快速入门：在Visual Studio中创建一个流分析职位

在这个快速入门中，你将使用Visual Studio的Azure 流分析工具创建一个流分析职位。示例作业读取物联网集线器设备的流数据。你定义一个作业，当温度超过27°时计算平均温度，并将结果输出事件写入blob存储的新文件。

先决条件

在开始之前，确保你具备以下先决条件。

Note

为了获得最佳本地开发体验，请使用 适用于 Visual Studio Code 的流分析工具。 Visual Studio 2019（版本2.6.3000.0）的Stream Analytics工具存在已知的功能漏洞，且未获得进一步改进。 Visual Studio和Visual Studio Code工具不支持中国东部、中国北部地区的作业。

拥有有效订阅的 Azure 帐户。如果没有 Azure 订阅，请创建一个试用帐户。
Visual Studio 2019。企业版（终极版/高级版）、专业版和社区版都能用，但Express版不行。
安装了 Visual Studio 的 Stream Analytics 工具。

对输入数据进行准备

在定义流分析作业之前，先准备好以后配置为作业输入的数据。准备输入数据时，请完成以下步骤：

登录到 Azure 门户。
选择“ 创建资源>物联网>IoT 中心”。

在 IoT 中心 窗格中，输入以下信息：

设置	建议的值	Description
订阅	<您的订阅>	选择要使用的 Azure 订阅。
资源组	asaquickstart-resourcegroup	选择“ 新建 ”，然后输入帐户的新资源组名称。
IoT 中心名称	MyASAIoTHub	为你的物联网集线器选择一个名称。
地区	<选择离用户最近的地区>	选择一个可以托管物联网中心的地理位置。使用离用户最近的位置。
Tier	免费	对于本快速启动，请选择免费（如果它在您的订阅中仍然可用）。如果免费层不可用，请选择可用的最低层。有关详细信息，请参阅 IoT 中心定价。

显示 Azure 门户中的“创建 IoT 中心”向导的屏幕截图。

选择“查看 + 创建”。查看您的物联网中枢信息并选择创建。你的物联网中枢可能需要几分钟时间来创建。在 “通知 ”窗格中监视进度。
部署完成后，选择 “前往资源 ”，导航到您的物联网中心页面。
在 IoT 中心页上，在左侧导航菜单上选择“设备管理”下的“设备”。
在“ 设备 ”页上，选择工具栏上的 “+ 添加设备 ”。
在“ 创建设备 ”页上，输入设备的名称，然后选择“ 保存”。
创建设备后，从 物联网设备 列表打开它。如果尚未看到设备，请刷新页面。
复制 主连接字符串 并将其保存到记事本，以供以后使用。

创建 Blob 存储

在本节中，你需要创建一个 Azure 存储账户和一个 blob 容器来存储作业的输出事件。

从 Azure 门户的左上角选择“创建资源”“存储”>“存储帐户”>。
在 “创建存储帐户 ”窗格中，输入存储帐户名称、位置和资源组。选择与创建的 IoT 中心相同的位置和资源组。然后选择 “查看 + 创建 ”以创建帐户。
创建存储帐户后，在概览窗格中选择 Blob 服务磁贴。
在 Blob 服务 页上，选择工具栏上的 + 容器。
在 “新建容器 ”页上，输入容器的名称，例如 container1。将 公共访问级别 保留为 “专用”（无匿名访问）， 然后选择“ 创建”。

创建流分析项目

在Visual Studio中创建一个流分析项目，定义作业的输入、输出和查询。

启动 Visual Studio。
选择文件>新建项目。
在模板列表中，选择 Stream Analytics，然后选择 Azure 流分析 Application。
输入项目名称、地点和 解决方案名称，选择创建。
注意 Azure 流分析项目中的元素。

选择所需的订阅

将 Visual Studio 连接到包含你创建资源的 Azure 订阅。

在 Visual Studio 的 “视图 ”菜单上，选择 “服务器资源管理器”。
选择并按住（或右键单击）Azure，选择“连接到Azure订阅”，然后使用Azure帐户登录。

定义输入

配置作业输入，使其从你创建的 IoT 中心读取流式数据。

在 解决方案资源管理器 中，展开 Inputs 节点并打开 Input.json。

使用以下值填写 流分析输入配置 ：

设置	建议的值	Description
输入别名	Input	输入一个名称以识别该职位的输入。
源类型	数据流	选择适当的输入源：数据流或引用数据。
Source	IoT 中心	选择适当的输入源。
资源	从当前帐户中选择数据源	选择手动输入数据或选择现有帐户。
订阅	<您的订阅>	选择包含你创建的物联网中枢的Azure订阅。
IoT 中心	MyASAIoTHub	选择或输入您的物联网集线器名称。如果你在同一订阅中创建物联网集线器名称，它们会自动显示。

将其他选项保留为默认值，然后选择“ 保存 ”以保存设置。

定义输出

配置作业输出将结果写入你的 blob 存储容器。

在 解决方案资源管理器 中，展开输出节点并打开 Output.json。

使用以下值填写 流分析输出配置 ：

设置	建议的值	Description
输出别名	Output	输入名称，用于标识该作业的输出。
Sink	Data Lake Storage第 2 代/Blob 存储	选择适当的汇聚点。
资源	手动提供数据源设置	选择手动输入数据或选择现有帐户。
订阅	<您的订阅>	选择具有您所创建存储帐户的 Azure 订阅。存储帐户可以位于同一订阅中或不同订阅中。这个例子假设你在同一订阅中创建了一个存储账户。
存储帐户	asa快速启动存储	选择或输入存储帐户的名称。如果你在同一订阅中创建存储账户名称，会自动显示。
Container	container1	选择在存储帐户中创建的现有容器。
路径模式	输出	输入一个文件路径名称，在容器内创建。

将其他选项保留为默认值，然后选择“ 保存 ”以保存设置。

定义转换查询

定义一个查询，过滤流数据并将结果发送到输出。

从 Visual Studio 中的解决方案资源管理器打开 Script.asaql。

添加以下查询：

SELECT *
INTO Output
FROM Input
WHERE Temperature > 27

将流分析查询提交到 Azure

向 Azure 提交查询以创建流分析任务。

在 查询编辑器中，在脚本编辑器中选择“ 提交到 Azure ”。
在 “提交作业 ”窗口中，选择“ 创建新的 Azure 流分析作业”。
输入 作业名称。
选择 Azure 订阅。
选择 资源组。
保留群集的默认值。
选择你在快速开始时使用的地点。
选择“提交”。

运行 IoT 模拟器

运行树莓派模拟器，将样本传感器数据发送到你的物联网集线器。

在新浏览器选项卡或窗口中打开 Raspberry Pi Azure IoT Online 模拟器。
将第 15 行中的占位符替换为在上一部分中保存的 Azure IoT 中心设备连接字符串。
选择运行。输出应该显示发送到物联网集线器的传感器数据和消息。

启动流分析作业并检查输出

启动作业，验证它是否处理输入事件并将输出写入blob存储。

创建工作时，工作视图会自动打开。点击绿色箭头按钮开始工作。
将 作业输出启动模式 更改为 JobStartTime ，然后选择“ 启动”。
作业状态变为 正在运行，并且会显示输入和输出事件。这个变化可能需要几分钟。选择工具栏上的 “刷新 ”按钮以刷新指标。
要查看结果，在 “查看” 菜单中选择 云资源管理器，进入资源组中的存储账户。在 Blob 容器下，打开 container1，然后打开 output 文件路径。