", TableName = "Products")]
public static async Task<Product> Run(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "post", Route = "addproductuni")]
HttpRequestData req)
{
Product? prod = await req.ReadFromJsonAsync<Product>();
return prod ?? new Product { };
}
}
}
Trigger HTTP, zápis záznamů s mapováním
Následující příklad ukazuje funkci jazyka C#, která přidá kolekci záznamů do databáze. Funkce používá mapování, které transformuje na Product
Item
.
K transformaci dat z Product
do Item
funkce se používá odkaz na mapování:
.create-merge table Item (ItemID:long, ItemName:string, ItemCost:float)
-- Create a mapping that transforms an Item to a Product
.create-or-alter table Product ingestion json mapping "item_to_product_json" '[{"column":"ProductID","path":"$.ItemID"},{"column":"Name","path":"$.ItemName"},{"column":"Cost","path":"$.ItemCost"}]'
namespace Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Kusto.SamplesOutOfProc.OutputBindingSamples.Common
{
public class Item
{
public long ItemID { get; set; }
public string? ItemName { get; set; }
public double ItemCost { get; set; }
}
}
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Kusto;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Http;
using Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Kusto.SamplesOutOfProc.OutputBindingSamples.Common;
namespace Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Kusto.SamplesOutOfProc.OutputBindingSamples
{
public static class AddProductsWithMapping
{
[Function("AddProductsWithMapping")]
[KustoOutput(Database: "productsdb", Connection = "KustoConnectionString", TableName = "Products", MappingRef = "item_to_product_json")]
public static async Task<Item> Run(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "post", Route = "addproductswithmapping")]
HttpRequestData req)
{
Item? item = await req.ReadFromJsonAsync<Item>();
return item ?? new Item { };
}
}
}
Další ukázky vstupní vazby Azure Data Exploreru v Javě jsou k dispozici v úložišti GitHub.
Tato část obsahuje následující příklady:
Příklady odkazují na Products
třídu (v samostatném souboru Product.java
) a odpovídající databázovou tabulku Products
(definovanou dříve):
package com.microsoft.azure.kusto.common;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
public class Product {
@JsonProperty("ProductID")
public long ProductID;
@JsonProperty("Name")
public String Name;
@JsonProperty("Cost")
public double Cost;
public Product() {
}
public Product(long ProductID, String name, double Cost) {
this.ProductID = ProductID;
this.Name = name;
this.Cost = Cost;
}
}
Trigger HTTP, zápis záznamu do tabulky
Následující příklad ukazuje výstupní vazbu Azure Data Exploreru ve funkci Java, která přidá záznam produktu do tabulky. Funkce používá data zadaná v požadavku HTTP POST jako tělo JSON. Funkce přebírá další závislost na knihovně com.fasterxml.jackson.core k analýze textu JSON.
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.13.4.1</version>
</dependency>
package com.microsoft.azure.kusto.outputbindings;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.microsoft.azure.functions.HttpMethod;
import com.microsoft.azure.functions.HttpRequestMessage;
import com.microsoft.azure.functions.HttpResponseMessage;
import com.microsoft.azure.functions.HttpStatus;
import com.microsoft.azure.functions.OutputBinding;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.AuthorizationLevel;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.FunctionName;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.HttpTrigger;
import com.microsoft.azure.functions.kusto.annotation.KustoOutput;
import com.microsoft.azure.kusto.common.Product;
import java.io.IOException;
import java.util.Optional;
import static com.microsoft.azure.kusto.common.Constants.*;
public class AddProduct {
@FunctionName("AddProduct")
public HttpResponseMessage run(@HttpTrigger(name = "req", methods = {
HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS, route = "addproductuni") HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@KustoOutput(name = "product", database = "productsdb", tableName = "Products", connection = KUSTOCONNSTR) OutputBinding<Product> product)
throws IOException {
if (request.getBody().isPresent()) {
String json = request.getBody().get();
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Product p = mapper.readValue(json, Product.class);
product.setValue(p);
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK).header("Content-Type", "application/json").body(product)
.build();
} else {
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.NO_CONTENT).header("Content-Type", "application/json")
.build();
}
}
}
Trigger HTTP, zápis do dvou tabulek
Následující příklad ukazuje výstupní vazbu Azure Data Exploreru ve funkci Java, která přidává záznamy do databáze ve dvou různých tabulkách (Product
a ProductChangeLog
). Funkce používá data poskytnutá v požadavku HTTP POST jako tělo JSON a několik výstupních vazeb. Funkce přebírá další závislost na knihovně com.fasterxml.jackson.core k analýze textu JSON.
