У меня есть события, получаемые в концентраторе событий Azure в формате IBM MQ Text.Источник - таблицы Oracle для мэйнфреймов, поэтому данные направляются через Oracle Golden Date в IBM MQ и поступают в концентратор событий.Меня интересует текст сообщения с именем события, за которым следует разделитель, а также теги, за которыми следуют данные с разделителями.Нет имен столбцов, связанных с данными в сообщении.Идея состоит в том, чтобы иметь возможность анализировать, отображать и дополнительно преобразовывать эти данные и делать их доступными для других приложений.Проблема заключается в том, как проанализировать текст сообщения о событии, в котором есть текст с разделителями, и сопоставить его с фиксированной схемой, используя блоки данных Azure или Stream Analytics.Это возможно только путем создания пользовательского парсера на Python, Java или другом языке кодирования?
Вот тело примера сообщения -
{"GDSFE001\u00031\u0003N\u00030\u0003Confirm_Shipment_Closed\u00035572214\u0003B\u0003I7EPM0XV1Z8KB\u0003TAG0000\u0001\u000220190516\u00011409\u0001GCSS\u0001Message Broker\u0001\u0001\u0001\u0001O\u0001\u0001\u0001N\u0001BKG\u0001\u0001\u0001\u000163.0\u0002TAGT100\u0001HDZKG4XV1Z9KB\u0001BNILG4XV1Z9KB\u0001\u0001\u0001N\u0001N\u00010\u0001Y\u0001N\u00010\u00010\u0001SGPPM0XV1Z8KB\u0002TAG0100\u0001I7EPM0XV1Z8KB\u0001\u0001\u0001O\u0001\u0001\u00011\u0001Order Handling\u00011\u0001Active\u00013\u0001Ordinary Transport Order\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001NayanKumar\u00012019-05-16 14.09.32.539936\u0001NayanKumar\u00012019-05-16 14.09.32.539936\u0001NayanKumar\u00011\u0001MSL\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001NayanKumar\u00012019-05-16 14.09.32.539936\u0001NayanKumar\u0001\u0001Y\u0001N\u00011\u0001Booking Confirmation\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001NayanKumar\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001A1\u0001\u0001\u0001\u0001T2\u00015\u0001GCSS\u00011\u0001CY\u00011\u0001CY\u0001\u0001\u0001\u00014\u0001Telephone\u0001\u00012019-05-09\u0001\u0001\u0001\u000110\u0001Transdoc Invoicing\u0001\u0001\u0001\u0001Y\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001\u0001\u0001\u0001\u0001N\u0001\u0001\u0001Y\u0001SGPPM0XV1Z8KB\u0001\u00012019-05-09 21.00.00.000000\u0001T2\u0001233\u0001North Europe - United States\u0001MAEU\u0001\u0001\u0001\u0001N\u0001Y\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u00011\u0001Fixed Date\u00016\u0001Failed\u0001W\u0001N\u0001Y\u0001N\u0001Y\u0001N\u0002TAG0110\u0001J20PM0XV1Z8KB\u0001\u0001\u0001O\u00011\u0001Booking Management\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001\u0001\u0001\u0001\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001NayanKumar\u00012019-05-16 13.54.16.577754\u0001AUTOUSER\u000112084\u0001Export Order Handling\u0001AUTOUSER\u0001AUTOUSER\u00011021\u0001AP Moller Copenhagen (MSL)\u0001panama_kvinder@hotmail.com\u0001DKCPHMSL1\u00013D9XA9RMF1PJ2\u0001DK\u0001Denmark\u0002TAG0120\u0001OKZHN0XV1Z8KB\u0001\u0001\u0001O\u00015HKDN0XV1Z8KB\u0001\u0001\u0001\u00010\u00011\u0001Booking Number\u0001\u0001\u0001510185665\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001NayanKumar\u00012019-05-16 13.49.24.683955\u0001NayanKumar\u0001SGPPM0XV1Z8KB\u0001\u0001\u0001\u0001101\u0001Shipment\u0002TAG0120\u0001D8BMG4XV1Z9KB\u0001\u0001\u0001O\u0001\u0001\u0001\u0001\u00010\u00015\u0001Transport Document Number\u0001\u0001\u0001510185665\u00012019-05-16 13.51.42.301735\u0001NayanKumar\u00012019-05-16 13.51.42.301735\u0001NayanKumar\u0001\u0001\u0001BNILG4XV1Z9KB\u0001\u0001151\u0001Transport_Doc