Testar consultas do Stream Analytics localmente com o Visual Studio
Pode utilizar as ferramentas do Azure Stream Analytics para Visual Studio para testar as tarefas do Stream Analytics localmente com dados de exemplo ou dados dinâmicos.
Utilize este Início Rápido para saber como criar uma tarefa do Stream Analytics com o Visual Studio.
Testar a consulta
No projeto do Azure Stream Analytics, faça duplo clique em Script.asaql para abrir o script no editor. Pode compilar a consulta para ver se existem erros de sintaxe. O editor de consultas suporta o IntelliSense, a coloração da sintaxe e um marcador de erro.
Adicionar entrada local
Para validar a consulta em relação aos dados estáticos locais, clique com o botão direito do rato na entrada e selecione Adicionar entrada local.
Na janela de pop-up, selecione dados de exemplo no caminho local e Guardar.
É adicionado automaticamente um ficheiro com o nome local_EntryStream.json à pasta inputs.
Selecione Executar Localmente no editor de consultas. Em alternativa, pode premir F5.
O resultado pode ser visualizado num formato de tabela diretamente a partir do Visual Studio.
Pode encontrar o caminho de saída na saída da consola. Prima qualquer tecla para abrir a pasta de resultados.
Verifique os resultados na pasta local.
Entrada de exemplo
Também pode recolher dados de entrada de exemplo das origens de entrada para um ficheiro local. Clique com o botão direito do rato no ficheiro de configuração de entrada e selecione Dados de Exemplo.
Só pode amostrar a transmissão de dados a partir dos Hubs de Eventos ou dos Hubs IoT. Outras origens de entrada não são suportadas. Na caixa de diálogo de pop-up, preencha o caminho local para guardar os dados de exemplo e selecione Exemplo.
Pode ver o progresso na janela Saída .
Passos seguintes
- Início Rápido: Criar uma tarefa do Stream Analytics com o Visual Studio
- Utilizar o Visual Studio para ver tarefas do Azure Stream Analytics
- Testar dados em direto localmente com as ferramentas do Azure Stream Analytics para Visual Studio (Pré-visualização)
- Integrar e desenvolver continuamente as ferramentas do Stream Analytics