快速入门：在Visual Studio中创建一个流分析职位

在这个快速入门中，你将使用Visual Studio的Azure 流分析工具创建一个流分析职位。 示例作业读取物联网集线器设备的流数据。 你定义一个作业，当温度超过27°时计算平均温度，并将结果输出事件写入blob存储的新文件。

Prerequisites

在开始之前，确保你具备以下先决条件。

注释

为了获得最佳本地开发体验，请使用 适用于 Visual Studio Code 的流分析工具。 Visual Studio 2019（版本2.6.3000.0）的Stream Analytics工具存在已知的功能漏洞，且未获得进一步改进。 Visual Studio 和 Visual Studio Code 工具不支持中国东部、中国北部、德国中部和德国东北部区域的作业。

• 拥有有效订阅的 Azure 帐户。 如果没有 Azure 订阅，可以创建一个免费帐户。

• Visual Studio 2019。 企业版（终极版/高级版）、专业版和社区版都能用，但Express版不行。

• 安装了 Visual Studio 的 Stream Analytics 工具。

对输入数据进行准备

在定义流分析作业之前，先准备好以后配置为作业输入的数据。 准备输入数据时，请完成以下步骤：

1. 登录到 Azure 门户。

2. 选择“ 创建资源>物联网>IoT 中心”。

3. 在 IoT 中心 窗格中，输入以下信息：

   设置	建议的值	说明
   Subscription	<订阅>	选择要使用的 Azure 订阅。
   资源组	asaquickstart-resourcegroup	选择“ 新建 ”，然后输入帐户的新资源组名称。
   IoT 中心名称	MyASAIoTHub	为你的物联网集线器选择一个名称。
   区域	<选择离用户最近的地区>	选择一个可以托管物联网中心的地理位置。 使用离用户最近的位置。
   层	免费	对于本快速启动，请选择免费（如果它在您的订阅中仍然可用）。 如果免费层不可用，请选择可用的最低层。 有关详细信息，请参阅 IoT 中心定价。

   

4. 选择“查看 + 创建”。 查看您的物联网中枢信息并选择 创建。 你的物联网中枢可能需要几分钟时间来创建。 在 “通知 ”窗格中监视进度。

5. 部署完成后，选择 “前往资源 ”，导航到您的物联网中心页面。

6. 在 IoT 中心页上，在左侧导航菜单上选择“设备管理”下的“设备”。

7. 在“ 设备 ”页上，选择工具栏上的 “+ 添加设备 ”。

   

8. 在“ 创建设备 ”页上，输入设备的名称，然后选择“ 保存”。

   

9. 创建设备后，从 物联网设备 列表打开它。 如果尚未看到设备，请刷新页面。

   

10. 复制 主连接字符串 并将其保存到记事本，以供以后使用。

创建 Blob 存储

在本节中，你需要创建一个 Azure 存储 账户和一个 blob 容器来存储作业的输出事件。

1. 从 Azure 门户的左上角选择“创建资源”“存储”>“存储帐户”>。

2. 在 “创建存储帐户 ”窗格中，输入存储帐户名称、位置和资源组。 选择与创建的 IoT 中心相同的位置和资源组。 然后选择 “查看 + 创建 ”以创建帐户。

   

3. 创建存储帐户后，在概览窗格中选择 Blob 服务磁贴。

   

4. 在 Blob 服务 页上，选择工具栏上的 + 容器。

5. 在 “新建容器 ”页上，输入容器的名称，例如 container1。 将 公共访问级别 保留为 “专用”（无匿名访问）， 然后选择“ 创建”。

   

创建流分析项目

在Visual Studio中创建一个流分析项目，定义作业的输入、输出和查询。

1. 启动 Visual Studio。

2. 选择文件>新建项目。

3. 在模板列表中，选择 Stream Analytics，然后选择 Azure 流分析 Application。

4. 输入项目 名称、 地点和 解决方案名称，选择 创建。

   

5. 注意 Azure 流分析 项目中的元素。

   

选择所需的订阅

将 Visual Studio 连接到包含你创建资源的 Azure 订阅。

1. 在 Visual Studio 的 “视图 ”菜单上，选择 “服务器资源管理器”。
2. 选择并长按（或右键点击）Azure，选择连接 Microsoft Azure 订阅，然后用你的 Azure 账户登录。

定义输入

配置作业输入，使其从你创建的 IoT 中心读取流式数据。

1. 在 解决方案资源管理器 中，展开 Inputs 节点并打开 Input.json。

2. 使用以下值填写 流分析输入配置 ：

   设置	建议的值	说明
   输入别名	Input	输入一个名称以识别该职位的输入。
   源类型	数据流	选择适当的输入源：数据流或引用数据。
   来源	IoT 中心	选择适当的输入源。
   Resource	从当前帐户中选择数据源	选择手动输入数据或选择现有帐户。
   Subscription	<订阅>	选择包含你创建的物联网中枢的Azure订阅。
   IoT 中心	MyASAIoTHub	选择或输入您的物联网集线器名称。 如果你在同一订阅中创建物联网集线器名称，它们会自动显示。

3. 将其他选项保留为默认值，然后选择“ 保存 ”以保存设置。

   

定义输出

配置作业输出将结果写入你的 blob 存储容器。

1. 在 解决方案资源管理器 中，展开输出节点并打开 Output.json。

2. 使用以下值填写 流分析输出配置 ：

   设置	建议的值	说明
   输出别名	输出	输入名称，用于标识该作业的输出。
   接收器	Data Lake Storage Gen 2/Blob 存储	选择适当的汇聚点。
   Resource	手动提供数据源设置	选择手动输入数据或选择现有帐户。
   Subscription	<订阅>	选择具有您所创建存储帐户的 Azure 订阅。 存储帐户可以位于同一订阅中或不同订阅中。 这个例子假设你在同一订阅中创建了一个存储账户。
   存储帐户	asa快速启动存储	选择或输入存储帐户的名称。 如果你在同一订阅中创建存储账户名称，会自动显示。
   集装箱	container1	选择在存储帐户中创建的现有容器。
   路径模式	输出	输入一个文件路径名称，在容器内创建。

3. 将其他选项保留为默认值，然后选择“ 保存 ”以保存设置。

   

定义转换查询

定义一个查询，过滤流数据并将结果发送到输出。

1. 从 Visual Studio 中的解决方案资源管理器打开 Script.asaql。

2. 添加以下查询：

   SELECT *
   INTO Output
   FROM Input
   WHERE Temperature > 27
   

将流分析查询提交到 Azure

向 Azure 提交查询以创建流分析任务。

1. 在 查询编辑器中，在脚本编辑器中选择“ 提交到 Azure ”。

2. 在 “提交作业 ”窗口中，选择“ 创建新的 Azure 流分析作业”。

3. 输入 作业名称。

4. 选择 Azure 订阅。

5. 选择 资源组。

6. 保留 群集的默认值。

7. 选择你在快速开始时使用的 地点 。

8. 选择“提交”。

   

运行 IoT 模拟器

运行树莓派模拟器，将样本传感器数据发送到你的物联网集线器。

1. 在新浏览器选项卡或窗口中打开 Raspberry Pi Azure IoT Online 模拟器 。

2. 将第 15 行中的占位符替换为在上一部分中保存的 Azure IoT 中心设备连接字符串。

3. 选择 运行。 输出应该显示发送到物联网集线器的传感器数据和消息。

   

启动流分析作业并检查输出

启动作业，验证它是否处理输入事件并将输出写入blob存储。

1. 创建工作时，工作视图会自动打开。 点击绿色箭头按钮开始工作。

   

2. 将 作业输出启动模式 更改为 JobStartTime ，然后选择“ 启动”。

   

3. 作业状态变为 正在运行，并且会显示输入和输出事件。 这个变化可能需要几分钟。 选择工具栏上的 “刷新 ”按钮以刷新指标。

   

4. 要查看结果，在 “查看” 菜单中选择 云资源管理器，进入资源组中的存储账户。 在 Blob 容器下，打开 container1，然后打开 output 文件路径。

   

清理资源

当你不再需要它们时，删除资源组、流媒体作业和所有相关资源。 删除作业后，将停止对其消耗的流式处理单元计费。 如果你打算以后还用这份工作，先停下来，需要时再重新开始。 如果你不打算再用这个工作，请按照以下步骤删除本快速入门创建的所有资源：

1. 在Azure门户的左侧菜单中，选择资源组，然后选择你创建的资源名称。
2. 在资源组页上选择“删除”，在文本框中键入要删除的资源的名称，然后选择“删除”。

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