在 Azure 串流分析中剖析 JSON 和 Avro 資料

發行項
03/11/2024

Azure 串流分析可處理資料格式為 CSV、JSON 和 Avro 的事件。 JSON 和 Avro 資料都可進行結構化並包含一些複雜類型，例如巢狀物件 (記錄) 和陣列。

注意

由事件中樞擷取所建立的 AVRO 檔案是使用特定的格式，其會要求您使用「自訂還原序列化程式」功能。如需詳細資訊，請參閱使用 .NET 自訂還原序列化程式來讀取任何格式的輸入 \(部分機器翻譯\)。

記錄資料類型

當輸入資料流中使用對應的格式時，記錄資料類型可用來代表 JSON 和 Avro 陣列。這些範例會示範範例感應器，其會以 JSON 格式讀取輸入事件。以下是單一事件的範例：

{
    "DeviceId" : "12345",
    "Location" :
    {
        "Lat": 47,
        "Long": 122
    },
    "SensorReadings" :
    {
        "Temperature" : 80,
        "Humidity" : 70,
        "CustomSensor01" : 5,
        "CustomSensor02" : 99,
        "SensorMetadata" : 
        {
        "Manufacturer":"ABC",
        "Version":"1.2.45"
        }
    }
}

存取已知結構描述中的巢狀欄位

使用點表示法 (.) 輕鬆地直接從查詢存取巢狀欄位。例如，此查詢會選取上述 JSON 資料中 Location 屬性底下的緯度和經度座標。點標記法可用來導覽多個層級，如下所示。

SELECT
    DeviceID,
    Location.Lat,
    Location.Long,
    SensorReadings.Temperature,
    SensorReadings.SensorMetadata.Version
FROM input

結果如下：

DeviceID	Lat	long	溫度	版本
12345	47	122	80	1.2.45

選取所有屬性

您可以使用 '*' 萬用字元來選取巢狀記錄的所有屬性。請考慮下列範例：

SELECT
    DeviceID,
    Location.*
FROM input

結果如下：

DeviceID	Lat	long
12345	47	122

當屬性名稱為變數時，存取巢狀欄位

如果屬性名稱為變數，請使用 GetRecordPropertyValue \(英文\) 函式。這可讓您在無需對屬性名稱進行硬式編碼的情況下建置動態查詢。

例如，假設範例資料流需要與包含每個裝置感應器閾值的參考資料聯結。這類參考資料的程式碼片段如下所示。

{
    "DeviceId" : "12345",
    "SensorName" : "Temperature",
    "Value" : 85
},
{
    "DeviceId" : "12345",
    "SensorName" : "Humidity",
    "Value" : 65
}

這裡的目標是要將文章頂端的範例資料集與該參考資料聯結，並針對每個量值超過其閾值的感應器輸出單一事件。那表示如果有多個感應器皆高於其對應的閾值，透過聯結便能使上面的單一事件產生多個輸出事件。若要在不使用聯結的情況下達成類似結果，請參閱下列小節。

SELECT
    input.DeviceID,
    thresholds.SensorName,
    "Alert: Sensor above threshold" AS AlertMessage
FROM input      -- stream input
JOIN thresholds -- reference data input
ON
    input.DeviceId = thresholds.DeviceId
WHERE
    GetRecordPropertyValue(input.SensorReadings, thresholds.SensorName) > thresholds.Value

GetRecordPropertyValue 會選取 SensorReadings 中的屬性，其會以名稱比對來自參考資料的屬性名稱。接著會擷取來自 SensorReadings 的相關聯值。

結果如下：

DeviceID	SensorName	AlertMessage
12345	溼度	警告：感應器超過閾值

將記錄欄位轉換成個別的事件

若要將資料列欄位轉換成個別的事件，請搭配使用 APPLY 運算子和 GetRecordProperties 函式。

使用原始範例資料時，下列查詢可用來將屬性擷取為不同的事件。

SELECT
    event.DeviceID,
    sensorReading.PropertyName,
    sensorReading.PropertyValue
FROM input as event
CROSS APPLY GetRecordProperties(event.SensorReadings) AS sensorReading

結果如下：

DeviceID	SensorName	AlertMessage
12345	溫度	80
12345	溼度	70
12345	CustomSensor01	5
12345	CustomSensor02	99
12345	SensorMetadata	[object Object]

透過使用 WITH \(英文\)，便可以將那些事件路由到不同的目的地：

WITH Stage0 AS
(
    SELECT
        event.DeviceID,
        sensorReading.PropertyName,
        sensorReading.PropertyValue
    FROM input as event
    CROSS APPLY GetRecordProperties(event.SensorReadings) AS sensorReading
)

SELECT DeviceID, PropertyValue AS Temperature INTO TemperatureOutput FROM Stage0 WHERE PropertyName = 'Temperature'
SELECT DeviceID, PropertyValue AS Humidity INTO HumidityOutput FROM Stage0 WHERE PropertyName = 'Humidity'

