Visão geral do teste local dos trabalhos do Stream Analytics no Visual Studio Code com as Ferramentas do ASA
Você pode usar as Ferramentas do ASA (Ferramentas do Azure Stream Analytics) para o Visual Studio Code para testar seus trabalhos do Stream Analytics localmente. Ao falar de localidade, há três aspectos a considerar: o contexto de execução do trabalho (um computador local ou o serviço de nuvem do Azure), as fontes de entrada e os coletores de saída.
Em execuções locais, a consulta é executada no computador local. Para entrada, os dados podem ser ingeridos de arquivos locais ou fontes ao vivo. Os resultados de saída são enviados como arquivos para uma pasta local ou para os coletores ao vivo.
Considerações de entrada para execuções locais
No VS Code, você pode definir entradas ao vivo e locais:
- Entradas ao vivo são arquivos de configuração que apontam para uma instância das entradas com suporte (fluxo e dados de referência). Eles também oferecem a possibilidade de visualização e amostragem de dados para arquivos JSON.
- Entradas locais são arquivos de configuração que apontam para um arquivo local do formato com suporte (JSON/CSV/AVRO). Esses arquivos podem ser amostrados de uma entrada ao vivo ou gerados de qualquer outra maneira.
Ao criar uma entrada local, ela pode ser alinhada a uma entrada ao vivo existente. Nesse caso, ela simulará a entrada ao vivo durante as execuções de entrada local. O arquivo de configuração dessa entrada será nomeado segundo o da entrada ao vivo, prefixado por Local_. O arquivo de dados usado por essa entrada local não deve seguir o formato e o formato de serialização definidos na entrada ao vivo. Os formatos delas são independentes.
Considerações de saída para execuções locais
Ao executar um trabalho para saídas locais, os resultados de saída são enviados para uma pasta no projeto chamada LocalRunOutputs. Nesse modo, as saídas não precisam ser definidas. A única restrição é que cada instrução INTO na consulta aponta para um nome de saída exclusivo. Após uma execução para saídas locais, um arquivo JSON será criado para cada nome de saída exclusivo.
Modos de execução local
Há três modos com suporte nas Ferramentas do ASA no VS Code para executar trabalhos localmente:
- Executar localmente com entrada local e saída local: melhor para desenvolvimento offline sem custo, teste de unidade com o pacote npm...
- Execução local com entrada ao vivo e saída local: melhor para configuração de entrada, desserialização e particionamento de depuração...
- Execução local com entrada ao vivo e saída ao vivo: melhor para configuração de saída, serialização e depuração de erros de conversão...
Cada modo dá suporte a diferentes configurações de entrada e saída:
| Execução | Mode | Entrada | Saída |
|---|---|---|---|
| Código VS | Entrada local para saída local | Arquivos JSON/CSV/AVRO | Arquivos JSON (o formato de saída ao vivo correspondente não será usado, mesmo se ele existir) |
| Código VS | Entrada ao vivo para saída local | Todos os adaptadores de entrada | Arquivos JSON (o formato de saída ao vivo correspondente não será usado, mesmo se ele existir) |
| Código VS | Entrada ao vivo para saída ao vivo | Todos os adaptadores de entrada | Hub de Eventos, Conta de Armazenamento, SQL do Azure |
| Azure | N/D | Todos os adaptadores de entrada | Todos os adaptadores de saída |
Ao executar trabalhos localmente, nenhum custo é incorrido do serviço Azure Stream Analytics. Não é necessário criar um recurso do Stream Analytics no Azure.
Introdução
Use este início rápido para aprender a criar um trabalho do Stream Analytics usando o Visual Studio Code e as Ferramentas do ASA.
Em seguida, para tutoriais passo a passo sobre as execuções locais, confira:
- Testar consultas do Stream Analytics localmente com os dados de exemplo usando o Visual Studio Code
- Testar consultas do Stream Analytics localmente na entrada de transmissão ao vivo com o Visual Studio Code