Azure Streaming Analytics，输出事件源源不断答案

【问题标题】：Azure Streaming Analytics, constant flow of output eventsAzure Streaming Analytics，输出事件源源不断
【发布时间】：2017-10-26 13:37:33
【问题描述】：

我有一个传感器，它仅按脉冲而不是定期将数据从 IOT Hub 发送到 Streaming Analytics。

我想计算脉冲在特定时间范围内发送的时间，即过去 10 分钟。

我有这样的非常简单的数据包：

{
    "Timestamp": "2017-10-26T13:27:11.1103973",
    "Pulses": 1
}

这些是发送的，比如说在 10 分钟的时间内发送 3 次。我使用以下流分析查询：

SELECT
    SUM(Pulses) as Pulses,
    System.Timestamp AS WindowEnd
INTO
    [RawData-10-Minutes]
FROM
    [Input]
GROUP BY
    HoppingWindow(Duration(minute, 10), Hop(minute, 1))

这很好用。我每 1 分钟得到一个很好的数据流，每 10 分钟的脉冲总数：

[
    {
        "pulses": 2.0,
        "windowend": "1970-01-01T12:02:00.0000000Z"
    },
    {
        "pulses": 2.0,
        "windowend": "1970-01-01T12:03:00.0000000Z"
    },
    {
        "pulses": 3.0,
        "windowend": "1970-01-01T12:04:00.0000000Z"
    }
]

但是，当 10 分钟没有脉冲时，我希望我仍然每分钟收到 0 个脉冲的总和值。然而事实并非如此。

问题在于，我在 Power BI 报告上显示“最后一个值”，其中显示：过去 10 分钟内有 X 个脉冲。但是，当没有脉冲时，该值停留在最后一个结果，这是不正确的。

是否可以每分钟从流分析发送常规数据流，即使没有传入消息？

【问题讨论】：

标签： azure-stream-analytics

【解决方案1】：

目前无法在没有输入事件的情况下生成输出。为了实现上述场景，您可以发出“心跳”事件，这些事件保证在同一流中每分钟都存在 [或者] 具有不同的心跳流并与该流左连接。在这两种情况下，我们都强制每分钟都有一个输入事件。

如果支持，另一个选项是在输出数据源中处理它。例如，如果您知道到达率，您可以编写一个查询，在一定时间后将缺少行视为“零”。

【讨论】：