现在很多个人和商业设备含有从物理世界中收集信息的传感器。例如，大多数电话拥有 GPS，健身设备可跟踪你走的步数，恒温控制器可监控建筑的温度。
在此教程中，你将了解如何将 HDInsight 用于处理暖气、通风和空气调节 (HVAC) 系统产生的历史数据，以识别不能有效维持设定温度的系统。你将了解如何：
优化和丰富来自多个国家/地区的建筑的温度数据
分析数据以确定哪些建筑在保持适宜温度方面存在问题（实际记录的温度对比恒温控制器设定的温度）
推断建筑中使用的 HVAC 系统的可靠性
在 Microsoft Excel 中可视化数据
已使用群集配置你完成脚本和查询所需的所有内容。要将已分析的数据导出到 Microsoft Excel，你必须满足以下要求：
必须安装了 Microsoft Excel 2013。
以下 URL 的文件包含 HVAC 系统设定的温度以及实际记录的温度。这些文件也包含建筑元数据，如位置和 HVAC 系统信息。我们已将此数据加载到此群集的 Windows Azure 存储 Blob。
可使用此页顶部的文件浏览器选项卡访问存储在 Windows Azure 存储 Blob 中的数据。此示例的数据可在 [default storage account]/[defaultcontainer]/HdiSamples/SensorSampleData 路径下找到。
来自世界 20栋大型建筑的传感器数据
wasb://[email protected]/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/
20 栋建筑的元数据
wasb://[email protected]/HdiSamples/SensorSampleData/building/
以下配置单元语句将创建外部表，允许配置单元查询存储在 Azure Blob 存储的数据。外部表以初始文件格式保留数据，同时允许配置单元针对文件内的数据执行查询。在这种情况下，数据作为逗号分隔值 (CSV) 存储在文件中。
以下配置单元语句通过描述文件内字段、文件间定界符（逗号）和 Azure Blob 存储中文件的位置创建了两个名为 hvac 和 building 的新表。由此，你可以创建针对自身数据的配置单元查询。
Create hvac table:
DROP TABLE IFEXISTS hvac;
--create the hvactable on comma-separated sensor data
CREATE EXTERNALTABLE hvac(date STRING, time STRING, targettemp BIGINT,
actualtempBIGINT, system BIGINT, systemage BIGINT, buildingid BIGINT)
ROW FORMATDELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED ASTEXTFILE LOCATION'wasb://[email protected]/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/';
Create building table:
DROP TABLE IF EXISTS building;
--create the building table on comma-separated building data
CREATE EXTERNAL TABLE building(buildingid BIGINT,buildingmgr STRING,
buildingageBIGINT, hvacproduct STRING, country STRING)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE LOCATION'wasb://[email protected]/HdiSamples/SensorSampleData/building/';
以下配置单元查询创建了来自 HVAC 数据的一些温度，从而查找温度变化（参见以下查询）。尤其是查找恒温控制器设定的目标温度与记录温度之间的差别。如果差别大于 5，则 temp_diff 列将设为“热”或“冷”，且 extremetemp 设为 1；否则，temp_diff 将设为“正常”且 extremetemp 设为 0。
查询会将结果写入两个新表：hvac_temperatures 和 hvac_building（参见以下“创建表”语句）。hvac_building 表将包含管理者、楼龄和建筑的 HVAC 系统等建筑信息，也将用于通过与 hvac_temperatures 表联接来查找建筑的温度数据。
Create hvac_temperatures table:
DROP TABLE IFEXISTS hvac_temperatures;
--create thehvac_temperatures table by selecting from the hvac table
CREATE TABLEhvac_temperatures AS
SELECT *,targettemp - actualtemp AS temp_diff,
IF((targettemp - actualtemp)> 5, 'COLD',
IF((targettemp - actualtemp)< -5, 'HOT', 'NORMAL')) AS temprange,
IF((targettemp - actualtemp)> 5, '1', IF((targettemp - actualtemp) < -5, '1', 0)) AS extremetemp
FROM hvac;
Create hvac_building table:
DROP TABLE IFEXISTS hvac_building;
--create thehvac_building table by joining the building table and the hvac_temperaturestable
CREATE TABLEhvac_building AS
SELECT h.*,b.country, b.hvacproduct, b.buildingage, b.buildingmgr
FROM building bJOIN hvac_temperatures h ON b.buildingid = h.buildingid;
选择提交以创建“配置单元”表，并执行分析存储在 Windows AzureBlob 存储的传感器数据的查询。提交作业后，可通过选择下方查看详细信息来查看详细信息。
页底的作业状态变为已完成后，继续执行将数据加载到 Excel。
DROP TABLE IF EXISTS hvac;
--create the hvac table on comma-separated sensor data
CREATE EXTERNAL TABLE hvac(date STRING, time STRING,targettemp BIGINT,
