开发流处理解决方案

### 开发流处理解决方案 在当今的数据驱动世界中，流处理解决方案变得越来越重要。本文将深入探讨流处理的多个关键方面，包括时间序列数据处理、窗口聚合设计、分区数据处理以及数据的插入更新（Upsert）操作。 #### 1. 处理时间序列数据 从物联网设备（如脑机接口，BCI）流式传输的数据非常适合进行时间序列分析。这类数据包含时间戳且按顺序接收，这正是时间序列数据的典型特征。例如，脑电波读数的时间序列折线图能清晰展示数据的时间顺序。 处理时间序列数据时，存储文件夹结构按日期和时间组织十分关键，例如： ```plaintext {Region}/{SubjectMatter}/out/{yyyy}/{mm}/{dd}/{hh}/ EMEA/brainjammer/in/2022/08/17/17 ``` 这种结构有助于 PolyBase 和 DataFrame 查询更高效地执行，因为每个目录中的数据量相对较小。此外，文件名也可遵循特定的命名约定，如： ```plaintext filename_YYYY_MM_DD_HH_mm.parquet brainwaves_2022_08_17_17_22.parquet ``` 这样可以将查询优化到分钟级别的数据文件，为数据分析解决方案提供更优的设计。 #### 2. 设计和创建窗口聚合 在流处理中，常见的聚合函数如 AVG、COUNT、MAX 和 MIN 等。当使用 PERCENTILE_CONT 和 PERCENTILE_DISC 聚合函数时，可以将其执行范围限制在指定的时间窗口内。例如，对过去 5 秒内接收到的所有数据运行 AVG 函数。 以下是一个聚合窗口函数的示例查询： ```sql SELECT System.Window().Id AS WindowId, System.TimeStamp() AS IngestionTime, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (ORDER BY brainwaves.ALPHA) AS medianAPLHA, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (ORDER BY brainwaves.BETA_H) AS medianBETA_H, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (ORDER BY brainwaves.BETA_L) AS medianBETA_L, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (ORDER BY brainwaves.GAMMA) AS medianGAMMA, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (ORDER BY brainwaves.THETA) AS medianTHETA FROM brainwaves GROUP BY WindowId, IngestionTime, Windows( Window('10s Tumble', TumblingWindow(second, 10)), Window('10s Hop', HoppingWindow(second, 10, 5)), Window('30s Session', SessionWindow(second, 30, 60)), Window('30s Sliding', SlidingWindow(second, 30))) ``` 该查询使用了四种不同类型的窗口函数： - **Tumbling Window**：将 10 秒内的脑电波读数存储起来，然后对收集到的数据执行 SELECT 语句。 - **Hopping Window**：同样存储 10 秒的传入数据，但在这 10 秒内有 5 秒的重叠。 - **Session Window**：捕获至少 30 秒且最长 60 秒的传入脑电波读数，然后执行 SELECT 语句。 - **Sliding Window**：通常与 HAVING 语句一起使用，对每 30 秒匹配 HAVING 模式的窗口执行 SELECT 语句。 要实现窗口聚合，可以按照以下步骤进行练习： 1. 登录 Azure 门户，导航到 Azure Synapse Analytics 工作区，启动 SQL 池，创建名为 BrainwaveWindowMedians 的新表。 2. 导航到 Azure Stream Analytics 作业，选择输出，更改表值并保存。 3. 添加查询并保存，然后启动 Azure Stream Analytics 作业。 4. 下载并使用 brainjammer.exe 工具，按要求进行操作。 5. 完成脑电波流处理后，查看 SQL 池表中的查询结果。 6. 停止 Azure Stream Analytics 作业和 SQL 池。 #### 3. 在单个分区内处理数据 分区在数据处理中具有重要作用，它可以将相似的数据分组在一起，提高存储和查询执行的效率。Azure Stream Analytics 和 Azure Event Hubs 都使用分区的概念来实现可扩展性。 要在单个分区内处理数据流，需要满足以下条件： - Azure Stream Analytics 的输入和输出产品都支持分区。 - 输入和输出别名中的分区数量匹配。 不同 Azure 产品与 Azure Stream Analytics 的分区支持情况如下表所示： | 产品 | 方向 | 分区 | | ---- | ---- | ---- | | Event