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.13.4.1</version>
</dependency>
Druhá tabulka, ProductsChangeLog
odpovídá následující definici:
.create-merge table ProductsChangeLog (ProductID:long, CreatedAt:datetime)
a třída Java v ProductsChangeLog.java
:
package com.microsoft.azure.kusto.common;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
public class ProductsChangeLog {
@JsonProperty("ProductID")
public long ProductID;
@JsonProperty("CreatedAt")
public String CreatedAt;
public ProductsChangeLog() {
}
public ProductsChangeLog(long ProductID, String CreatedAt) {
this.ProductID = ProductID;
this.CreatedAt = CreatedAt;
}
}
package com.microsoft.azure.kusto.outputbindings;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.microsoft.azure.functions.HttpMethod;
import com.microsoft.azure.functions.HttpRequestMessage;
import com.microsoft.azure.functions.HttpResponseMessage;
import com.microsoft.azure.functions.HttpStatus;
import com.microsoft.azure.functions.OutputBinding;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.AuthorizationLevel;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.FunctionName;
import com.microsoft.azure.functions.annotation.HttpTrigger;
import com.microsoft.azure.functions.kusto.annotation.KustoOutput;
import com.microsoft.azure.kusto.common.Product;
import com.microsoft.azure.kusto.common.ProductsChangeLog;
import static com.microsoft.azure.kusto.common.Constants.*;
import java.io.IOException;
import java.time.Clock;
import java.time.Instant;
import java.util.Optional;
public class AddMultiTable {
@FunctionName("AddMultiTable")
public HttpResponseMessage run(@HttpTrigger(name = "req", methods = {
HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS, route = "addmultitable") HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@KustoOutput(name = "product", database = "productsdb", tableName = "Products", connection = KUSTOCONNSTR) OutputBinding<Product> product,
@KustoOutput(name = "productChangeLog", database = "productsdb", tableName = "ProductsChangeLog",
connection = KUSTOCONNSTR) OutputBinding<ProductsChangeLog> productChangeLog)
throws IOException {
if (request.getBody().isPresent()) {
String json = request.getBody().get();
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
Product p = mapper.readValue(json, Product.class);
product.setValue(p);
productChangeLog.setValue(new ProductsChangeLog(p.ProductID, Instant.now(Clock.systemUTC()).toString()));
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK).header("Content-Type", "application/json").body(product)
.build();
} else {
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.NO_CONTENT).header("Content-Type", "application/json")
.build();
}
}
}
Další ukázky pro výstupní vazbu Azure Data Exploreru jsou k dispozici v úložišti GitHub.
Tato část obsahuje následující příklady:
Příklady odkazují na tabulku databáze.
Příklady odkazují na tabulky Products
a ProductsChangeLog
(definované dříve).
Trigger HTTP, zápis záznamů do tabulky
Následující příklad ukazuje výstupní vazbu Azure Data Exploreru v souboru function.json a funkci JavaScriptu, která přidává záznamy do tabulky. Funkce používá data zadaná v požadavku HTTP POST jako tělo JSON.
Následující příklad je svázání dat v souboru function.json :
{
"bindings": [
{
"authLevel": "function",
"name": "req",
"direction": "in",
"type": "httpTrigger",
"methods": [
"post"
],
"route": "addproduct"
},
{
"name": "$return",
"type": "http",
"direction": "out"
},
{
"name": "product",
"type": "kusto",
"database": "productsdb",
"direction": "out",
"tableName": "Products",
"connection": "KustoConnectionString"
}
],
"disabled": false
}
Oddíl konfigurace vysvětluje tyto vlastnosti.
Následující fragment kódu je ukázkový javascriptový kód:
// Insert the product, which will insert it into the Products table.
module.exports = async function (context, req) {
// Note that this expects the body to be a JSON object or array of objects which have a property
// matching each of the columns in the table to insert to.
context.bindings.product = req.body;
return {
status: 201,
body: req.body
};
}
Trigger HTTP, zápis do dvou tabulek
Následující příklad ukazuje výstupní vazbu Azure Data Exploreru v souboru function.json a funkci JavaScriptu, která přidává záznamy do databáze ve dvou různých tabulkách (Products
a ProductsChangeLog
). Funkce používá data poskytnutá v požadavku HTTP POST jako tělo JSON a několik výstupních vazeb.
Druhá tabulka, ProductsChangeLog
odpovídá následující definici:
.create-merge table ProductsChangeLog (ProductID:long, CreatedAt:datetime)
Následující fragment kódu je svázání dat v souboru function.json :
{
"bindings": [
{
"authLevel": "function",
"name": "req",
"direction": "in",
"type": "httpTrigger",
"methods": [
"post"
],
"route": "addmultitable"
},
{
"name": "res",
"type": "http",
"direction": "out"
},
{
"name": "product",
"type": "kusto",
"database": "productsdb",
"direction": "out",
"tableName": "Products",
"connection": "KustoConnectionString"
},
{
"name": "productchangelog",
"type": "kusto",
"database": "productsdb",
"direction": "out",
"tableName": "ProductsChangeLog",
"connection": "KustoConnectionString"
}
],
"disabled": false
}
Oddíl konfigurace vysvětluje tyto vlastnosti.
Následující fragment kódu je ukázkový javascriptový kód:
module.exports = async function (context, req) {
context.log('JavaScript HTTP trigger and Kusto output binding function processed a request.');
context.log(req.body);
if (req.body) {
var changeLog = {ProductID:req.body.ProductID, CreatedAt: new Date().toISOString()};
context.bindings.product = req.body;
context.bindings.productchangelog = changeLog;
context.res = {
body: req.body,
mimetype: "application/json",
status: 201
}
} else {
context.res = {
status: 400,
body: "Error reading request body"
}
}
}
Další ukázky pro výstupní vazbu Azure Data Exploreru jsou k dispozici v úložišti GitHub.
Tato část obsahuje následující příklady:
Příklady odkazují na tabulky Products
a ProductsChangeLog
(definované dříve).
Trigger HTTP, zápis záznamů do tabulky
Následující příklad ukazuje výstupní vazbu Azure Data Exploreru v souboru function.json a funkci Pythonu, která přidává záznamy do tabulky. Funkce používá data zadaná v požadavku HTTP POST jako tělo JSON.
Následující fragment kódu je svázání dat v souboru function.json :
{
"scriptFile": "__init__.py",
"bindings": [
{
"authLevel": "Anonymous",
"type": "httpTrigger",
"direction": "in",
"name": "req",
"methods": [
"post"
],
"route": "addproductuni"
},
{
"type": "http",
"direction": "out",
"name": "$return"
},
{
"name": "product",
"type": "kusto",
"database": "sdktestsdb",
"direction": "out",
"tableName": "Products",
"connection": "KustoConnectionString"
}
]
}
Oddíl konfigurace vysvětluje tyto vlastnosti.
