Jegyzetfüzet létrehozása és futtatása a Kqlmagic használatával

Cikk
10/16/2024

A Kqlmagic egy parancs, amely kibővíti a Python-kernel képességeit az Azure Data Studio-jegyzetfüzetekben. A Python és a Kusto lekérdezési nyelv (KQL) kombinálásával adatokat kérdezhet le és jeleníthet meg a parancsokkal integrált gazdag Plotly-kódtár használatával render . A Kqlmagic a jegyzetfüzetek, az adatelemzés és a Gazdag Python-képességek előnyeit nyújtja ugyanazon a helyen. A Kqlmagic által támogatott adatforrások közé tartoznak az Azure Data Explorer, az Application Insights és az Azure Monitor naplói.

Ez a cikk bemutatja, hogyan hozhat létre és futtathat jegyzetfüzetet az Azure Data Studióban az Azure Data Explorer-fürt Kqlmagic bővítményével, az Application Insights-naplókkal és az Azure Monitor-naplókkal.

Előfeltételek

A Kqlmagic telepítése és beállítása jegyzetfüzetben

A szakasz lépései egy Azure Data Studio-jegyzetfüzeten belül futnak.

Hozzon létre egy új jegyzetfüzetet, és módosítsa a Kernelt Python 3-ra.
Előfordulhat, hogy a rendszer kérni fogja a Python-csomagok frissítését, amikor a csomagokat frissíteni kell.

Telepítse a Kqlmagicot:

import sys
!{sys.executable} -m pip install Kqlmagic --no-cache-dir --upgrade

Ellenőrizze, hogy telepítve van-e:

import sys
!{sys.executable} -m pip list

Képernyőkép a listáról.

Kqlmagic betöltése:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Feljegyzés

Ha ez a lépés sikertelen, zárja be a fájlt, és nyissa meg újra.
A súgódokumentáció tallózásával vagy a verzió keresésével ellenőrizheti, hogy a Kqlmagic megfelelően van-e betöltve.
```
%kql --help "help"
```
Feljegyzés

Ha Samples@help jelszót kér, üresen hagyhatja, és nyomja le az Enter billentyűt.

A Kqlmagic melyik verziójának megtekintéséhez futtassa az alábbi parancsot.
```
%kql --version
```

Kqlmagic egy Azure Data Explorer-fürttel

Ez a szakasz azt ismerteti, hogyan futtathat adatelemzést a Kqlmagic használatával egy Azure Data Explorer-fürttel.

A Kqlmagic betöltése és hitelesítése az Azure Data Explorerhez

Feljegyzés

Minden alkalommal, amikor új jegyzetfüzetet hoz létre az Azure Data Studióban, be kell töltenie a Kqlmagic bővítményt.

Ellenőrizze, hogy a Kernel Python3-ra van-e állítva.
Kqlmagic betöltése:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Csatlakozzon a fürthöz, és hitelesítse a következőt:
```
%kql azureDataExplorer://code;cluster='help';database='Samples'
```
Feljegyzés

Ha saját ADX-fürtöt használ, a régiót az alábbi módon kell felvennie a kapcsolati sztring:

%kql azuredataexplorer://code;cluster='mycluster.westus';database='mykustodb' A hitelesítéshez eszközbe való bejelentkezést használ. Másolja ki a kódot a kimenetből, és válassza a hitelesítést, amely megnyitja a böngészőt, ahol be kell illesztenie a kódot. A sikeres hitelesítés után visszatérhet az Azure Data Studióba, és folytathatja a szkript többi részét.

Lekérdezés és vizualizáció az Azure Data Explorerben

Adatokat kérdezhet le a renderelési operátor használatával, és megjelenítheti az adatokat a diagramtár használatával. Ez a lekérdezés és vizualizáció natív KQL-t használó integrált felületet biztosít.

Az első 10 viharesemény elemzése állapot és gyakoriság szerint:
```
%kql StormEvents | summarize count() by State | sort by count_ | limit 10
```
Ha ismeri a Kusto lekérdezésnyelv (KQL), a lekérdezést a következő után %kqladhatja meg.

Ütemtervdiagram megjelenítése:

%kql StormEvents \
| summarize event_count=count() by bin(StartTime, 1d) \
| render timechart title= 'Daily Storm Events'

Idődiagram képernyőképe.

Többsoros lekérdezési minta a .%%kql

%%kql
StormEvents
| summarize count() by State
| sort by count_
| limit 10
| render columnchart title='Top 10 States by Storm Event count'

Többsoros lekérdezési minta képernyőképe.

Kqlmagic és Application Insights

A Kqlmagic betöltése és hitelesítése az Application Insightshoz

Ellenőrizze, hogy a Kernel Python3-ra van-e állítva.
Kqlmagic betöltése:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Feljegyzés

Minden alkalommal, amikor új jegyzetfüzetet hoz létre az Azure Data Studióban, be kell töltenie a Kqlmagic bővítményt.
Csatlakozás és hitelesítés.

Először létre kell hoznia egy API-kulcsot az Application Insights-erőforráshoz. Ezután az alkalmazásazonosító és az API-kulcs használatával csatlakozzon az Application Insightshoz a jegyzetfüzetből:
```
%kql appinsights://appid='DEMO_APP';appkey='DEMO_KEY'
```

Lekérdezés és vizualizáció az Application Insightshoz

Oldalnézetek megjelenítése:
```
%%kql
pageViews
| limit 10
```
Feljegyzés

Az egérrel húzza a diagram egy területét az adott dátum(ok) nagyításához.

Oldalmegtekintések megjelenítése ütemtervdiagramon:

%%kql
pageViews
| summarize event_count=count() by name, bin(timestamp, 1d)
| render timechart title= 'Daily Page Views'

Képernyőkép az ütemtervdiagramról.

Kqlmagic az Azure Monitor-naplókkal

Kqlmagic betöltése és hitelesítése az Azure Monitor-naplókhoz

Ellenőrizze, hogy a Kernel Python3-ra van-e állítva.
Kqlmagic betöltése:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Feljegyzés

Minden alkalommal, amikor új jegyzetfüzetet hoz létre az Azure Data Studióban, be kell töltenie a Kqlmagic bővítményt.

Csatlakozás és hitelesítés:

%kql loganalytics://workspace='DEMO_WORKSPACE';appkey='DEMO_KEY';alias='myworkspace'

Képernyőkép a log analytics-hitelesítésről.

Azure Monitor-naplók lekérdezése és vizualizációja

Ütemtervdiagram megtekintése:

%%kql
KubeNodeInventory
| summarize event_count=count() by Status, bin(TimeGenerated, 1d)
| render timechart title= 'Daily Kubernetes Nodes'

Képernyőkép a Log Analytics Napi Kubernetes Nodes idődiagramról.

Következő lépések

További információ a jegyzetfüzetekről és a Kqlmagicról:

Kusto (KQL) bővítmény az Azure Data Studióhoz (előzetes verzió)
Kusto (KQL) jegyzetfüzet létrehozása és futtatása (előzetes verzió)
Jupyter Notebook és Kqlmagic bővítmény használata adatok elemzéséhez az Azure Data Explorerben
A Jupyter Notebook és a Jupyter-tesztkörnyezet kiterjesztése (Magic), amely lehetővé teszi a jegyzetfüzetek Kusto Application Insights és LogAnalytics-adatokkal való használatát.
Kqlmagic
Jegyzetfüzetek használata az Azure Data Studióban

Megosztás a következőn keresztül: