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快速入门：使用 Bicep 创建 Azure 流分析作业

项目
06/01/2023

本快速入门中将使用 Bicep 创建一个 Azure 流分析作业。创建作业后，将验证部署。

Bicep 是一种特定于域的语言 (DSL)，使用声明性语法来部署 Azure 资源。它提供简明的语法、可靠的类型安全性以及对代码重用的支持。 Bicep 会针对你的 Azure 基础结构即代码解决方案提供最佳创作体验。

先决条件

要完成本文的步骤，需要有一个 Azure 订阅。免费创建一个。

查阅 Bicep 文件

本快速入门中使用的 Bicep 文件来自 Azure 快速入门模板。

@description('Location for the resources.')
param location string = resourceGroup().location

@description('Stream Analytics Job Name, can contain alphanumeric characters and hypen and must be 3-63 characters long')
@minLength(3)
@maxLength(63)
param streamAnalyticsJobName string

@description('You can choose the number of Streaming Units, ranging from 3, 7, 10, 20, 30, in multiples of 10, and continuing up to 660.')
@minValue(3)
@maxValue(660)

param numberOfStreamingUnits int

resource streamingJob 'Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs@2021-10-01-preview' = {
  name: streamAnalyticsJobName
  location: location
  properties: {
    sku: {
      name: 'StandardV2'
    }
    outputErrorPolicy: 'Stop'
    eventsOutOfOrderPolicy: 'Adjust'
    eventsOutOfOrderMaxDelayInSeconds: 0
    eventsLateArrivalMaxDelayInSeconds: 5
    dataLocale: 'en-US'
    transformation: {
      name: 'Transformation'
      properties: {
        streamingUnits: numberOfStreamingUnits
        query: 'SELECT\r\n    *\r\nINTO\r\n    [YourOutputAlias]\r\nFROM\r\n    [YourInputAlias]'
      }
    }
  }
}

output location string = location
output name string = streamingJob.name
output resourceGroupName string = resourceGroup().name
output resourceId string = streamingJob.id

Bicep 文件中定义的 Azure 资源是 Microsoft.StreamAnalytics/StreamingJobs：创建 Azure 流分析作业。

部署 Bicep 文件

将该 Bicep 文件另存为本地计算机上的 main.bicep。
使用 Azure CLI 或 Azure PowerShell 来部署该 Bicep 文件。
- CLI
- PowerShell
```
az group create --name exampleRG --location eastus
az deployment group create --resource-group exampleRG --template-file main.bicep --parameters streamAnalyticsJobName =<job-name> numberOfStreamingUnits=<int>
```
```
New-AzResourceGroup -Name exampleRG -Location eastus
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName exampleRG -TemplateFile ./main.bicep -streamAnalyticsJobName "<job-name>" -numberOfStreamingUnits <int>
```
需要为以下参数提供值：
- streamAnalyticsJobName：将 <job-name> 替换为流分析作业名称。名称可以包含字母数字字符和连字符，长度必须为 3-63 个字符。
- numberOfStreamingUnits：将 <int> 替换为流单元的数量。允许的值包括：1、3、6、12、18、24、30、36、42 和 48。
注意

部署完成后，应会看到一条指出部署成功的消息。

查看已部署的资源

可以使用 Azure 门户检查 Azure 流分析作业，或者使用以下 Azure CLI 或 Azure PowerShell 脚本来列出资源。

Azure CLI

使用 Azure 门户、Azure CLI 或 Azure PowerShell 列出资源组中已部署的资源。

CLI
PowerShell

az resource list --resource-group exampleRG

Get-AzResource -ResourceGroupName exampleRG

清理资源

如果打算继续学习后续教程，可能需要保留这些资源。如果不再需要资源组，可以将其删除，这会删除 Azure 流分析作业。使用 Azure CLI 或 Azure PowerShell 删除资源组：

CLI
PowerShell

az group delete --name exampleRG

Remove-AzResourceGroup -Name exampleRG

后续步骤

在本快速入门中，你已使用 Bicep 创建了 Azure 流分析作业，并验证了部署。若要了解如何使用 Visual Studio Code 创建自己的 Bicep 文件，请继续阅读以下文章：

快速入门：使用 Visual Studio Code 创建 Bicep 文件

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