Následující fragment kódu je ukázkový kód Pythonu:
import azure.functions as func
from Common.product import Product
def main(req: func.HttpRequest, product: func.Out[str]) -> func.HttpResponse:
body = str(req.get_body(),'UTF-8')
product.set(body)
return func.HttpResponse(
body=body,
status_code=201,
mimetype="application/json"
)
Trigger HTTP, zápis do dvou tabulek
Následující příklad ukazuje výstupní vazbu Azure Data Exploreru v souboru function.json a funkci JavaScriptu, která přidává záznamy do databáze ve dvou různých tabulkách (Products
a ProductsChangeLog
). Funkce používá data poskytnutá v požadavku HTTP POST jako tělo JSON a několik výstupních vazeb. Druhá tabulka, ProductsChangeLog
odpovídá následující definici:
.create-merge table ProductsChangeLog (ProductID:long, CreatedAt:datetime)
Následující fragment kódu je svázání dat v souboru function.json :
{
"scriptFile": "__init__.py",
"bindings": [
{
"authLevel": "Anonymous",
"type": "httpTrigger",
"direction": "in",
"name": "req",
"methods": [
"post"
],
"route": "addmultitable"
},
{
"type": "http",
"direction": "out",
"name": "$return"
},
{
"name": "product",
"type": "kusto",
"database": "sdktestsdb",
"direction": "out",
"tableName": "Products",
"connection": "KustoConnectionString"
},
{
"name": "productchangelog",
"type": "kusto",
"database": "sdktestsdb",
"direction": "out",
"tableName": "ProductsChangeLog",
"connection": "KustoConnectionString"
}
]
}
Oddíl konfigurace vysvětluje tyto vlastnosti.
Následující fragment kódu je ukázkový kód Pythonu:
import json
from datetime import datetime
import azure.functions as func
from Common.product import Product
def main(req: func.HttpRequest, product: func.Out[str],productchangelog: func.Out[str]) -> func.HttpResponse:
body = str(req.get_body(),'UTF-8')
# parse x:
product.set(body)
id = json.loads(body)["ProductID"]
changelog = {
"ProductID": id,
"CreatedAt": datetime.now().isoformat(),
}
productchangelog.set(json.dumps(changelog))
return func.HttpResponse(
body=body,
status_code=201,
mimetype="application/json"
)
Atributy
Knihovna C# pomocí atributu KustoAttribute deklaruje vazby Azure Data Exploreru pro funkci, která má následující vlastnosti.
Vlastnost atributu | Popis |
---|---|
Databáze | Povinný: Databáze, ve které se má dotaz spustit. |
Connection | Povinný: Název proměnné, která obsahuje připojovací řetězec, která se přeloží prostřednictvím proměnných prostředí nebo prostřednictvím nastavení aplikace funkcí. Ve výchozím nastavení se vyhledá proměnná KustoConnectionString . Za běhu se tato proměnná vyhledá v prostředí. Dokumentace k připojovací řetězec je na připojovací řetězec Kusto. Například: "KustoConnectionString": "Data Source=https://your_cluster.kusto.windows.net;Database=your_Database;Fed=True;AppClientId=your_AppId;AppKey=your_AppKey;Authority Id=your_TenantId . |
TableName | Povinný: Tabulka, do které chcete ingestovat data. |
MappingRef | Nepovinné. Atribut pro předání odkazu mapování, který je již definován v clusteru. |
ManagedServiceIdentity | Nepovinné. Spravovanou identitu je možné použít k připojení k Azure Data Exploreru. Pokud chcete použít spravovanou identitu systému, použijte "systém". Všechny ostatní názvy identit se interpretují jako identita spravovaná uživatelem. |
Datový formát | Nepovinné. Výchozí formát dat je multijson/json . Dá se nastavit na textové formáty podporované ve výčtu datasource formátu. Ukázky se ověřují a poskytují pro formáty CSV a JSON. |
Poznámky
Knihovna modulu runtime funkcí Java používá @KustoInput
anotace (com.microsoft.azure.functions.kusto.annotation.KustoOutput
).
