1
实时计算：Azure Stream Analytics：设置
AzureStreamAnalytics 环境
1 实时计算：Azure Stream Analytics：设置
AzureStreamAnalytics 环境
1.1 简介
1.1.1 实时计算的重要性
实时计算在现代数据处理中扮演着至关重要的角色，尤其是在需要即时响
应和决策的场景中。例如，金融交易、网络安全监控、物联网(IoT)数据分析、
社交媒体趋势分析等，都依赖于实时数据处理能力。传统的批处理方式虽然在
处理大量历史数据时非常有效，但在处理实时数据流时却显得力不从心。实时
计算框架能够快速地处理和分析数据流，提供即时的洞察和反馈，这对于许多
业务场景来说是必不可少的。
1.1.2 Azure Stream Analytics 概述
Azure Stream Analytics 是微软 Azure 平台提供的一项云服务，用于处理和分
析实时数据流。它能够从多个数据源（如 IoT Hub、Event Hubs、Blob 存储等）
接收数据，使用 SQL-like 查询语言进行实时分析，并将结果输出到各种目的地，
如 Power BI、Azure Table Storage、Event Hubs 等。Azure Stream Analytics 的强大
之处在于它能够处理大规模的数据流，同时提供低延迟的响应，使得用户能够
实时地监控和响应数据流中的事件。
1.2 设置 Azure Stream Analytics 环境
1.2.1 创建 Azure Stream Analytics 作业
1. 登录 Azure 门户：首先，登录到 Azure 门户
(https://portal.azure.com/)。
2. 创建资源组：在左侧菜单中选择“资源组”，然后点击“添加”。
输入资源组的名称和订阅信息，选择位置，然后创建。
3. 创建 Stream Analytics 作业：在资源组中，选择“创建资源”，搜
索“Stream Analytics”，然后选择“Stream Analytics 作业”。输入作业名
称、订阅、资源组和位置，然后创建。
剩余15页未读，继续阅读
资源评论
