在 Azure 流分析中分析 JSON 和 Avro 数据

Artículo
06/05/2023

Azure 流分析支持处理采用 CSV、JSON 和 Avro 数据格式的事件。 JSON 和 Avro 数据都可以结构化，并包含一些复杂类型，例如嵌套对象（记录）和数组。

记录数据类型

如果在输入数据流中使用相应的格式，记录数据类型将用于表示 JSON 和 Avro 数组。这些示例演示示例传感器，该传感器读取 JSON 格式的输入事件。下面是单一事件的示例：

{
    "DeviceId" : "12345",
    "Location" :
    {
        "Lat": 47,
        "Long": 122
    },
    "SensorReadings" :
    {
        "Temperature" : 80,
        "Humidity" : 70,
        "CustomSensor01" : 5,
        "CustomSensor02" : 99,
        "SensorMetadata" : 
        {
        "Manufacturer":"ABC",
        "Version":"1.2.45"
        }
    }
}

访问已知架构中的嵌套字段

使用点表示法 (.) 可以轻松地直接从查询访问嵌套字段。例如，此查询选择上述 JSON 数据中 Location 属性下的纬度和经度坐标。点表示法可用于浏览多个级别，如下所示。

SELECT
    DeviceID,
    Location.Lat,
    Location.Long,
    SensorReadings.Temperature,
    SensorReadings.SensorMetadata.Version
FROM input

结果为：

DeviceID	Lat	Long	温度	版本
12345	47	122	80	1.2.45

选择所有属性

可以使用“*”通配符选择嵌套记录的所有属性。请考虑以下示例：

SELECT
    DeviceID,
    Location.*
FROM input

结果为：

DeviceID	Lat	Long
12345	47	122

当属性名称是变量时访问嵌套字段

如果属性名称是变量，请使用 GetRecordPropertyValue 函数。这样可以构建动态查询，无需对属性名称进行硬编码。

例如，假设示例数据流需要与包含每个设备传感器阈值的参考数据相联接：下面显示了此类参考数据的代码片段。

{
    "DeviceId" : "12345",
    "SensorName" : "Temperature",
    "Value" : 85
},
{
    "DeviceId" : "12345",
    "SensorName" : "Humidity",
    "Value" : 65
}

此处的目标是将本文顶部的示例数据集联接到该参考数据，并针对高于其阈值的每个传感器度量值输出一个事件。这意味着，如果有多个传感器超出其各自的阈值，借助于联接，上述单个事件可以生成多个输出事件。若要在不使用联接的情况下实现类似结果，请参阅下面的部分。

SELECT
    input.DeviceID,
    thresholds.SensorName,
    "Alert: Sensor above threshold" AS AlertMessage
FROM input      -- stream input
JOIN thresholds -- reference data input
ON
    input.DeviceId = thresholds.DeviceId
WHERE
    GetRecordPropertyValue(input.SensorReadings, thresholds.SensorName) > thresholds.Value

GetRecordPropertyValue 选择 SensorReadings 中名称与来自参考数据的属性名称匹配的属性。然后从 SensorReadings 中提取关联的值。

结果为：

DeviceID	SensorName	AlertMessage
12345	湿度	Alert :Sensor above threshold

将记录字段转换为单独的事件

若要将记录字段转换为单独事件，请结合使用 APPLY 运算符和 GetRecordProperties 函数。

使用原始示例数据时，可以使用以下查询将属性提取到不同的事件中。

SELECT
    event.DeviceID,
    sensorReading.PropertyName,
    sensorReading.PropertyValue
FROM input as event
CROSS APPLY GetRecordProperties(event.SensorReadings) AS sensorReading

结果为：

DeviceID	SensorName	AlertMessage
12345	温度	80
12345	湿度	70
12345	CustomSensor01	5
12345	CustomSensor02	99
12345	SensorMetadata	[object Object]

然后，可以使用 WITH 将这些事件路由到不同的目标：

WITH Stage0 AS
(
    SELECT
        event.DeviceID,
        sensorReading.PropertyName,
        sensorReading.PropertyValue
    FROM input as event
    CROSS APPLY GetRecordProperties(event.SensorReadings) AS sensorReading
)

SELECT DeviceID, PropertyValue AS Temperature INTO TemperatureOutput FROM Stage0 WHERE PropertyName = 'Temperature'
SELECT DeviceID, PropertyValue AS Humidity INTO HumidityOutput FROM Stage0 WHERE PropertyName = 'Humidity'

