Tester des requêtes Stream Analytics localement avec Visual StudioTest Stream Analytics queries locally with Visual Studio
Vous pouvez utiliser les outils Azure Stream Analytics pour Visual Studio pour tester vos travaux Stream Analytics localement avec des exemples de données ou des données actives.You can use Azure Stream Analytics tools for Visual Studio to test your Stream Analytics jobs locally with sample data or live data.
Utilisez ce Démarrage rapide pour apprendre à créer une tâche Stream Analytics à l’aide de Visual Studio.Use this Quickstart to learn how to create a Stream Analytics job using Visual Studio.
Tester votre requêteTest your query
Dans votre projet Azure Stream Analytics, double-cliquez sur Script.asaql pour ouvrir le script dans le l’éditeur.In your Azure Stream Analytics project, double-click Script.asaql to open the script in the editor. Vous pouvez compiler la requête pour voir si elle contient des erreurs de syntaxe.You can compile the query to see if there are any syntax errors. L’éditeur de requête prend en charge IntelliSense, la coloration syntaxique et le marquage d’erreurs.The query editor supports IntelliSense, syntax coloring, and an error marker.
Ajouter une entrée localeAdd local input
Pour valider votre requête par rapport aux données statiques locales, cliquez avec le bouton droit sur l’entrée, et sélectionnez Ajouter une entrée locale.To validate your query against local static data, right-click the input and select Add local input.
Dans la fenêtre indépendante, sélectionnez l’exemple de données dans votre chemin local, puis Enregistrer.In the pop-up window, select sample data from your local path and Save.
Un fichier nommé local_EntryStream.json est automatiquement ajouté à votre dossier d’entrées.A file named local_EntryStream.json is added automatically to your inputs folder.
Dans l’éditeur de requête, sélectionnez Exécution locale.Select Run Locally in the query editor. Ou vous pouvez appuyer sur F5.Or you can press F5.
La sortie peut être affichée dans un format de tableau directement à partir de Visual Studio.The output can be viewed in a table format directly from Visual Studio.
Vous pouvez trouver le chemin de sortie à partir de la sortie de console.You can find the output path from the console output. Appuyez sur n’importe quelle touche pour ouvrir le dossier des résultats.Press any key to open the result folder.
Vérifiez les résultats dans le dossier local.Check the results in the local folder.
Exemple d’entréeSample input
Vous pouvez également collecter des exemples de données d’entrée à partir de vos sources d’entrée dans un fichier local.You can also collect sample input data from your input sources to a local file. Cliquez avec le bouton droit sur le fichier de configuration d’entrée et sélectionnez Exemple de données.Right-click the input configuration file, and select Sample Data.
Vous pouvez échantillonner uniquement une diffusion en continu de données à partir d’Event Hubs ou d’IoT Hubs.You can only sample data streaming from Event Hubs or IoT Hubs. Les autres sources d’entrée ne sont pas prises en charge.Other input sources are not supported. Dans la boîte de dialogue contextuelle, entrez le chemin local utilisé pour enregistrer les exemples de données et sélectionnez Échantillon.In the pop-up dialog box, fill in the local path to save the sample data and select Sample.
Vous pouvez voir la progression de l’opération dans la fenêtre Sortie.You can see the progress in the Output window.
Étapes suivantesNext steps
- Démarrage rapide : créer un travail Stream Analytics à l’aide de Visual StudioQuickstart: Create a Stream Analytics job using Visual Studio
- Utiliser Visual Studio pour afficher les tâches Azure Stream AnalyticsUse Visual Studio to view Azure Stream Analytics jobs
- Tester des données actives localement à l’aide des outils Azure Stream Analytics pour Visual Studio (préversion)Test live data locally using Azure Stream Analytics tools for Visual Studio (Preview)
- Intégrer et développer en continu avec les outils Stream AnalyticsContinuously integrate and develop with Stream Analytics tools