Tworzenie i uruchamianie notesu za pomocą biblioteki Kqlmagic

2025-04-08

Ważny

Usługa Azure Data Studio zostanie wycofana 28 lutego 2026 r.. Zalecamy używanie programu Visual Studio Code. Aby uzyskać więcej informacji na temat migracji do programu Visual Studio Code, odwiedź Co się dzieje z usługą Azure Data Studio?

Kqlmagic to polecenie, które rozszerza możliwości jądra języka Python w notesach usługi Azure Data Studio. Możesz łączyć język Python z językiem zapytań Kusto (KQL), aby przeszukiwać i wizualizować dane przy użyciu rozbudowanej biblioteki Plotly zintegrowanej z poleceniami render. Środowisko Kqlmagic zapewnia korzyści z notesów, analizy danych i zaawansowanych funkcji języka Python w tej samej lokalizacji. Obsługiwane źródła danych dla Kqlmagic obejmują Azure Data Explorer, Application Insights i dzienniki Azure Monitor.

W tym artykule pokazano, jak utworzyć i uruchomić notes w narzędziu Azure Data Studio przy użyciu rozszerzenia Kqlmagic dla klastra usługi Azure Data Explorer, dziennika usługi Application Insights i dzienników usługi Azure Monitor.

Wymagania wstępne

Instalowanie i konfigurowanie biblioteki Kqlmagic w notesie

Kroki opisane w tej sekcji są uruchamiane w notesie usługi Azure Data Studio.

Utwórz nowy notatnik i zmień Kernel na Python 3.
Jeśli pakiety wymagają aktualizacji, może zostać wyświetlony monit o uaktualnienie pakietów języka Python.

Zainstaluj bibliotekę Kqlmagic:

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

Sprawdź, czy jest zainstalowany:

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

Zrzut ekranu przedstawiający listę.

Załaduj Kqlmagic:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Uwaga

Jeśli ten krok zakończy się niepowodzeniem, zamknij plik i otwórz go ponownie.
Możesz sprawdzić, czy plik Kqlmagic jest poprawnie załadowany, przeglądając dokumentację pomocy lub sprawdzając wersję.
```
%kql --help "help"
```
Uwaga

Jeśli Samples@help zostanie wyświetlone pytanie o hasło, możesz pozostawić je puste i nacisnąć Enter.

Aby sprawdzić, która wersja programu Kqlmagic jest zainstalowana, uruchom poniższe polecenie.
```
%kql --version
```

Narzędzie Kqlmagic z klastrem usługi Azure Data Explorer

W tej sekcji opisano sposób uruchamiania analizy danych przy użyciu biblioteki Kqlmagic z klastrem usługi Azure Data Explorer.

Ładowanie i uwierzytelnianie usługi Kqlmagic dla usługi Azure Data Explorer

Uwaga

Za każdym razem, gdy tworzysz nowy notes w narzędziu Azure Data Studio, musisz załadować rozszerzenie Kqlmagic.

Sprawdź, czy Jądro jest ustawione na Python3.
Załaduj Kqlmagic:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Połącz się z klastrem i uwierzytelnij:
```
%kql azureDataExplorer://code;cluster='help';database='Samples'
```
Uwaga

Jeśli używasz własnego klastra ADX, musisz uwzględnić region w parametry połączenia w następujący sposób:

%kql azuredataexplorer://code;cluster='mycluster.westus';database='mykustodb' Używasz logowania urządzenia do uwierzytelniania. Skopiuj kod z danych wyjściowych i wybierz pozycję Uwierzytelnij , co spowoduje otwarcie przeglądarki, w której należy wkleić kod. Po pomyślnym uwierzytelnieniu możesz wrócić do usługi Azure Data Studio, aby kontynuować pracę z resztą skryptu.

Wykonywanie zapytań i wizualizowanie dla usługi Azure Data Explorer

Wykonywanie zapytań o dane przy użyciu operatora renderowania i wizualizowanie danych przy użyciu biblioteki plotly. To zapytanie i wizualizacja udostępnia zintegrowane środowisko korzystające z natywnego języka KQL.

Przeanalizuj 10 najważniejszych zdarzeń burzy według stanu i częstotliwości:
```
%kql StormEvents | summarize count() by State | sort by count_ | limit 10
```
Jeśli znasz język zapytań Kusto (KQL), możesz wpisać zapytanie po %kql.

Wizualizowanie wykresu osi czasu:

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

Zrzut ekranu przedstawiający wykres czasu.

Przykład zapytania wielowierszowego przy użyciu %%kql.

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

Zrzut ekranu z przykładem wielowierszowego zapytania.

Kqlmagic z usługą Application Insights

Ładowanie i uwierzytelnianie usługi Kqlmagic dla usługi Application Insights

Sprawdź, czy jądro jest ustawione na Python3.
Załaduj Kqlmagic:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Uwaga

Za każdym razem, gdy tworzysz nowy notes w narzędziu Azure Data Studio, musisz załadować rozszerzenie Kqlmagic.
Nawiązywanie połączenia i uwierzytelnianie.

Najpierw musisz wygenerować klucz interfejsu API dla zasobu usługi Application Insights. Następnie użyj identyfikatora aplikacji i klucza interfejsu API, aby nawiązać połączenie z usługą Application Insights z notesu:
```
%kql appinsights://appid='DEMO_APP';appkey='DEMO_KEY'
```

Wykonywanie zapytań i wizualizowanie w usłudze Application Insights

Pokaż widoki stron:
```
%%kql
pageViews
| limit 10
```
Uwaga

Użyj myszy, aby przeciągnąć obszar wykresu, aby powiększyć określoną datę.

Pokaż widoki strony na wykresie osi czasu:

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

Zrzut ekranu przedstawiający wykres osi czasu.

Kqlmagic z dziennikami usługi Azure Monitor

Ładowanie i uwierzytelnianie usługi Kqlmagic dla dzienników usługi Azure Monitor

Sprawdź, czy jądro jest ustawione na Python3.
Załaduj Kqlmagic:
```
%reload_ext Kqlmagic
```
Uwaga

Za każdym razem, gdy tworzysz nowy notes w narzędziu Azure Data Studio, musisz załadować rozszerzenie Kqlmagic.

Łączenie i uwierzytelnianie:

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

Zrzut ekranu przedstawiający uwierzytelnianie usługi Log Analytics.

Wykonywanie zapytań i wizualizowanie dzienników usługi Azure Monitor

Wyświetl wykres osi czasu:

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

Zrzut ekranu przedstawiający dzienny wykres czasowy węzłów Kubernetes w Log Analytics.

Następne kroki

Dowiedz się więcej o notesach i Kqlmagic:

Rozszerzenie Kusto (KQL) dla programu Azure Data Studio (wersja próbna)
Tworzenie i uruchamianie notesu Kusto (KQL) (wersja zapoznawcza)
Użyj notesu Jupyter Notebook i rozszerzenia Kqlmagic do analizowania danych w usłudze Azure Data Explorer
Rozszerzenie (Magic) do notesów Jupyter Notebook i laboratorium Jupyter, które umożliwia korzystanie z notesu podczas pracy z danymi usługi Kusto Application Insights i logAnalytics.
Kqlmagic
Jak używać notesów w narzędziu Azure Data Studio

Udostępnij za pośrednictwem