Element (Prvek) | Popis |
---|---|
name | Požadováno. Název proměnné, která představuje výsledek dotazu v kódu funkce. |
database | Povinný: Databáze, ve které se má dotaz spustit. |
připojení | Povinný: Název proměnné, která obsahuje připojovací řetězec, která se přeloží prostřednictvím proměnných prostředí nebo prostřednictvím nastavení aplikace funkcí. Ve výchozím nastavení se vyhledá proměnná KustoConnectionString . Za běhu se tato proměnná vyhledá v prostředí. Dokumentace k připojovací řetězec je na připojovací řetězec Kusto. Například: "KustoConnectionString": "Data Source=https://your_cluster.kusto.windows.net;Database=your_Database;Fed=True;AppClientId=your_AppId;AppKey=your_AppKey;Authority Id=your_TenantId . |
tableName | Povinný: Tabulka, do které chcete ingestovat data. |
mappingRef | Nepovinné. Atribut pro předání odkazu mapování, který je již definován v clusteru. |
dataFormat | Nepovinné. Výchozí formát dat je multijson/json . Dá se nastavit na textové formáty podporované ve výčtu datasource formátu. Ukázky se ověřují a poskytují pro formáty CSV a JSON. |
managedServiceIdentity | Spravovanou identitu je možné použít k připojení k Azure Data Exploreru. Pokud chcete použít spravovanou identitu systému, použijte "systém". Všechny ostatní názvy identit se interpretují jako identita spravovaná uživatelem. |
Konfigurace
Následující tabulka vysvětluje vlastnosti konfigurace vazby, které jste nastavili v souboru function.json .
vlastnost function.json | Popis |
---|---|
type | Povinný: Musí být nastavena na kusto hodnotu . |
směr | Povinný: Musí být nastavena na out hodnotu . |
name | Požadováno. Název proměnné, která představuje výsledek dotazu v kódu funkce. |
database | Povinný: Databáze, ve které se má dotaz spustit. |
připojení | Povinný: Název proměnné, která obsahuje připojovací řetězec, překládá se prostřednictvím proměnných prostředí nebo prostřednictvím nastavení aplikace funkcí. Ve výchozím nastavení se vyhledá proměnná KustoConnectionString . Za běhu se tato proměnná vyhledá v prostředí. Dokumentace k připojovací řetězec je na připojovací řetězec Kusto. Například: "KustoConnectionString": "Data Source=https://your_cluster.kusto.windows.net;Database=your_Database;Fed=True;AppClientId=your_AppId;AppKey=your_AppKey;Authority Id=your_TenantId . |
tableName | Povinný: Tabulka, do které chcete ingestovat data. |
mappingRef | Nepovinné. Atribut pro předání odkazu mapování, který je již definován v clusteru. |
dataFormat | Nepovinné. Výchozí formát dat je multijson/json . Dá se nastavit na textové formáty podporované ve výčtu datasource formátu. Ukázky se ověřují a poskytují pro formáty CSV a JSON. |
managedServiceIdentity | Spravovanou identitu je možné použít k připojení k Azure Data Exploreru. Pokud chcete použít spravovanou identitu systému, použijte "systém". Všechny ostatní názvy identit se interpretují jako identita spravovaná uživatelem. |
Při místním vývoji přidejte nastavení aplikace do souboru local.settings.json v kolekci Values
.
Využití
Konstruktor atributu přebírá databázi a atributy TableName
, MappingRef
a DataFormat
název nastavení připojení. Příkazem KQL může být příkaz KQL nebo funkce KQL. Název nastavení připojovací řetězec odpovídá nastavení aplikace (pro local.settings.json
místní vývoj), které obsahuje připojovací řetězec Kusto. Příklad:"KustoConnectionString": "Data Source=https://your_cluster.kusto.windows.net;Database=your_Database;Fed=True;AppClientId=your_AppId;AppKey=your_AppKey;Authority Id=your_TenantId
. Dotazy spouštěné vstupní vazbou jsou parametrizovány. Hodnoty zadané v parametrech KQL se používají za běhu.