数据流式处理解决方案的设计与实现

### 数据流式处理解决方案的设计与实现 #### 1. 实现插入更新操作（Upserts） 在Azure Databricks中，有两种实现插入更新操作的方法。 第一种方法使用代码片段： ```scala .whenNotMatched().insertAll() .execute() ).outputMode("update").start() ``` 这里`messages`对象的实例化与之前的操作相同，可参考GitHub上的示例源代码。此示例代码位于`brainwaveUpsert.scala` Databricks笔记本源文件的`Chapter07`目录中。用于确定记录是否已存在的ID位于`Time`列中。如果找到匹配项，则调用`updateAll()`方法；否则，执行`insertAll()`方法。同时，注意传递给`outputMode()`方法的参数值。当输出模式设置为`Update`时，需要一个聚合，这里是`Time`列的值。此时，数据不会追加到表的末尾，而是进行更新操作。 第二种方法是使用`MERGE SQL`命令： ```scala messages.createOrReplaceTempView("updates") messages.sql(""" MERGE INTO brainwaves bw USING updates u ON u.Time = bw.Time WHEN MATCHED THEN UPDATE * WHEN NOT MATCHED THEN INSERT * """) ``` 第一行代码创建一个临时视图，包含当前批次的流式数据。接下来的代码执行`MERGE SQL`语句，该语句可以更新匹配的记录或插入新记录。 #### 2. 处理模式漂移（Schema Drift） 模式漂移是指随着时间推移和设备及软件的更新，数据格式可能会偏离基线模式的现象。例如，从BCI等物联网设备接收的JSON文档，其基线模式定义如下： ```json {"Scenario": { "description": "The brainwave scenario", "type": "string" }, "ReadingDate": {"description": "The brainwave reading date", "type": "datetime" }, "ALPHA": { "description": "ALPHA frequency reading", "type": "float" }, "BETA_H": { "description": "BETA_H frequency reading", "type": "float" }, "BETA_L": { "description": "BETA_L frequency reading", "type": "float" }, "GAMMA": { "description": "GAMMA frequency reading", "type": "float" }, "THETA": { "description": "THETA frequency reading", "type": "float" }} ``` 而最新版本的JSON文档可能包含`MODE`值，并且`ReadingDate`的数据类型也可能发生变化： ```json [{"Scenario": "Meditation", "ReadingDate": 2021-­07-­29T12:41:00, "APLHA": 5.801, "BETA_H": 0.9892, "BETA_L": 2.6132, "GAMMA": 0.7368, "THETA": 31.6376, "MODE": "POW"}] {"Scenario": { "description": "The brainwave scenario", "type": "string" }, "ReadingDate": { "description": "The brainwave reading date", "type": "string" }, "ALPHA": { "description": "ALPHA frequency reading", "type": "float" }, "BETA_H": { "description": "BETA_H frequency reading", "type": "float" }, "BETA_L": { "description": "BETA_L frequency reading", "type": "float" }, "GAMMA": { "description": "GAMMA frequency reading", "type": "float" }, "THETA": { "description": "THETA frequency reading", "type": "float" }, "MODE": { "description": "Either POW or EEG mode", "type": "string" }} ``` 在流式处理解决方案中处理模式漂移时，应避免为每个不同的流生产者或每个软件版本创建新的Event Hubs端点，也不应为每个数据生产者或模式变体创建单独的Azure Stream Analytics作业。一种替代方法是优化Azure Stream Analytics查询，具体操作步骤如