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快速入门:使用 Azure 门户创建流分析作业

本快速入门介绍如何在 Azure 门户中创建流分析作业。 在本快速入门中,请定义一个流分析作业,以便读取实时流数据并筛选温度高于 27 的消息。 该流分析作业会从 IoT 中心读取数据,对数据进行转换,然后将输出数据写入到 Azure blob 存储中的容器。 在本快速入门中使用的输入数据由 Raspberry Pi 联机模拟器生成。

开始之前

如果还没有 Azure 订阅,可以创建一个免费帐户

对输入数据进行准备

在定义流分析作业之前,应该准备输入数据。 实时传感器数据将引入到 IoT 中心,随后配置为作业输入。 若要对作业所需的输入数据进行准备,请完成以下步骤:

  1. 登录 Azure 门户

  2. 选择“创建资源”。

    Screenshot showing the Create a resource menu.

  3. 在“创建资源”页中,选择“物联网”>“IoT 中心”。

    Screenshot showing the IoT Hub menu on the Create a resource page.

  4. 在“IoT 中心”页中,执行以下步骤:

    1. 对于“订阅”,请选择你的 Azure 订阅。
    2. 对于“资源组”,选择现有资源组或创建新的资源组。
    3. 对于“IoT 中心名称”,输入你的 IoT 中心的名称。
    4. 对于“区域”,选择离你最近的区域。
    5. 对于“层级”,如果你的订阅仍可选择免费层,则选择“免费层”。 有关详细信息,请参阅 IoT 中心定价
    6. 对于“每日消息数量限制”,保留默认值。
    7. 在完成时选择“下一步:网络”。

    Screenshot showing the IoT Hub page for creation.

  5. 选择“查看 + 创建”。 查看 IoT 中心信息,然后选择“创建”。 创建 IoT 中心可能需要数分钟的时间。 可在“通知”窗格中监视进度。

  6. 创建资源(IoT 中心)后,选择“转到资源”以导航到“IoT 中心”页。

  7. 在“IoT 中心”页中,选择左侧菜单中的“设备”,然后选择“+ 添加设备”。

    Screenshot showing the Add device button on the Devices page.

  8. 输入设备 ID,然后选择“保存”。

    Screenshot showing the Create a device page.

  9. 创建设备后,应该会在“IoT 设备”列表中看到该设备。 如果未看到,请选择页面上的“刷新”按钮。

    Screenshot showing the list of devices.

  10. 从列表中选择自己的设备。

  11. 在“设备”页面上,选择“主连接字符串”旁边的复制按钮,并将其保存到记事本以供稍后使用

    Screenshot showing the copy button next to device connection string.

创建 Blob 存储

  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,在页面底部选择“查看”。

    Screenshot showing the Create a storage account page.

  3. 在“查看”页中,查看设置,然后选择“创建”来创建帐户。

  4. 创建资源后,选择“转到资源”以导航到“存储帐户”页。

  5. 在“存储帐户”页中,选择左侧菜单中的“容器”,然后选择“+ 容器”。

    Screenshot showing the Add container menu on the Containers page.

  6. 在“新建容器”页中,为容器提供名称(例如 container1),然后选择“创建”。

    Screenshot showing the **Add container** page.

创建流分析作业

  1. 在同一浏览器窗口的单独选项卡上或在单独的浏览器窗口中,登录到 Azure 门户
  2. 在 Azure 门户的左上角选择“创建资源”。
  3. 从结果列表中选择“分析”>“流分析作业”。 如果未在列表中看到“流分析作业”,请使用主题上的搜索框搜索“流分析作业”,并从搜索结果中选择该选项。
  4. 在“新建流分析作业”页面上,执行以下操作:
    1. 对于“订阅”,请选择你的 Azure 订阅。

    2. 对于“资源组”,请选择之前在本快速入门中使用的同一资源。

    3. 对于“名称”,输入作业的名称。 流分析作业名称只能包含字母数字字符、连字符和下划线,其长度必须介于 3 到 63 个字符之间。

    4. 对于“托管环境”,确认选中“云”。 流分析作业可以部署到云或边缘设备。 你可以通过云部署到 Azure 云,并利用 Edge 选项部署到 IoT Edge 设备。

    5. 对于“流单位”,请选择“1”。 流单元表示执行作业所需的计算资源。 若要了解如何缩放流单元,请参阅了解和调整流单元一文。

    6. 在页面底部选择“查看 + 创建”。

      Screenshot showing the **New Stream Analytics job** page.

