StreamAnalyticsJob Blob 输出生成与输入 EventHub 的分区数一样多的文件？
StreamAnalyticsJob Blob Output produces as many files as the number of partitions of input EventHub?
我有一个 EventHub（包含 json 格式的实体作为事件），它是我的流分析作业的输入。我在我的 EH 上创建了 4 个分区，但没有任何分区键，所以理论上数据分布在 RoundRobin 中。
我的 StreamAnlytics 查询非常简单 SELECT * FROM EventHub OUTPUT TO BLOB。 blob 输出每 5 分钟配置一次数据聚合，文件格式为 <date><HH>.
我在我的 blob 存储上每小时看到 4 个文件，这是预期的吗？ SA内部是否同时分别读取每个分区？
抱歉，这听起来可能很天真，我对此很陌生，很想知道 SA 的内部工作原理。
是的，这是预期的。
流分析作业可以并行使用和写入不同的分区，从而提高吞吐量。
我有一个 EventHub（包含 json 格式的实体作为事件），它是我的流分析作业的输入。我在我的 EH 上创建了 4 个分区，但没有任何分区键，所以理论上数据分布在 RoundRobin 中。
我的 StreamAnlytics 查询非常简单 SELECT * FROM EventHub OUTPUT TO BLOB。 blob 输出每 5 分钟配置一次数据聚合，文件格式为 <date><HH>.
我在我的 blob 存储上每小时看到 4 个文件，这是预期的吗？ SA内部是否同时分别读取每个分区？
抱歉，这听起来可能很天真，我对此很陌生，很想知道 SA 的内部工作原理。
是的，这是预期的。
流分析作业可以并行使用和写入不同的分区，从而提高吞吐量。