Azure 流分析：从滑动窗口计算斜率

Posted 2023-05-08

【中文标题】Azure 流分析：从滑动窗口计算斜率

【英文标题】：Azure Stream Analytics: Calculate Slope from a Sliding Window

【发布时间】：2018-04-30 20:25:48

【问题描述】：

数据结构： sensorId: 1, temp: 20, timestamp: 1525119377241

窗口查询：

SELECT
    System.Timestamp as WindowEnd,
    sensorId,
    AVG(temp) AS avgTemp,
FROM
    SensorStream TIMESTAMP BY timestamp
GROUP BY
    sensorId,
    SlidingWindow(second, 30)

我想实时计算实际 avgTemp 和 avgTemp 30s 之前的斜率。

使用tumbling window 可以使用LAG(avgTemp, 1)，但这只会每30 秒输出一次。

TL;DR：我想在每次滑动窗口计算新的 avgTemp 时实时计算斜率。

【参考方案1】：

How to create a delayed sliding window in Azure Stream Analytics 可能重复

您可以分两步完成。 Step 1 计算滑动窗口，Step 2 使用 LAG 计算斜率。

【讨论】：

这正是问题所在：在 SlidingWindow 上使用 LAG 将给出先前的 emmited 值，该值可能小于 1 秒，并且无法预测，因为事件可能以任何速率发生。计算 t 和 t-1s 之间的斜率不是我想要做的。我正在尝试计算 t 和 t-30s

那么，是否有产生事件的速率？如果在 t -30s 没有数据，但在 t-29 有一个数据，在 t-31 有另一个数据，你想使用哪个？您可以使用 join 代替 LAG 并将 wiggle 指定为 > 30s，但您还必须提供上限，即“and