流式处理解决方案开发全解析

# 流式处理解决方案开发全解析 ## 1. 消息早到问题及影响 消息早到的原因与迟到有相似之处。当消息早到，即事件时间大于到达时间时，水印也会比事件时间更旧。若重启 Azure Stream Analytics 作业，这就会成为问题。例如手动停止作业后再从上次停止时间重启，为确保不遗漏事件消息，会从停止时间加上配置的时间窗口开始获取消息。但早到的事件消息水印大于时间窗口，会被丢弃且不处理，不过会在“Early Input Events”指标上增加，可在关键指标标题旁的“See All Metrics”链接中查看。 ## 2. 重放存档流数据 ### 2.1 存档数据的创建 Azure Stream Analytics 中数据处理中断时，平台会用检查点和水印恢复，处理丢失事件并赶上排队消息。目前没有内置的数据流事件存档，需自行创建。之前的操作其实已创建了可用于重放流的存档数据。如将 Azure Stream Analytics 查询输出写入两个不同数据存储产品，只要写入的数据能被应用用于重放（重新发送）到摄取点，这种方法就可用于存档。 ### 2.2 重放存档流数据的操作步骤 以下是在 Azure Stream Analytics 中重放存档流数据的具体步骤： 1. 登录 Azure 门户（https://portal.azure.com），导航到之前创建的 Azure Stream Analytics 作业，选择“Input”，点击“+ Add Stream Input”下拉菜单，选择“Blob Sorage/ADLS Gen2”，提供输入别名（如“archive”），从“Authentication Mode”下拉列表中选择“Connection String”，选择之前存储输出的 ADLS 容器，在“Path Pattern”文本框中输入文件路径，例如：EMEA/brainjammer/in/2022/09/09/10/0_bf325906d_1.json。 2. 配置应类似特定示例，点击“Save”按钮。 3. 从导航菜单中选择“Query”，在查询窗口中输入以下查询，点击“Save Query”按钮，然后启动作业。查询如下： ```sql SELECT Scenario, ReadingDate, ALPHA, BETA_H, BETA_L, GAMMA, THETA INTO ADLS FROM archive ``` 4. 等待作业启动，导航到步骤 1 中配置的存档输入别名的 ADLS 容器和位置，从 GitHub 的 Chapter07/Ch07Ex10 目录下载 0_bf325906d_1.json 文件，上传到 ADLS 容器，然后导航到 ADLS 输出别名配置的位置，会看到文件的副本。 5. 停止 Azure Stream Analytics 作业。 ### 2.3 重放数据的原因及时间戳问题 重放数据的原因包括测试新功能、填充测试环境数据、备份数据，以及下游系统未收到输出。时间戳问题可能导致数据丢失，ADLS 容器中数据文件的时间戳在“BlobLastModifiedUtcTime”属性中。启动作业时，若文件时间戳早于作业启动时间则不会处理，只有之后到达的文件才会处理。可通过对文件做小改动并保存来更新时间戳，使其能被处理。 ## 3. 设计和创建数据管道测试 ### 3.1 数据管道组成 常见的数据管道包括数据生产者、Event Hubs 端点和 Azure Stream Analytics 作业，它们创建、摄取和处理数据流，处理后的数据流入 ADLS、Azure Synapse Analytics SQL 池、Azure Cosmos DB 和 Power BI 等数据存储。 ### 3.2 测试设计步骤 设计数据管道测试需先识别不同组件，再分析每个组件，确定数据输入格式、处理方式和输出结果。以产生脑电波读数的 BCI 为例，输入是大脑的模拟振动，通过蓝牙连接到计算机，程序将模拟读数转换为数值，格式化为 JSON 文档并流式传输到事件中心。捕获、转换和流式传输脑电波读数的代码更改需通过整个管道测试。事件中心不修改数据，接下来分析 Azure Stream Analytics 作业查询，若输入数据流格式改变，查询也需更改。最后要验证流处理输出在所有下游数据存储上的预期结果。 ## 4. 监控性能和功能回归 ### 4.1 监控指标 以下是一些用于监控 Azure Stream Analytics 作业性能的重要指标： | 指标 | 描述 | | --- | --- | | Backlogged Input Events | 积压的输入事件 | | CPU % Utilization | CPU 利用率 | | Data Con