工业物联网软件：Microsoft Azure IoT二次开发_7.流分析与实时数据处理.docx

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7.流分析与实时数据处理

在工业物联网（IIoT）中，实时数据处理和流分析是至关重要的技术。通过实时处理和分析来自传感器、设备和其他数据源的大量数据，可以实现故障检测、预测性维护、优化生产流程等关键应用。MicrosoftAzureIoT提供了强大的流分析服务（AzureStreamAnalytics），可以帮助开发者快速构建和部署实时数据处理解决方案。

7.1流分析的基本概念

流分析是一种处理和分析实时数据流的技术。在工业环境中，数据流通常来自各种传感器和设备，这些数据需要在生成后立即进行处理和分析，以便及时发现和解决问题。AzureStreamAnalytics是一种完全托管的流处理服务，可以轻松地处理、转换和分析实时数据流。

7.1.1数据流

数据流是指连续不断的数据流，通常是时间序列数据。在IIoT中，数据流可以来自温度传感器、压力传感器、机器状态监测器等。这些数据流可以是结构化的（如JSON、CSV等）或非结构化的（如文本、图像等）。

7.1.2实时处理

实时处理是指在数据生成后立即进行处理和分析，以便及时作出决策。在工业环境中，实时处理可以帮助快速发现设备故障、优化生产流程等。AzureStreamAnalytics提供了多种实时处理功能，如数据过滤、聚合、窗口操作等。

7.1.3流分析作业

流分析作业是AzureStreamAnalytics中的核心概念。一个流分析作业包括输入、查询和输出三个部分：

输入：数据源，可以是事件中心、IoT中心、存储帐户等。

查询：定义如何处理和分析数据的SQL-like查询语言。

输出：处理后的数据目标，可以是事件中心、存储帐户、PowerBI、AzureSQL数据库等。

7.1.4流分析查询语言

AzureStreamAnalytics使用一种类似于SQL的查询语言，称为流分析查询语言（StreamAnalyticsQueryLanguage,SAQL）。SAQL提供了丰富的语法和函数，可以处理复杂的数据流分析任务。

7.1.5时间窗口

时间窗口是指在流分析中对数据进行分组和聚合的时间段。AzureStreamAnalytics支持多种时间窗口，如滑动窗口、跳动窗口、会话窗口等。时间窗口可以帮助开发者在特定的时间段内对数据进行分析，从而获得更有意义的洞察。

7.2创建流分析作业

在Azure门户中创建流分析作业是一个简单的过程。以下是创建流分析作业的基本步骤：

7.2.1访问Azure门户

打开浏览器，访问Azure门户。

使用您的Azure帐户登录。

7.2.2创建流分析作业

在Azure门户中，点击左上角的“创建资源”按钮。

在有哪些信誉好的足球投注网站框中输入“StreamAnalytics”并选择“StreamAnalytics作业”。

点击“创建”按钮，进入流分析作业创建页面。

7.2.3配置作业基本信息

在创建流分析作业的页面中，填写以下基本信息：

作业名称：为您的流分析作业命名。

订阅：选择您的Azure订阅。

资源组：选择或创建一个新的资源组。

位置：选择作业的地理位置。

主机环境：选择“云”或“边缘”。

7.2.4添加输入

在流分析作业的概览页面中，点击“输入”。

点击“添加流输入”或“添加引用数据”。

选择数据源类型，如“事件中心”、“IoT中心”等。

配置数据源的详细信息，如事件中心名称、消费组、事件序列化格式等。

7.2.5编写查询

在流分析作业的概览页面中，点击“查询”。

使用SAQL编写数据处理和分析的查询。例如，假设我们有一个事件中心作为输入，数据格式为JSON，包含温度、湿度和时间戳字段，我们可以编写如下的查询来计算每分钟的平均温度和湿度：

--定义输入别名

WITHTemperatureHumidityInputAS(

SELECT

temperature,

humidity,

timestamp

FROM

InputDataStream

)

--计算每分钟的平均温度和湿度

SELECT

System.TimestampasWindowStart,

AVG(temperature)asAvgTemperature,

AVG(humidity)asAvgHumidity

INTO

OutputDataStream

FROM

TemperatureHumidityInput

GROUPBY

TumblingWindow(