  5. 在“查看 + 创建”页中,查看设置,然后选择“创建”以创建“流分析”页。
  6. 在“部署”页中选择“转到资源”,以导航到“流分析作业”页。

配置作业输入

在此部分,需要配置流分析作业的 IoT 中心设备输入。 使用在本快速入门的上一部分创建的 IoT 中心。

  1. 在“流分析作业”页面上,选择左侧菜单上“作业拓扑”下的“输入”

  2. 在“输入”页面上,选择“添加输入”>“IoT 中心”

    Screenshot showing the **Inputs** page with **Add stream input** > **IoT Hub** menu selected.**.

  3. 在“IoT 中心”页中,执行以下步骤:

    1. 对于“输入别名”,请输入“IoTHubInput”。

    2. 对于“订阅”,选择包含之前创建的 IoT 中心的订阅。 本快速入门假定你已在同一订阅中创建了 IoT 中心。

    3. 对于“IoT 中心”,请选择你的 IoT 中心。

    4. 选择“保存”以保存流分析作业的输入设置。

      Screenshot showing the New input page to enter input IoT hub information.

配置作业输出

  1. 现在,在左侧菜单中选择“作业拓扑”下的“输出”。

  2. 在“输出”页面上,选择“添加输出”>“Blob 存储/ADLS Gen2”

    Screenshot showing the **Outputs** page with **Add** -> **Blob storage** option selected on the menu.

  3. 在“Blob 存储/ADLS Gen2”的“新建输出”页中,执行以下步骤:

    1. 对于“输出别名”,输入“BlobOutput”。

    2. 对于“订阅”,选择包含之前创建的 Azure 存储帐户的订阅。 本快速入门假定你已在同一订阅中创建存储帐户。

    3. 对于“存储帐户”,请选择你的存储帐户。

    4. 对于“容器”,如果尚未选择,请选择你的 Blob 容器。

    5. 对于“身份验证模式”,请选择“连接字符串”。

    6. 选择页面底部的“保存”以保存输出设置。

      Screenshot showing the **New output** page to enter input Azure storage account information.

定义转换查询

  1. 现在,在左侧菜单的“作业拓扑”下选择“查询”。

  2. 将以下查询输入到查询窗口中。 在此示例中,查询从 IoT 中心读取数据,然后将其复制到 Blob 中的新文件。

    SELECT *
    INTO BlobOutput
    FROM IoTHubInput
    WHERE Temperature > 27
    
  3. 在工具栏上选择“保存”。

    Screenshot showing the **Query** page with the sample query.

运行 IoT 模拟器

  1. 打开 Raspberry Pi Azure IoT 联机模拟器

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

  3. 选择“运行”。 输出会显示传感器数据和发送到 IoT 中心的消息。

    Screenshot showing the **Raspberry Pi Azure IoT Online Simulator** page with the sample query.

启动流分析作业并检查输出

  1. 返回到 Azure 门户中的作业概述页面,然后选择“启动作业”

    Screenshot showing the **Overview** page with **Start** button selected.

  2. 在“启动作业”页中,确认在“作业输出开始时间”部分选择“现在”,然后选择页面底部的“启动”。

    Screenshot showing the **Start job** page.

  3. 数分钟后,在门户中找到存储帐户以及此前已配置为作业输出的容器。 现在可以在容器中看到输出文件。 首次启动此作业需要数分钟的时间,启动后,只要有数据到达,它就会持续运行。

    Screenshot showing the **Container** page with the sample output file.

  4. 选择该文件,然后在“Blob”页中,选择“编辑”以查看文件中的内容。

    Screenshot showing the sample output file.

清理资源

若不再需要资源组、流分析作业以及所有相关资源,请将其删除。 删除作业可避免对作业使用的流单元进行计费。 如果计划在将来使用该作业,可以先停止它,等到以后需要时再重启它。 如果不打算继续使用该作业,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”,然后选择已创建资源的名称。

  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”。

后续步骤

在本快速入门中,你使用 Azure 门户部署了一个简单的流分析作业。 也可通过 PowerShellVisual StudioVisual Studio Code 部署流分析作业。

若要了解如何配置其他输入源并执行实时检测,请继续阅读以下文章: