Compartilhar via

Filtrar e ingerir para o SQL do Azure Synapse usando o editor sem código do Stream Analytics

  • Artigo

Este artigo descreve como você pode usar o editor sem código para criar um trabalho do Stream Analytics com facilidade. Ele lê continuamente nos Hubs de Eventos, filtra os dados de entrada e grava os resultados continuamente em uma tabela de SQL do Synapse.

Pré-requisitos

  • Os recursos dos Hubs de Eventos do Azure devem ser acessíveis publicamente e não podem estar protegidos por um firewall ou em uma Rede Virtual do Azure.
  • Os dados nos Hubs de Eventos precisam ser serializados no formato JSON, CSV ou Avro.

Desenvolver um trabalho do Stream Analytics para filtrar e ingerir dados

Use as etapas a seguir para desenvolver um trabalho do Stream Analytics para filtrar e ingerir dados em tempo real em uma tabela de SQL do Synapse.

  1. No portal do Azure, localize e selecione a instância dos Hubs de Eventos do Azure.

  2. Selecione Recursos>Processar Dados e selecione Iniciar no cartão Filtrar e ingerir para o SQL do Synapse.
    Captura de tela mostrando os cartões de início de dados dos Hubs de Eventos do processo.

  3. Insira um nome para identificar o trabalho do Stream Analytics e selecione Criar.
    Captura de tela mostrando a janela de trabalho Novo Stream Analytics na qual você insere o nome do trabalho.

  4. Especifique o tipo de Serialização dos dados na janela Hubs de Eventos e o Método de autenticação que o trabalho usará para se conectar aos Hubs de Eventos. Depois, selecione Conectar.
    Captura de tela mostrando a configuração da conexão dos Hubs de Eventos.

  5. Quando a conexão for estabelecida com êxito e você tiver fluxos de dados para a instância dos Hubs de Eventos, você verá duas coisas imediatamente:

    • Os campos presentes nos dados de entrada. Você pode escolher Adicionar campo ou selecionar o símbolo de três pontos ao lado de um campo para remover, renomear ou alterar o tipo.
      Captura de tela mostrando a lista de campos dos Hubs de Eventos em que você pode remover, renomear ou alterar o tipo de campo.
    • Um exemplo dinâmico dos dados de entrada na tabela Visualização de dados na exibição de diagrama. Ele é atualizado automaticamente com regularidade. Você pode selecionar Pausar visualização de streaming para ver uma exibição estática dos dados de entrada de exemplo.
      Captura de tela mostrando os dados de exemplo em Versão Prévia dos Dados.

  6. Na área Filtro, selecione um campo para filtrar os dados de entrada com uma condição.
    Captura de tela mostrando a área Filtrar em que você pode filtrar dados de entrada com uma condição.

  7. Selecione a tabela SQL do Synapse para enviar seus dados filtrados:

    1. Selecione Assinatura, Banco de Dados (nome do pool de SQL dedicado) e Método de autenticação no menu suspenso.
    2. Insira o nome da tabela em que os dados filtrados serão ingeridos. Selecione Conectar.
      Captura de tela mostrando os detalhes da conexão da tabela do SQL do Synapse.

    Observação

    O esquema de tabela precisa corresponder exatamente ao número de campos e tipos gerados pela pré-visualização dos dados.

  8. Como alterativa, selecione Obter visualização estática/Atualizar visualização estática para ver a visualização de dados que será ingerida na tabela selecionada do SQL do Synapse.
    Captura de tela mostrando a opção Obter visualização estática/Atualizar visualização estática.

  9. Selecione Salvar e depois escolha Iniciar o trabalho do Stream Analytics.
    Captura de tela mostrando as opções Salvar e Iniciar.

  10. Para iniciar o trabalho, especifique:

    • Selecione o número de SUs (unidades de streaming) com as quais o trabalho é executado. As SUs representam a quantidade de computação e memória alocada para o trabalho. É recomendável começar com três e depois ajuste conforme necessário.
    • Tratamento de erros de dados de saída – permite que você especifique o comportamento desejado quando a saída de um trabalho para seu destino falhar devido a erros de dados. Por padrão, seu trabalho tenta novamente até que a operação de gravação seja bem-sucedida. Você também pode optar por remover esses eventos de saída.
      Captura de tela mostrando as opções de trabalho Iniciar Stream Analytics em que você pode alterar o tempo de saída, definir o número de unidades de streaming e selecionar as opções de tratamento de erro dos dados de saída.

  11. Depois de selecionar Iniciar, o trabalho começará a ser executado em até dois minutos e as métricas serão abertas na seção da guia abaixo.

    Você também pode ver o trabalho na seção Processar Dados na guia Trabalhos do Stream Analytics. Selecione Abrir métricas para monitorá-las ou interrompê-las e reiniciá-las, conforme o necessário.

    Captura de tela da guia Trabalhos do Stream Analytics em que você vê o status dos trabalhos em execução.

Considerações ao usar o recurso de replicação geográfica dos Hubs de Eventos

Os Hubs de Eventos do Azure lançaram recentemente o recurso de Replicação geográfica em visualização pública. Esse recurso é diferente do recurso Recuperação de desastre geográfico dos Hubs de Eventos do Azure.

Quando o tipo de failover for Forçado e a consistência de replicação for Assíncrona, o trabalho do Stream Analytics não garante exatamente uma saída para uma saída dos Hubs de Eventos.

O Azure Stream Analytics, como produtor com um hub de eventos e uma saída, pode observar atraso de marca d'água no trabalho na durante o failover e durante a limitação pelos Hubs de Eventos, caso o atraso de replicação entre o primário e o secundário atinja o atraso máximo configurado.

O Azure Stream Analytics, como consumidor com os Hubs de Eventos como entrada, pode observar atraso de marca d'água no trabalho durante o failover e pode pular dados ou encontrar dados duplicados após a conclusão do failover.

Devido a essas limitações, recomendamos que você reinicie o trabalho do Stream Analytics com a hora de início apropriada logo após a conclusão do failover dos Hubs de Eventos. Além disso, como o recurso de replicação geográfica dos Hubs de Eventos está em visualização pública, não recomendamos usar esse padrão para trabalhos de produção do Stream Analytics neste momento. O comportamento atual do Stream Analytics melhorará antes que o recurso de replicação geográfica dos Hubs de Eventos esteja em disponibilidade geral e possa ser usado em trabalhos de produção do Stream Analytics.

Próximas etapas

Saiba mais sobre o Azure Stream Analytics e como monitorar o trabalho criado.