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Utiliser le repartitionnement pour optimiser le traitement avec Azure Stream Analytics

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Cet article explique comment utiliser le repartitionnement pour adapter votre requête Azure Stream Analytics aux scénarios dans lesquels une parallélisation complète n’est pas possible.

Vous ne pourrez peut-être pas utiliser la parallélisation dans les cas suivants :

  • Vous ne contrôlez pas la clé de partition pour votre flux d’entrée.
  • Votre source répartit les entrées sur plusieurs partitions qui doivent être fusionnées ultérieurement.

Un repartitionnement, ou redistribution, est nécessaire quand vous traitez des données sur un flux qui n’est pas partitionné selon un schéma d’entrée naturel comme PartitionId pour Event Hubs. Quand vous effectuez un repartitionnement, chaque partition peut être traitée de façon indépendante, ce qui vous permet d’effectuer un scale-out de votre pipeline de streaming.

Repartitionnement

Vous pouvez repartitionner votre entrée de deux façons :

  1. Utiliser une tâche Stream Analytics distincte qui effectue le repartitionnement
  2. Utilisez une seule tâche, mais effectuez d’abord le repartitionnement avant votre logique d’analytique personnalisée

Création d’une tâche Stream Analytics distincte pour repartitionner l’entrée

Vous pouvez créer un travail qui lit l’entrée et écrit dans une sortie de hub d’événements en utilisant une clé de partition. Ce hub d’événements peut ensuite servir d’entrée pour un autre travail Stream Analytics où vous implémentez votre logique d’analytique. Lors de la configuration de la sortie de ce hub d’événements dans votre travail, vous devez spécifier la clé de partition selon laquelle Stream Analytics va repartitionner vos données.

-- For compat level 1.2 or higher
SELECT * 
INTO output
FROM input

--For compat level 1.1 or lower
SELECT *
INTO output
FROM input PARTITION BY PartitionId

Repartitionner l’entrée au sein d’une seule tâche Stream Analytics

Vous pouvez également introduire une étape dans votre requête qui repartitionne d’abord l’entrée, qui peut ensuite être utilisée par d’autres étapes dans votre requête. Par exemple, si vous souhaitez repartitionner l’entrée en fonction de DeviceID, votre requête serait la suivante :

WITH RepartitionedInput AS 
( 
    SELECT * 
    FROM input PARTITION BY DeviceID
)

SELECT DeviceID, AVG(Reading) as AvgNormalReading  
INTO output
FROM RepartitionedInput  
GROUP BY DeviceId, TumblingWindow(minute, 1)

L’exemple de requête suivant joint deux flux de données repartitionnées. Lorsque vous joignez deux flux de données repartitionnées, les flux doivent avoir la même clé de partition et le même nombre de partitions. Le résultat est un flux qui a le même schéma de partition.

WITH step1 AS 
(
    SELECT * FROM input1 
    PARTITION BY DeviceID
),
step2 AS 
(
    SELECT * FROM input2 
    PARTITION BY DeviceID
)

SELECT * INTO output 
FROM step1 PARTITION BY DeviceID 
UNION step2 PARTITION BY DeviceID

Le schéma de sortie doit correspondre à la clé du schéma de flux et au nombre de flux pour que chaque sous-flux puisse être vidé de façon indépendante. Le flux peut également être de nouveau fusionné et repartitionné selon un schéma différent avant le vidage. Cependant, vous devez éviter cette méthode, car elle augmente la latence générale du traitement et l’utilisation des ressources.

Unités de streaming pour les repartitionnements

Testez et observez l’utilisation des ressources de votre travail pour déterminer le nombre exact de partitions dont vous avez besoin. Le nombre d’unités de streaming doit être ajusté en fonction des ressources physiques nécessaires à chaque partition. En règle générale, six unités de streaming sont nécessaires pour chaque partition. Si les ressources attribuées au travail sont insuffisantes, le système applique uniquement le repartitionnement s’il est avantageux pour le travail.

Repartitionnements pour une sortie SQL

Quand votre travail utilise une base de données SQL pour la sortie, utilisez le repartitionnement explicite pour qu’il corresponde au nombre de partitions optimal et, ainsi, maximiser le débit. Étant donné que SQL fonctionne mieux avec huit enregistreurs, le repartitionnement du flux en huit partitions avant le vidage, ou à un point quelconque en amont, peut améliorer le niveau de performance du travail.

Quand il y a plus de huit partitions d’entrée, l’héritage du schéma de partitionnement d’entrée peut ne pas être un choix approprié. Envisagez d’utiliser INTO dans votre requête pour spécifier explicitement le nombre de générateurs de sortie.

L’exemple suivant lit l’entrée, qu’elle soit partitionnée naturellement ou non, puis repartitionne le flux en dix partitions conformément à la dimension de DeviceID et vide les données vers la sortie.

SELECT * INTO [output] 
FROM [input] 
PARTITION BY DeviceID INTO 10

Pour plus d'informations, consultez Sortie d'Azure Stream Analytics dans Azure SQL Database.

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