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通过重新分区优化使用 Azure 流分析进行的处理

项目
03/05/2024

本文介绍如何使用重新分区针对无法完全并行化的方案缩放 Azure 流分析查询。

如果出现以下情况，则可能无法使用并行化：

你无法控制输入流的分区键。
你的源“散布”的输入跨多个以后需要合并的分区。

当你处理的数据所在的流不是按照自然的输入方案（例如事件中心的 PartitionId）分片时，需要重新分区或重新组织。如果重新分区，则每个分片都可以独立处理，这样就可以通过线性方式横向扩展流式处理管道。

如何重新分区

可以通过两种方式对输入进行重新分区：

使用执行重新分区的单独流分析作业
使用单个作业，但在进行重新分区后执行自定义分析逻辑

创建单独的流分析作业对输入进行重新分区

可以创建使用分区键读取输入并将其写入到事件中心输出的作业。然后，此事件中心可以作为另一个流分析作业的输入，你可以在其中实现分析逻辑。在作业中配置此事件中心输出时，必须指定分区键，流分析将使用该分区键对数据重新分区。

-- For compat level 1.2 or higher
SELECT * 
INTO output
FROM input

--For compat level 1.1 or lower
SELECT *
INTO output
FROM input PARTITION BY PartitionId

在单个流分析作业中对输入进行重新分区

你还可以在查询中引入一个步骤，该步骤将先对输入重新分区，以供查询中的其他步骤使用。例如，如果想要基于 DeviceId 对输入重新分区，则查询将为：

WITH RepartitionedInput AS 
( 
    SELECT * 
    FROM input PARTITION BY DeviceID
)

SELECT DeviceID, AVG(Reading) as AvgNormalReading  
INTO output
FROM RepartitionedInput  
GROUP BY DeviceId, TumblingWindow(minute, 1)

以下示例查询联接两个其数据已重新分区的流。联接两个数据已重新分区的流时，这两个流必须有相同的分区键和计数。结果就是一个具有相同分区方案的流。

WITH step1 AS 
(
    SELECT * FROM input1 
    PARTITION BY DeviceID
),
step2 AS 
(
    SELECT * FROM input2 
    PARTITION BY DeviceID
)

SELECT * INTO output 
FROM step1 PARTITION BY DeviceID 
UNION step2 PARTITION BY DeviceID

输出方案应该与流方案键和计数匹配，这样就可以单独刷新每个子流。流也可以在刷新之前通过另一方案再次进行合并和重新分区，但是应避免该方法，因为它会导致常规处理延迟增加，以及资源使用率增加。

重新分区的流单元

试验并观察作业的资源使用情况，确定所需的具体分区数。流单元 (SU) 的数目必须按照每个分区所需的物理资源进行调整。通常情况下，每个分区需要六个 SU。如果分配给作业的资源不足，系统只会在有益于作业的情况下应用重新分区。

针对 SQL 输出的重新分区

当作业使用 SQL 数据库进行输出时，请使用显式重新分区来匹配优化的分区计数，以便将吞吐量最大化。由于 SQL 在使用八个写入器时效果最佳，因此在刷新之前或更上游的某个位置将流重新分区为八个可能会有益于作业性能。

如果输入分区超过 8 个，则继承输入分区方案可能不是适当的选择。请考虑在查询中使用 INTO 来显式指定输出写入器的数量。

以下示例从输入中读取数据（而不考虑其自然分区情况如何），然后根据 DeviceID 维度将流重新划分为十份，并将数据刷新到输出。

SELECT * INTO [output] 
FROM [input] 
PARTITION BY DeviceID INTO 10

有关详细信息，请参阅从 Azure 流分析输出到 Azure SQL 数据库。

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