Azure流分析：参考数据中的正则表达式

我有一个Azure Stream Analytics作业，它使用一个EventHub和Blob存储中的一个引用数据作为2个输入。参考数据为CSV，如下所示：

REGEX_PATTERN,FRIENDLY_NAME
115[1-2]{1}9,Name 1
115[3-9]{1}9,Name 2

然后，我需要在EventHub中的传入事件中根据此CSV查找一个属性，以获得

友好的\u名称

使用参考数据的典型方法是使用

JOIN

子句。但是在这种情况下，我不能使用它，因为

LIKE

操作符不支持这样的正则表达式匹配

UDF是另一个选项，但我似乎找不到在函数中使用参考数据作为CSV的方法

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Azure Stream Analytics作业中是否有其他方法可以做到这一点？

据我所知，您的场景中不支持加入。联接键应该是特定的，不能是正则表达式值

因此，这里不适合使用参考数据，因为它应该在ASA sql中使用，如下所示：

SELECT I1.EntryTime, I1.LicensePlate, I1.TollId, R.RegistrationId  
FROM Input1 I1 TIMESTAMP BY EntryTime  
JOIN Registration R  
ON I1.LicensePlate = R.LicensePlate  
WHERE R.Expired = '1'

需要join键。我的意思是，即使在这里也不需要输入参考数据

您的想法是使用UDF脚本并将数据加载到UDF中，以与硬代码正则表达式数据进行比较。这个想法不容易坚持。也许你可以考虑我的工作：

1.您说您有不同的参考数据，请分组存储为json数组。为每个组分配一个组id。例如：

组Id 1：

[
    {
        "REGEX":"115[1-2]{1}9",
        "FRIENDLY_NAME":"Name 1"
    },
    {
        "REGEX":"115[3-9]{1}9",
        "FRIENDLY_NAME":"Name 2"
    }
]

2.在ASA SQL的引用组id和集合中添加一列。在Azure函数中，请接受组id列并加载相应的json数组组。然后循环行以匹配正则表达式，并将数据保存到目的地

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我认为Azure函数比ASASSQL作业中的UDF更灵活。此外，此解决方案可能更易于维护。

事件中心和参考数据之间的连接键是什么

REGEX_PATTERN

？@JayGong是的，这是连接键。请理解，但我认为键应该是特定的，而不是ASA作业中的REGEX值。所以这是你的痛点，对吗？@JayGong正确。这就是为什么我怀疑

JOIN

是否适用于我的情况。我所能想到的另一种选择是，使用一个UDF，但我想知道是否可以使用UDF中的整个参考数据列表来执行查找。作为最后的回退，我正在考虑对UDF中的参考数据进行硬编码。但我需要为几个不同的ASA工作，使用不同的参考数据。所以事情会变得很糟糕。我知道这个解决方案的大致思路。当前ASA作业输出到另一个EvenHub，现在需要将其更改为Azure函数，让Azure函数执行正则表达式查找工作，然后使用自定义代码接收到事件中心。这意味着我们的工作将发生实质性的架构变化，我正在寻找一个只使用ASA结构的更简单的解决方案。谢谢你的想法，如果我们不能找到另一种解决方法，我们会记住这一点。@user\u name是的！我知道这对你来说可能太反了。你可以把它作为一个解决办法。无论如何，谢谢你。