Enriquecer dados e enviá-los ao hub de eventos usando o editor sem código do Stream Analytics
Este artigo descreve como você pode usar o editor sem código para criar um trabalho do Stream Analytics com facilidade. Ele faz uma leitura contínua dos hubs de eventos, enriquece os dados de entrada com os dados de referência SQL e grava os resultados continuamente no hub de eventos.
Pré-requisitos
- Os recursos de dados de referência dos Hubs de Eventos do Azure e do SQL precisam ser acessíveis publicamente e não podem estar protegidos por um firewall nem estar 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 enriquecer dados do hub de eventos
No portal do Azure, localize e selecione a instância dos Hubs de Eventos do Azure.
Selecione Recursos>Processar Dados e escolha Iniciar no cartão Enriquecer dados e enviá-los ao hub de eventos.
Insira um nome para o trabalho do Stream Analytics e selecione Criar.
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.
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.
- 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.
- 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.
Selecione o bloco Entrada SQL de referência para se conectar ao banco de dados SQL de referência.
Selecione o bloco Ingressar. No painel de configuração à direita, escolha um campo de cada entrada para unir os dados de entrada das duas entradas.
Selecione o bloco Gerenciar. No painel de configuração Gerenciar campos, escolha os campos que você quer enviar ao hub de eventos. Se você quiser adicionar todos os campos, clique em Adicionar todos os campos.
Selecione o bloco Hub de eventos. No painel de configuração do Hub de Eventos, preencha os parâmetros necessários e se conecte, como no caso da configuração do hub de eventos de entrada.
Opcionalmente, selecione Obter visualização estática/Atualizar visualização estática para ver a visualização de dados que será enviada ao hub de eventos.
Selecione Salvar e depois escolha Iniciar o trabalho do Stream Analytics.
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.
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.
Próximas etapas
Saiba mais sobre o Azure Stream Analytics e como monitorar o trabalho criado.
Comentários
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Em breve: Ao longo de 2024, eliminaremos os problemas do GitHub como o mecanismo de comentários para conteúdo e o substituiremos por um novo sistema de comentários. Para obter mais informações, consulteEnviar e exibir comentários de