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将 Azure 流分析与 Azure Synapse Analytics 中的专用 SQL 池配合使用

项目
06/01/2023

Azure 流分析是一种完全托管的服务，可以在云中通过流式数据进行低延迟、高度可用、可缩放且复杂的事件处理。可以通过阅读 Azure 流分析简介了解基础知识。然后，可以参考开始使用 Azure 流分析教程，了解如何使用流分析创建端到端解决方案。

本文介绍如何使用专用 SQL 池作为 Azure 流分析作业的输出接收器（用于高吞吐量数据引入）。

先决条件

Azure 流分析作业 - 若要创建 Azure 流分析作业，请按照 Azure 流分析入门教程中的步骤执行以下操作：

创建事件中心输入

配置并启动事件生成器应用程序。此应用通过事件中心从客户端发送数据。数据的 JSON 结构如下所示：

{
    RecordType: "",
    SystemIdentity: "",
    FileNum: ,
    SwitchNum: "",
    CallingNum: "",
    CallingIMSI: "",
    CalledNum: "",
    CalledIMSI: "",
    DateS: "",
    TimeS: "",
    TimeType: ,
    CallPeriod: ,
    CallingCellID: "",
    CalledCellID: "",
    ServiceType: "",
    Transfer: ,
    IncomingTrunk: "",
    OutgoingTrunk: "",
    MSRN: "",
    CalledNum2: "",
    FCIFlag: "",
    callrecTime: "",
    EventProcessedUtcTime: "",
    PartitionId: ,
    EventEnqueuedUtcTime: ""
}

预配流分析作业
指定作业输入和查询

专用 SQL 池 - 要新建专用 SQL 池，请遵循快速入门：创建专用 SQL 池中的步骤。

将流输出指定为指向专用 SQL 池

步骤 1

在 Azure 门户中转到流分析作业，单击“作业拓扑”菜单下的“输出” 。

步骤 2

单击“添加”按钮，然后从下拉菜单中选择“Azure Synapse Analytics”。

选择“Azure Synapse Analytics”

步骤 3

输入以下值：

输出别名：输入此作业输出的友好名称。
订阅：
- 如果专用 SQL 池与流分析作业位于同一订阅中，请单击“从订阅中选择 Azure Synapse Analytics”。
- 如果专用 SQL 池位于其他订阅中，请单击“手动提供 Azure Synapse Analytics 设置”。
数据库：从下拉列表中选择目标数据库。
用户名：指定具有数据库写入访问权限的帐户的用户名。
密码：提供指定的用户帐户的密码。
Table：指定数据库中目标表的名称。
单击“保存”按钮

完成了 Azure Synapse Analytics 表单

步骤 4

在运行测试之前，需要在专用 SQL 池中创建表。使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 或所选的查询工具运行以下表创建脚本。

CREATE TABLE SensorLog
(
    RecordType VARCHAR(2)
    , SystemIdentity VARCHAR(2)
    , FileNum INT
    , SwitchNum VARCHAR(50)
    , CallingNum VARCHAR(25)
    , CallingIMSI VARCHAR(25)
    , CalledNum VARCHAR(25)
    , CalledIMSI VARCHAR(25)
    , DateS VARCHAR(25)
    , TimeS VARCHAR(25)
    , TimeType INT
    , CallPeriod INT
    , CallingCellID VARCHAR(25)
    , CalledCellID VARCHAR(25)
    , ServiceType VARCHAR(25)
    , [Transfer] INT
    , IncomingTrunk VARCHAR(25)
    , OutgoingTrunk VARCHAR(25)
    , MSRN VARCHAR(25)
    , CalledNum2 VARCHAR(25)
    , FCIFlag VARCHAR(25)
    , callrecTime VARCHAR(50)
    , EventProcessedUtcTime VARCHAR(50)
    , PartitionId int
    , EventEnqueuedUtcTime VARCHAR(50)
    )
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN)

步骤 5

在流分析作业的 Azure 门户上，单击作业名称。单击“输出详细信息”窗格中的“测试”按钮。

显示“输出详细信息”上的“测试”按钮的屏幕截图。

成功连接到数据库后，门户中会显示通知。

步骤 6

单击“作业拓扑”下的“查询”菜单并更改查询，以便将数据插入已创建的流输出中。单击“测试选定的查询”按钮以测试查询。如果查询测试成功，请单击“保存查询”按钮。

保存查询

步骤 7

启动 Azure 流分析作业。单击“概述”菜单上的“启动”按钮。

启动流分析作业

单击“启动作业”窗格中的“启动”按钮。

单击“启动”

后续步骤

有关集成的概述，请参阅集成其他服务。有关更多开发技巧，请参阅专用 SQL 池的设计决策和编码技术。

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