剖析 SQL 參考資料中的 JSON 記錄

使用 Azure SQL Database 作為作業中的參考資料時，有可能會有包含 JSON 格式資料的資料行。範例如下所示。

DeviceID	資料
12345	{"key": "value1"}
54321	{"key": "value2"}

您可以透過撰寫簡單的 JavaScript 使用者定義函式，來剖析 Data 資料行中的 JSON 記錄。

function parseJson(string) {
return JSON.parse(string);
}

您接著可以在串流分析查詢中建立步驟來存取 JSON 記錄中的欄位，如下所示。

WITH parseJson as
(
SELECT DeviceID, udf.parseJson(sqlRefInput.Data) as metadata,
FROM sqlRefInput
)

SELECT metadata.key
INTO output
FROM streamInput
JOIN parseJson 
ON streamInput.DeviceID = parseJson.DeviceID

陣列資料類型

陣列資料類型是已排序的值集合。以下詳述陣列值的一些一般作業。這些範例使用函式 GetArrayElement、GetArrayElements、GetArrayLength，以及 APPLY 運算子。

以下是事件的範例。 CustomSensor03 和 SensorMetadata 都是 array 類型：

{
    "DeviceId" : "12345",
    "SensorReadings" :
    {
        "Temperature" : 80,
        "Humidity" : 70,
        "CustomSensor01" : 5,
        "CustomSensor02" : 99,
        "CustomSensor03": [12,-5,0]
     },
    "SensorMetadata":[
        {          
            "smKey":"Manufacturer",
            "smValue":"ABC"                
        },
        {
            "smKey":"Version",
            "smValue":"1.2.45"
        }
    ]
}

使用特定的陣列元素

選取指定索引處的陣列元素 (選取第一個陣列元素)：

SELECT
    GetArrayElement(SensorReadings.CustomSensor03, 0) AS firstElement
FROM input

結果如下：

firstElement
12

選取陣組長度

SELECT
    GetArrayLength(SensorReadings.CustomSensor03) AS arrayLength
FROM input

結果如下：

arrayLength
3

將陣列元素轉換成個別的事件

選取所有陣列元素做為個別事件。 APPLY 運算子和 GetArrayElements 內建函式一起擷取所有陣列元素且視為個別事件：

SELECT
    DeviceId,
	CustomSensor03Record.ArrayIndex,
	CustomSensor03Record.ArrayValue
FROM input
CROSS APPLY GetArrayElements(SensorReadings.CustomSensor03) AS CustomSensor03Record

結果如下：

DeviceId	ArrayIndex	ArrayValue
12345	0	12
12345	1	5-
12345	2	0

SELECT   
    i.DeviceId,	
    SensorMetadataRecords.ArrayValue.smKey as smKey,
    SensorMetadataRecords.ArrayValue.smValue as smValue
FROM input i
CROSS APPLY GetArrayElements(SensorMetadata) AS SensorMetadataRecords

結果如下：

DeviceId	smKey	smValue
12345	製造商	ABC
12345	版本	1.2.45

如果擷取的欄位必須出現在資料行中，您可以搭配 JOIN \(英文\) 作業使用 WITH \(英文\) 語法來對資料集進行樞紐分析。該聯結需要能避免重複的時間界限條件：

WITH DynamicCTE AS (
	SELECT   
		i.DeviceId,
		SensorMetadataRecords.ArrayValue.smKey as smKey,
		SensorMetadataRecords.ArrayValue.smValue as smValue
	FROM input i
	CROSS APPLY GetArrayElements(SensorMetadata) AS SensorMetadataRecords 
)

SELECT
	i.DeviceId,
	i.Location.*,
	V.smValue AS 'smVersion',
	M.smValue AS 'smManufacturer'
FROM input i
LEFT JOIN DynamicCTE V ON V.smKey = 'Version' and V.DeviceId = i.DeviceId AND DATEDIFF(minute,i,V) BETWEEN 0 AND 0 
LEFT JOIN DynamicCTE M ON M.smKey = 'Manufacturer' and M.DeviceId = i.DeviceId AND DATEDIFF(minute,i,M) BETWEEN 0 AND 0

結果如下：

DeviceId	Lat	long	smVersion	smManufacturer
12345	47	122	1.2.45	ABC

另請參閱

Azure 串流分析中的資料類型 \(英文\)

共用方式為

在 Azure 串流分析中剖析 JSON 和 Avro 資料

記錄資料類型

存取已知結構描述中的巢狀欄位

選取所有屬性

當屬性名稱為變數時，存取巢狀欄位

將記錄欄位轉換成個別的事件

剖析 SQL 參考資料中的 JSON 記錄

陣列資料類型

使用特定的陣列元素

選取陣組長度

將陣列元素轉換成個別的事件

另請參閱

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