Azure 流分析 :Tumbling Window

Question

我有两个问题:

1) 翻滚窗口如何工作？

所以假设我有连续发生的事件我会做翻滚(小时，1)
然后流分析将等待1小时并将它们分组并给我1条记录

或者一旦事件到来，它就会给我记录，最近1小时的分组数据？

2)在我的场景中，我不断收到付款，我需要当天所有金额的总和，每次交易到来时它都应该给我SUM。

假设下面是我的交易数据

Testdata

正如我们在图片中看到的

• 当交易发生时 30/10/2019 5:08:06 流分析应给出金额 10 美元
  • 当交易发生时 30/10/2019 5:08:07 流分析应给出金额 20 美元
  • 当交易发生时 30/10/2019 5:08:08 流分析应给出金额 30 美元
  • 当交易发生时 30/10/2019 6:08:09 流分析应给出金额 40 美元
  • 当交易发生时，2019 年 10 月 30 日 7:08:11 流分析应给出金额 50 美元
  • 当交易发生时，2019 年 10 月 30 日 11:08:12 流分析应给出金额 60 美元

Answer 1

对于问题 #1，SA 将等待 1 小时，然后分组并为您提供一条记录作为输出。

Windowing Functions (Azure Stream Analytics)

Every window operation outputs event at the end of the window. The windows of Azure Stream Analytics are opened at the window start time and closed at the window end time. For example, if you have a 5 minute window from 12:00 AM to 12:05 AM all events with timestamp greater than 12:00 AM and up to timestamp 12:05 AM inclusive will be included within this window. The output of the window will be a single event based on the aggregate function used with a timestamp equal to the window end time.

对于问题 #2，我相信您可以使用跳跃窗口并定义过去 1 天的持续时间(86400 秒)，如下所示:

SELECT Amount, SUM(Amount) as TotalTransactions 
FROM <YourSAInput> TIMESTAMP BY TransactionDate
GROUP BY Amount, HoppingWindow(seconds, 86400, 1)

Hopping Window (Azure Stream Analytics)

A hopping window specification consist of three parameters: the timeunit, the windowsize (how long each window lasts) and the hopsize (by how much each window moves forward relative to the previous one).

希望这有帮助。