Testen Sie Stream Analytics-Abfragen lokal mit Beispieldaten in Visual Studio Code

Verwenden Sie Azure Stream Analytics-Tools für Visual Studio Code, um Ihre Stream Analytics-Jobs lokal mit Beispieldaten zu testen. Lokales Testen ermöglicht es dir, deine Abfragelogik schnell zu validieren, bevor du den Job in Azure ausführst. Visual Studio Code speichert die Ausgabeergebnisse als JSON-Dateien im LocalRunOutputs-Ordner deines Projekts.

Voraussetzungen

Vorbereiten der Beispieldaten

Bereite zuerst Beispiel-Eingabedatendateien vor. Wenn du bereits Beispieldateien auf deinem Rechner hast, kannst du diesen Schritt überspringen.

Um Ihre Abfrage anhand einer Live-Streaming-Quelle statt gespeicherter Beispieldaten zu validieren, siehe Test Stream Analytics Abfragen lokal gegen Live-Stream-Eingaben mit Visual Studio Code.

  1. Wähle in deiner Eingabekonfigurationsdatei in der obersten Zeile Vorschau-Daten aus. Visual Studio Code ruft einige Eingabedaten vom IoT Hub ab und zeigt sie im Vorschaufenster an.

  2. Nachdem die Daten erschienen sind, wähle Save as, um sie in einer lokalen Datei zu speichern.

Screenshot der Eingabekonfigurationsdatei in Visual Studio Code mit ausgewählten Vorschaudaten, um Live-Eingaben abzurufen.

Definiere einen lokalen Eingang

Definiere einen lokalen Input in deinem Stream Analytics-Projekt, sodass deine Abfrage aus der Beispieldatei und nicht aus einer Live-Quelle lesen kann. Verwenden Sie die folgenden Schritte, um den lokalen Eingang hinzuzufügen und zu konfigurieren:

  1. Wählen Sie input.json im Ordner „Inputs“ in Ihrem Stream Analytics-Projekt aus. Dann wählen Sie in der oberen Zeile „Lokale Eingabe hinzufügen“ aus.

    Screenshot eines Stream-Analytics-Projekts in Visual Studio Code, wobei in der obersten Zeile „Add local input“ ausgewählt ist.

    Du kannst auch Strg+Shift+P verwenden, um die Befehlspalette zu öffnen und ASA: Add Input einzugeben.

    Screenshot der Visual Studio Code-Befehlspalette mit dem ASA: Add Input Befehl eingegeben.

  2. Wähle lokale Eingabe.

    Screenshot von Visual Studio Code mit ausgewählter Option „Lokale Eingabe“ für eine Stream Analytics-Eingabe.

  3. Select + Neue lokale Eingabe.

    Screenshot aus Visual Studio Code mit ausgewählter Option „Neue lokale Eingabe“ für eine Stream Analytics-Eingabe.

  4. Gib das gleiche Eingabealias ein, das du in deiner Abfrage verwendet hast.

    Screenshot von Visual Studio Code, der den Eingangsalias-Eintrag für einen neuen lokalen Stream Analytics Eingang zeigt.

  5. In der neu generierten LocalInput_Input.json-Datei geben Sie den Pfad zu Ihrer lokalen Datendatei ein.

    Screenshot der Datei LocalInput_Input.json in Visual Studio Code, in die der Pfad zur lokalen Datendatei eingegeben wurde.

  6. Wählen Sie Datenvorschau, um die Eingabedaten in der Vorschau anzuzeigen. Visual Studio Code erkennt automatisch den Serialisierungstyp (JSON oder CSV) für Ihre Daten. Verwenden Sie die Auswahl, um Ihre Daten im Tabellen - oder Rohformat anzuzeigen. Die folgende Tabelle ist ein Beispiel für Daten im Tabellenformat:

    Screenshot der Vorschau der lokalen Eingabedaten im Tabellenformat in Visual Studio Code.

    Die folgende Tabelle ist ein Beispiel für Daten im Raw-Format:

    Screenshot der lokalen Eingabedaten, die in Visual Studio Code im Rohformat angezeigt werden.

Führe Abfragen lokal aus

Führe deine Abfrage gegen die lokale Eingabe aus, um die Abfragelogik zu validieren, bevor du den Job in Azure ausführst.

  1. Kehren Sie zu Ihrem Abfrage-Editor zurück und wählen Sie Lokal ausführen. Dann wählen Sie aus der Dropdown-Liste "Lokale Eingabe verwenden ".

    Screenshot des Stream Analytics-Abfrageeditors in Visual Studio Code, wobei „Run locally“ ausgewählt ist.

    Screenshot von Visual Studio Code, der die Option

  2. Überprüfen Sie das Ergebnis im richtigen Fenster. Wählen Sie 'Ausführen zum erneuten Test' oder wählen Sie ' Im Ordner öffnen ', um die Ergebnisdateien im Dateiexplorer zu sehen und sie mit anderen Tools zu öffnen. Die Ergebnisdateien sind nur im JSON-Format verfügbar.

    Screenshot der lokalen Run-Ergebnisse im rechten Fenster von Visual Studio Code.