分析 SQL 参考数据中的 JSON 记录

在作业中使用 Azure SQL 数据库作为参考数据时，可能会有一个列包含 JSON 格式的数据。下面显示了一个示例。

DeviceID	数据
12345	{"key": "value1"}
54321	{"key": "value2"}

可以通过编写简单的 JavaScript 用户定义函数来分析 Data 列中的 JSON 记录。

function parseJson(string) {
return JSON.parse(string);
}

然后，可以如下所示在流分析查询中创建一个步骤，以访问 JSON 记录的字段。

WITH parseJson as
(
SELECT DeviceID, udf.parseJson(sqlRefInput.Data) as metadata,
FROM sqlRefInput
)

SELECT metadata.key
INTO output
FROM streamInput
JOIN parseJson 
ON streamInput.DeviceID = parseJson.DeviceID

数组数据类型

数组数据类型是按顺序排列的值集合。下面详细介绍一些针对数组值执行的典型操作。这些事例使用函数 GetArrayElement、GetArrayElements、GetArrayLength 和 APPLY 运算符。

下面是事件的示例。 CustomSensor03 和 SensorMetadata 都是数组类型的：

{
    "DeviceId" : "12345",
    "SensorReadings" :
    {
        "Temperature" : 80,
        "Humidity" : 70,
        "CustomSensor01" : 5,
        "CustomSensor02" : 99,
        "CustomSensor03": [12,-5,0]
     },
    "SensorMetadata":[
        {          
            "smKey":"Manufacturer",
            "smValue":"ABC"                
        },
        {
            "smKey":"Version",
            "smValue":"1.2.45"
        }
    ]
}

处理特定的数组元素

选择指定索引中的数组元素（选择第一个数组元素）：

SELECT
    GetArrayElement(SensorReadings.CustomSensor03, 0) AS firstElement
FROM input

结果为：

firstElement
12

选择数组长度

SELECT
    GetArrayLength(SensorReadings.CustomSensor03) AS arrayLength
FROM input

结果为：

arrayLength
3

将数组元素转换为单独的事件

选择所有数组元素作为各个事件。结合使用 APPLY 运算符和 GetArrayElements 内置函数，提取所有数组元素作为各个事件：

SELECT
    DeviceId,
	CustomSensor03Record.ArrayIndex,
	CustomSensor03Record.ArrayValue
FROM input
CROSS APPLY GetArrayElements(SensorReadings.CustomSensor03) AS CustomSensor03Record

结果为：

DeviceId	ArrayIndex	ArrayValue
12345	0	12
12345	1	-5
12345	2	0

SELECT   
    i.DeviceId,	
    SensorMetadataRecords.ArrayValue.smKey as smKey,
    SensorMetadataRecords.ArrayValue.smValue as smValue
FROM input i
CROSS APPLY GetArrayElements(SensorMetadata) AS SensorMetadataRecords

结果为：

DeviceId	smKey	smValue
12345	制造商	ABC
12345	版本	1.2.45

如果提取的字段需要显示在列中，则除了 JOIN 操作外，还可以使用 WITH 语法来透视数据集。该联接需要一个时间边界条件来防止重复：

WITH DynamicCTE AS (
	SELECT   
		i.DeviceId,
		SensorMetadataRecords.ArrayValue.smKey as smKey,
		SensorMetadataRecords.ArrayValue.smValue as smValue
	FROM input i
	CROSS APPLY GetArrayElements(SensorMetadata) AS SensorMetadataRecords 
)

SELECT
	i.DeviceId,
	i.Location.*,
	V.smValue AS 'smVersion',
	M.smValue AS 'smManufacturer'
FROM input i
LEFT JOIN DynamicCTE V ON V.smKey = 'Version' and V.DeviceId = i.DeviceId AND DATEDIFF(minute,i,V) BETWEEN 0 AND 0 
LEFT JOIN DynamicCTE M ON M.smKey = 'Manufacturer' and M.DeviceId = i.DeviceId AND DATEDIFF(minute,i,M) BETWEEN 0 AND 0

结果为：

DeviceId	Lat	Long	smVersion	smManufacturer
12345	47	122	1.2.45	ABC

另请参阅

Azure 流分析中的数据类型

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在 Azure 流分析中分析 JSON 和 Avro 数据

记录数据类型

访问已知架构中的嵌套字段

选择所有属性

当属性名称是变量时访问嵌套字段

将记录字段转换为单独的事件

分析 SQL 参考数据中的 JSON 记录

数组数据类型

处理特定的数组元素

选择数组长度

将数组元素转换为单独的事件

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