События
31 мар., 23 - 2 апр., 23
Самое большое событие обучения Fabric, Power BI и SQL. 31 марта – 2 апреля. Используйте код FABINSIDER, чтобы сэкономить $400.
Зарегистрироваться сегодняЭтот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Azure Stream Analytics поддерживает обработку событий в форматах данных буфера протокола (Protobuf). При настройке входных данных можно использовать встроенный десериализатор Protobuf. Чтобы использовать встроенный десериализатор, укажите файл определения Protobuf, тип сообщения и стиль префикса.
Примечание
Azure Stream Analytics не поддерживает реестр схем для форматов данных буфера протокола (Protobuf).
Чтобы настроить задание Stream Analytics для десериализации событий в Protobuf:
После создания задания Stream Analytics выберите входные данные.
Выберите " Добавить входные данные" и выберите входные данные, которые необходимо настроить, чтобы открыть панель для входной конфигурации.
Выберите формат сериализации событий, чтобы отобразить раскрывающийся список, а затем выберите Protobuf.
Выполните настройку с помощью следующего руководства:
Имя свойства | Description |
---|---|
Файл определения Protobuf | Файл, указывающий структуру и типы данных событий Protobuf |
Тип сообщения | Тип сообщения, который требуется десериализировать |
Стиль префикса | Параметр, определяющий, сколько времени требуется для десериализации событий Protobuf правильно |
Дополнительные сведения о типах данных Protobuf см. в официальной документации по буферам протокола.
Десериализатор Protobuf принимает только один файл определения Protobuf одновременно. Импорт в пользовательские файлы определений Protobuf не поддерживается. Например:
Этот файл определения Protobuf ссылается на другой файл определения Protobuf в импорте. Так как десериализатор Protobuf будет иметь только текущий файл определения Protobuf и не знать, что такое careat.proto , он не сможет правильно десериализировать.
Если файл определения Protobuf содержит пространство имен или пакет, тип сообщения должен включать его. Например:
В десериализаторе Protobuf на портале тип сообщения должен быть Namespacetest.Volunteer
не обычным Volunteer
.
Если исходный пакет или пространство имен является всем верхним или нижним регистром, тип сообщения должен включать его с первым символом пакета или пространства имен в верхнем регистре. Например, если пространство имен имеет значение nameSpaceTest
, используйте nameSpaceTest.Volunteer
. Это правило применяется к типу сообщения без пространства имен или пакета.
Необходимо указать сообщение в файле определения protobuf без ключевого Optional
слова. В Proto 3 все поля являются необязательными. Например:
В этом файле определения Protobuf отображается сообщение с Optional
ключевым словом. Чтобы десериализировать правильно, необходимо удалить ключевое слово:
При отправке сообщений, сериализованных с помощью google.protobuf
, необходимо задать base128
тип префикса, так как это самый кросс-совместимый тип.
Сообщения службы не поддерживаются в десериализаторах Protobuf. Задание создает исключение, если вы пытаетесь использовать сообщение службы. Например:
Эти типы данных не поддерживаются:
Any
One of
(связанные с перечислениями)Durations
Struct
Field Mask
(не поддерживается protobuf-net)List Value
Value
Null Value
Empty
Примечание
Чтобы получить прямую помощь с помощью десериализатора Protobuf, отправьте сообщение электронной почты askasa@microsoft.comв .
События
31 мар., 23 - 2 апр., 23
Самое большое событие обучения Fabric, Power BI и SQL. 31 марта – 2 апреля. Используйте код FABINSIDER, чтобы сэкономить $400.
Зарегистрироваться сегодняОбучение
Модуль
Прием потоковых данных с помощью Azure Stream Analytics и Azure Synapse Analytic - Training
Azure Stream Analytics предоставляет обработчик обработки данных в режиме реального времени, который можно использовать для приема данных потоковой передачи в Azure Synapse Analytics для дальнейшего анализа и создания отчетов.
Сертификация
Продемонстрировать понимание распространенных задач проектирования данных для реализации рабочих нагрузок проектирования данных и управления ими в Microsoft Azure с помощью ряда служб Azure.
Документация
Анализ данных JSON и AVRO в Azure Stream Analytics - Azure Stream Analytics
В этой статье описывается, как работать с сложными типами данных, такими как массивы, JSON, форматированные данные CSV при использовании Azure Stream Analytics.
Справочник по языку запросов Stream Analytics - Stream Analytics Query
Azure Stream Analytics предлагает SQL-подобный язык запросов для преобразований и вычислений над потоками событий.
Состояние задания Azure Stream Analytics - Azure Stream Analytics
В этой статье описываются четыре разных состояния задания Stream Analytics: выполняется, остановлено, ухудшенная производительность и сбой.