Rute datastrømmer basert på innhold i Fabric-hendelsesstrømmer (forhåndsversjon)
Denne artikkelen viser deg hvordan du ruter hendelser basert på innhold i Hendelsesstrømmer for Microsoft Fabric.
Nå kan du bruke redigeringsprogrammet uten kode i fabric-hendelsesstrømmenes hovedlerret til å opprette kompleks logikk for strømbehandling uten å skrive kode. Denne funksjonen gjør det enklere å skreddersy, transformere og administrere datastrømmene dine. Når du har angitt stream-behandlingsoperasjonene, kan du enkelt sende datastrømmene til forskjellige mål i henhold til spesifikke skjema- og strømdata.
Viktig
Forbedrede funksjoner for Fabric-hendelsesstrømmer er for øyeblikket i forhåndsversjon.
Støttede operasjoner
Her er listen over operasjoner som støttes for databehandling i sanntid:
Aggreger: Støtter SUMMER-, GJENNOMSNITT-, MIN- og MAX-funksjoner som utfører beregninger på en kolonne med verdier, og returnerer ett enkelt resultat.
Utvid: Utvid en matriseverdi og opprett en ny rad for hver verdi i en matrise.
Filter: Velg eller filtrer bestemte rader fra datastrømmen basert på en betingelse.
Grupper etter: Aggreger alle hendelsesdata i et bestemt tidsvindu, med alternativet for å gruppere én eller flere kolonner.
Behandle felt: Legge til, fjerne eller endre datatypen for et felt eller en kolonne i datastrømmene.
Union: Koble til to eller flere datastrømmer med delte felt med samme navn og datatype i én datastrøm. Felt som ikke samsvarer, slippes.
Bli med: Kombiner data fra to strømmer basert på en samsvarende betingelse mellom dem.
Støttede mål
Mål som støttes er:
Lakehouse: Dette målet gir deg muligheten til å forvandle dine sanntidshendelser før inntak til lakehouse. Sanntidshendelser konverteres til Delta Lake-format og lagres deretter i de angitte lakehouse-tabellene. Dette målet hjelper deg med scenarioer for datalagring.
KQL-database: Dette målet lar deg innta hendelsesdataene i sanntid i KQL-database, der du kan bruke det kraftige Kusto-spørringsspråket (KQL) til å spørre og analysere dataene. Med dataene i KQL Database kan du få dypere innsikt i hendelsesdataene og opprette rike rapporter og instrumentbord.
Refleks: Med dette målet kan du koble hendelsesdataene i sanntid direkte til en refleks. Refleks er en type intelligent agent som inneholder all nødvendig informasjon for å koble til data, overvåke betingelser og handle. Når dataene når bestemte terskler eller samsvarer med andre mønstre, utfører Refleks automatisk nødvendige handlinger, for eksempel å varsle brukere eller starte Power Automate-arbeidsflyter.
Egendefinert endepunkt (tidligere egendefinert app): Med dette målet kan du enkelt rute sanntidshendelsene til et egendefinert program. Med dette målet kan du koble dine egne programmer til hendelsesstrømmen og bruke hendelsesdataene i sanntid. Det er nyttig når du vil gå ut av sanntidsdata til et eksternt system utenfor Microsoft Fabric.
Stream: Dette målet representerer standard rå hendelsesstrøm transformert av en serie operasjoner, også kalt en avledet strøm. Når du er opprettet, kan du vise strømmen fra sanntidshuben.
Eksemplet nedenfor viser hvordan tre forskjellige fabric-hendelsesstrømsmål kan betjene separate funksjoner for én enkelt datakilde. Én KQL-database er angitt for lagring av rådata, en annen KQL-database er for å beholde filtrerte datastrømmer, og Lakehouse brukes til lagring av aggregerte verdier.
Hvis du vil transformere og rute datastrømmen basert på innhold, følger du fremgangsmåten på Rediger og publiserer en hendelsesstrøm og begynner å utforme logikker for strømbehandling for datastrømmen.