快速入門：使用 Visual Studio Code 建立串流分析作業

發行項
07/17/2023

此快速入門說明如何在您的本機電腦中使用適用於 Visual Studio Code 的 ASA 工具延伸模組，來建立、執行及提交 Azure 串流分析 (ASA) 作業。您將了解如何建置 ASA 作業，以讀取來自 IoT 中樞的即時串流資料，並篩選溫度大於 27°的事件。輸出結果會傳送至 Blob 儲存體中的檔案。本快速入門中使用的輸入資料是由 Raspberry Pi 線上模擬器產生。

注意

Visual Studio Code 工具不支援中國東部、中國北部、德國中部和德國東北部區域中的作業。

必要條件

Azure 訂閱。如果您沒有 Azure 訂閱，請建立免費帳戶。
Visual Studio Code \(英文\)。

安裝 Azure 串流分析工具擴充功能

開啟 Visual Studio Code (VS Code)。
從左窗格上的 [延伸模組]，搜尋串流分析，然後選取 Azure 串流分析工具延伸模組上的 [安裝]。
安裝之後，選取活動列上的 Azure 圖示，然後登入 Azure。
登入之後，您就可以在 Azure 帳戶底下看到訂用帳戶。

注意

當您每次開啟 VS Code 時，ASA 工具延伸模組都會自動將您登入。如果您的帳戶使用雙因素驗證，建議您使用電話驗證而非使用 PIN 碼。若要登出您的 Azure 帳戶，按 Ctrl + Shift + P 並輸入 Azure: Sign Out。

準備輸入資料

定義串流分析作業前，您應先準備輸入資料。即時感應器資料會內嵌至 IoT 中樞，然後設定為作業輸入。若要準備作業所需的輸入資料，請遵循下列步驟：

登入 Azure 入口網站。
選取 [建立資源]> [物聯網] > [IoT 中樞]。
在 [IoT 中樞] 頁面上，輸入下列資訊：
- 訂用帳戶，選取您的 Azure 訂用帳戶。
- 資源群組，選取現有的資源群組，或建立新的資源群組。
- IoT 中樞名稱，輸入您 IoT 中樞的名稱。
- 區域，選取與您最接近的區域。
移至 [管理] 頁面，針對 [定價與級別層]，選取 [F1: 免費層] (如果您仍然可在訂用帳戶上取得此選項)。如需詳細資訊，請參閱 Azure IoT 中樞價格。
選取 [檢閱 + 建立]。檢閱您的 IoT 中樞資訊，然後選取 [建立]。此流程可能需要幾分鐘才能部署您的 IoT 中樞。
建立 IoT 中樞之後，選取 [前往資源] 以瀏覽至 [IoT 中樞] 頁面。 '
在 [IoT 中樞] 頁面上，選取左側功能表上的 [裝置]，然後選取 [+ 新增裝置]。
提供裝置識別碼，然後選取 [儲存]。
建立裝置之後，您應該會從 [IoT 裝置] 清單中看到裝置。如果您沒有看到 [重新整理] 按鈕，請選取頁面上的 [重新整理] 按鈕。
從清單中選取您的裝置。複製主要連接字串，然後將它儲存到記事本以供日後使用。

執行 IoT 模擬器

在新的瀏覽器索引標籤中，開啟 Raspberry Pi Azure IoT 線上模擬器 \(英文\)。
將行 15 中的預留位置取代為您先前儲存的 Azure IoT 中樞裝置連接字串。
選取執行。下列輸出會顯示傳送至 IoT 中樞的感應器資料和訊息。

建立 Blob 儲存體

從 Azure 入口網站的左上角，選取 [建立資源]>[儲存體]>[儲存體帳戶]。
在 [建立儲存體帳戶] 窗格中，輸入儲存體帳戶名稱、位置和資源。選擇與您建立的 IoT 中樞相同的位置和資源群組。然後，選取 [檢閱] 和 [建立] 以建立儲存體帳戶。
在 [儲存體帳戶] 頁面上，選取左側功能表中的 [容器]，然後選取命令列上的 [+ 容器]。
從 [新增容器] 頁面中，提供容器的名稱、將 [公用存取層級] 保留為 [私人 (沒有匿名存取)]，然後選取 [確定]。

建立串流分析專案

在 Visual Studio Code 中，按 Ctrl+Shift+P，並輸入 ASA：建立新專案。
輸入您的專案名稱 (例如 myASAproj)，然後選取專案的資料夾。
ASA 專案即會新增至您的工作區。其包含三個資料夾：輸入、輸出和功能。此外也包含查詢指令碼 (*.asaql)、JobConfig.json 檔案和 asaproj.json 組態檔。

Asaproj.json 檔案包含將串流分析作業提交至 Azure 所需的輸入、輸出和作業組態設定。

注意

當您從命令選擇區新增輸入和輸出時，對應的路徑會自動新增至 asaproj.json。如果您直接在磁碟上新增或移除輸入或輸出，您必須手動從 asaproj.json 加以新增或移除。您可以選擇將輸入和輸出放在某個位置，然後在每個 asaproj.json 檔案中指定路徑，以在不同的作業中參考這些輸入和輸出。

定義轉換查詢

開啟 myASAproj.asaql 檔案並新增下列查詢：

SELECT *
INTO Output
FROM Input
WHERE Temperature > 27

設定作業輸入

以滑鼠右鍵按一下您串流分析專案中的輸入資料夾。然後，從捷徑功能表中選取 [ASA：新增輸入]。

或者，按 Ctrl+Shift+P 以開啟命令選擇區，並輸入 ASA：新增輸入。
選擇 [IoT 中樞] 作為輸入類型。
從下拉式功能表中，選取 ASA 指令碼 *.asaql 和 [Azure 訂用帳戶]，然後按 ENTER。

在 [輸入] 資料夾底下，您會看到已建立 IoTHub1.json 檔案。將設定取代為下列建議值，並保留此處未提及之欄位的預設值。

設定	建議的值	名描述
Name	輸入	此輸入名稱會用於查詢中的 FROM 陳述式。
IotHubNamespace	spiothub	您 IoT 中樞的名稱。如果從您的訂用帳戶選取，就會自動偵測到 IoT 中樞名稱。
SharedAccessPolicyName	iothubowner

選取 [預覽資料]，以查看是否已為您的作業成功設定輸入資料。它將擷取 IoT 中樞範例，並在預覽視窗中顯示。

設定作業輸出

按 Ctrl+Shift+P 以開啟命令選擇區，並輸入 ASA：新增輸出。
針對接收類型選擇 [Data Lake Storage Gen2/Blob 儲存體]。
使用此輸出來選取查詢指令碼。
輸入 BlobStorage1 作為輸出檔案名稱。

使用下列值來編輯設定。請將此處未提及的欄位保留為預設值。

設定	建議的值	名描述
Name	輸出	此輸出名稱會用於查詢中的 INTO 陳述式。
儲存體帳戶	spstorageaccount0901	選擇或輸入儲存體帳戶的名稱。系統會自動偵測建立在相同訂用帳戶中的儲存體帳戶名稱。
容器	spcontainer	選取您在儲存體帳戶中建立的現有容器。

編譯指令碼並提交至 Azure

指令碼編譯會檢查語法和產生選自動部署的 Azure Resource Manager 範本。

以滑鼠右鍵按一下指令碼，然後選取 [ASA：編譯指令碼]。
編譯之後，您會在專案底下看到 [部署] 資料夾，其中包含兩個 Azure Resource Manager 範本。這兩個檔案會用於自動部署。
在查詢編輯器中，選取 [提交至 Azure]。

然後遵循指示來完成流程：選取訂用帳戶 > 選取作業 > 建立新作業 > 輸入作業名稱 > 選擇資源群組和區域。
選取 [發行至 Azure]，然後完成。等候它開啟新的索引標籤 [雲端作業檢視]，其中顯示您的作業狀態。

啟動串流分析工作並查看輸出

在 [雲端作業檢視] 索引標籤上，選取 [開始] 以在雲端中執行作業。此程序可能需要幾分鐘才能完成。
如果您的作業成功啟動，作業狀態就會變更為 [執行中]。您可以看到一個邏輯圖表，其中顯示 ASA 作業的執行方式。

若要檢視輸出結果，您可以在 Visual Studio Code 延伸模組中或 Azure 入口網站中開啟 Blob 儲存體。

下載並開啟檔案以查看輸出。

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清除資源

若不再需要，請刪除資源群組、串流分析作業和所有相關資源。刪除作業可避免因為作業使用串流單位而產生費用。如果您計劃在未來使用該作業，您可以將其停止並在之後需要時重新啟動。如果您將不繼續使用此作業，請使用下列步驟，刪除本快速入門所建立的所有資源：

從 Azure 入口網站的左側功能表中，選取 [資源群組]，然後選取您所建立資源的名稱。
在資源群組頁面上，選取 [刪除]。在下一個視窗中輸入要刪除的資源名稱，然後選取 [刪除]。

下一步

若要深入了解適用於 Visual Studio Code 的 ASA 工具延伸模組，請繼續下列文章：

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