actualtempBIGINT, system BIGINT, systemage BIGINT, buildingid BIGINT)
STORED AS TEXTFILE LOCATION'wasb://[email protected]/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/';
--create the building table on comma-separatedbuilding data
buildingageBIGINT, hvacproduct STRING, country STRING)
DROP TABLE IF EXISTS hvac_temperatures;
--create the hvac_temperatures table by selecting fromthe hvac table
CREATE TABLE hvac_temperatures AS
SELECT *, targettemp - actualtemp AS temp_diff,
IF((targettemp- actualtemp) > 5, 'COLD',
IF((targettemp- actualtemp) < -5, 'HOT', 'NORMAL')) AS temprange,
IF((targettemp- actualtemp) > 5, '1', IF((targettemp - actualtemp) < -5, '1', 0)) ASextremetemp
DROP TABLE IF EXISTS hvac_building;
--create the hvac_building table by joining thebuilding table and the hvac_temperatures table
CREATE TABLE hvac_building AS
SELECT h.*, b.country, b.hvacproduct, b.buildingage,b.buildingmgr
FROM building b JOIN hvac_temperatures h ONb.buildingid = h.buildingid;
作业会话
查询名称
日期
ID
操作
状态
表中无可用数据
1. 打开 Excel 并创建空白的工作表。
2. 从数据选项卡中，选择来自其他源，然后选择来自 Microsoft 查询。
3. 提示选择数据源时，选择示例 Microsoft 配置单元 DSN。
4. 在 Microsoft 配置单元 ODBC 驱动器连接对话框中，输入以下值，然后单击“确定”。
主机 - HDInsight 群集的主机名。例如，mycluster.azurehdinsight.net
用户名 - HDInsight 群集的管理员名称
密码 - 管理员密码
所有其它字段均为默认值。
5. 在查询向导中，选择 hvac_building 表，然后选择 > 按钮。
6. 单击下一步继续查看向导，直到到达带有完成按钮的对话框。单击完成。
7. 出现导入数据对话框时，单击确定以接受默认设置。完成查询后，数据将显示在 Excel 中。
因为数据已导入 Excel，你将使用Power View 以可视方式导出数据。
1. 在 Excel 工作表中，选择插入选项卡，然后选择 Power View 以打开新的 Power View 报表。
2. 在 Power View 字段区域，选择国家/地区和 extremetemp 旁的复选框。清除所有其他复选框。
3. 在字段 框，单击 extremetemp 旁的向下箭头，然后选择计数（非空白）。
4. 从设计选项卡中，选择地图以在世界地图上按国家/地区显示温度数据。
地图上显示的每个圆圈表示记录温度高于或低于目标温度 5 度之上的次数。圆圈越大，在此位置记录的极端温度的实例越多。
为了进一步筛选数据，以便你查看记录温度高于或低于目标温度的地点，请执行以下步骤。
1. 在 Power View 字段区域，清除 extremetemp 复选框，然后选择 temprange 复选框。选择 temprange 旁的向下箭头，然后选择作为大小添加。
2. 将 temprange 从 Power View 字段区域拖到筛选器框，然后选择热或冷的复选框，查看高于或低于目标温度的地点。
虽然通过可视化地图上的温度数据，你可以更容易查看哪个地点在维持目标温度方面出现问题，但你无法由此深入了解根本原因。请执行以下步骤，使用生成信息确定 HVAC 是否是问题的源头。
1. 打开新的 Excel 工作表，依次选择数据选项卡、来自其他源、来自 Microsoft Query。按照先前相同步骤导入数据，但此次选择 hvac_building 表，且仅选择 hvacproduct 和 extremetemp 列。
2. 导入数据后，选择插入选项卡，然后选择 Power View。
3. 在 Power View 字段的 字段 章节中，单击 extremetemp 字段旁的向下箭头，然后选择计数（非空白）。
4. 从设计选项卡中，选择柱形图，然后选择堆积柱形图。
5. 显示图后，选择左上角按hvacproduct 排序旁的向下箭头，然后选择 extremetemp 的计数以按 extremetemp 字段对列进行排序。
从此图中，你可以看到 FN39TG 的极端温度实例高于其他单位。
在本教程中，你已成功执行用于分析生成 HVAC 传感器数据的 HDInsight 配置单元作业。要了解更多信息，请访问我们的其余示例作业。如果你具有本教程或其他示例方面的反馈，请使用上面的帮助 + 反馈链接。
使用以下链接继续了解如何将配置单元和 Excel 与 HDInsight 一同使用。
<a target="_blank" href="http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-use-hive/">将配置单元和 HDInsight 中 Hadoop 一同使用</a>
<a target="_blank" href="http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-analyze-twitter-data/">使用 HDInsight 中 Hadoop 分析 Twitter 数据</a>
<a target="_blank" href="http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-connect-excel-hive-odbc-driver/">使用 Microsoft 配置单元 ODBC 驱动程序将 Excel 连接到 Hadoop</a>
<a target="_blank" href="http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-connect-excel-power-query/">使用 Power Query 将 Excel 连接到 Hadoop</a>