Översikt över lokal testning av Stream Analytics-jobb i Visual Studio Code med ASA-verktyg
Du kan använda Azure Stream Analytics Tools (ASA Tools) för Visual Studio Code för att testa dina Stream Analytics-jobb lokalt. När du talar om lokalitet finns det tre aspekter att tänka på: jobbkörningskontexten (en lokal dator eller Azure-molntjänsten), indatakällorna och utdatamottagare.
I lokala körningar körs frågan på den lokala datorn. För indata kan data matas in från lokala filer eller livekällor. Utdataresultat skickas antingen som filer till en lokal mapp eller till livemottagare.
Indataöverväganden för lokala körningar
I VS Code kan du definiera live- och lokala indata:
- Live-indata är konfigurationsfiler som pekar på en instans av indata som stöds (dataström och referensdata). De erbjuder också att förhandsgranska och exempeldata till JSON-filer.
- Lokala indata är konfigurationsfiler som pekar på en lokal fil med det format som stöds (JSON/CSV/AVRO). Dessa filer kan samplas från liveindata eller genereras på något annat sätt.
När du skapar en lokal indata kan den justeras till en befintlig live-indata. I det här fallet simuleras liveindata under lokala indatakörningar. Konfigurationsfilen namnges efter live-indata, med prefixet Local_. Datafilen som används av dessa lokala indata förväntas inte följa formatet och serialiseringsformatet som definierats i liveindata. Deras format är oberoende.
Överväganden för utdata för lokala körningar
När du kör ett jobb till lokala utdata skickas utdataresultatet till en mapp i projektet med namnet LocalRunOutputs. I det här läget behöver utdata inte definieras. Den enda begränsningen är att varje INTO instruktion i frågan pekar på ett unikt utdatanamn. Efter en körning till lokala utdata skapas en JSON-fil för varje unikt utdatanamn.
Lokala körningslägen
Det finns tre lägen som stöds av ASA Tools i VS Code för att köra jobb lokalt:
- Lokal körning med lokala indata och lokala utdata: bäst för offlineutveckling utan kostnad, enhetstestning med npm-paketet...
- Lokal körning med live-indata och lokala utdata: bäst för indatakonfiguration, avserialisering och partitioneringsfelsökning...
- Lokal körning med live-indata och live-utdata: bäst för felsökning av utdatakonfiguration, serialisering och konverteringsfel...
Varje läge har stöd för olika indata- och utdatakonfigurationer:
| Körnings- | Läge | Indata | Resultat |
|---|---|---|---|
| VS Code | Lokala indata till lokala utdata | JSON/CSV/AVRO-filer | JSON-filer (motsvarande liveutdataformat används inte även om det finns) |
| VS Code | Live-indata till lokala utdata | Alla indatakort | JSON-filer (motsvarande liveutdataformat används inte även om det finns) |
| VS Code | Live-indata till liveutdata | Alla indatakort | Event Hub, Storage Account, Azure SQL |
| Azure | Ej tillämpligt | Alla indatakort | Alla utdatakort |
När du kör jobb lokalt tillkommer inga kostnader från Azure Stream Analytics-tjänsten. Du behöver inte skapa en Stream Analytics-resurs i Azure.
Komma igång
Använd den här snabbstarten om du vill lära dig hur du skapar ett Stream Analytics-jobb med hjälp av Visual Studio Code och ASA Tools.
Stegvisa självstudier om lokala körningar finns i:
- Testa Stream Analytics-frågor lokalt med exempeldata med hjälp av Visual Studio Code
- Testa Stream Analytics-frågor lokalt mot liveuppspelningsindata med hjälp av Visual Studio Code