Question

我是天蓝色分析的新手。我使用分析来获取用户的反馈。大约有50个事件我会在一秒钟内发送到azure，我试图从两个输入中获得合并结果，但无法获得有效输出。我的问题是在sql查询输出。

现在我正在发送输入信息。

Recommandations：

{"appId":"1","sequentialId":"28","ItemId":"1589018","similaristyValue":"0.104257207028537","orderId":"0"}

ShownLog：

{"appId":"1","sequentialId":"28","ItemId":"1589018"}

我需要将它们与sequentialId和ItemId连接起来，并计算两个有序顺序之间的差异。

例如：我发送10个推荐事件，之后（如2秒后）发送3个ShownLog事件。所以我需要做的是我必须获得前3的总和（因为我发送3个显示的事件事件）事件的相似的名字来自“推荐”中的“orderid”。我还需要从“ShownLog”中获得相似值的总和。最后我需要一个输入（对于每个顺序ID）：

sequentialID差异 168 1.21

到目前为止我所做的是。我保存所有输入我的azure sql并且我设法编写了我想要的sql。您可以找到它的mssql查询：

declare @sumofSimValue float;
declare @totalItemCount int;
declare @seqId float;

select 
    @sumofSimValue = sum(b.[similarityValue]),
    @totalItemCount = count(*),
    @seqId = a.sequentialId 
        from EventHubShownLog a inner join EventHubResult b on a.sequentialId=b.sequentialId and a.ItemId=b.ItemId group by a.sequentialId

        --select @sumofSimValue,@totalItemCount,@seqId


  SELECT @seqId, SUM([similarityValue])-@sumofSimValue
FROM (
    SELECT TOP(@totalItemCount) [similarityValue]
    FROM [EventHubResult] where sequentialId=@seqId order by orderId
) AS T

但它在分析中给出了很多错误。它也缺乏天蓝色分析的逻辑。我希望我能说出这个问题。

你能告诉我怎样才能为我的系统做这样的工作？我如何使用时间窗口或如何正确加入它们？

Answer 1

对于每个显示的日志，您必须选择相似度值的总和。这是意图吗？为什么不加入并选择总和呢？它只会选择与显示日志一样多的行。

要确定的一件事是推荐事件和显示的日志事件之间的最大时间差异，您可以使用Azure流分析加入https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn835026.aspx

加入复杂输出的输入

1 个答案: