你可以使用适用于 Visual Studio Code 的 Azure 流分析 工具，通过示例数据在本地测试你的 Stream Analytics 作业。 输出结果可作为项目的 LocalRunOutputs 文件夹中的 JSON 文件找到。
有关详细信息，请参阅 ASA 工具Visual Studio Code中本地流分析运行的概述。
先决条件
安装.NET核心 SDK 并重启Visual Studio Code。
使用本快速入门了解如何使用 Visual Studio Code创建流分析作业。
准备示例数据
首先需要准备示例输入数据文件。 如果计算机上已有一些示例数据文件，则可以跳过此步骤并转到下一步。
在输入配置文件的顶行中，单击 预览数据。 某些输入数据将从IoT 中心提取，并在预览窗口中显示。
显示数据后，选择“ 另存为 ”将数据保存到本地文件。
定义本地输入
选择流分析项目中的“输入”文件夹下的 input.json 。 然后选择顶部行 中的“添加本地输入 ”。
还可以使用 Ctrl+Shift+P 打开命令面板并输入 ASA：添加输入。
选择 “本地输入”。
选择“ + 新建本地输入”。
输入查询中使用的相同输入别名。
在新生成的 LocalInput_Input.json 文件中，输入本地数据文件所在的文件路径。
选择 “预览数据 ”以预览输入数据。 会自动检测数据的序列化类型（JSON 或 CSV）。 使用选择器以 表 或 原始 格式查看数据。 下表是 表格式的数据示例：
下表是 原始格式的数据示例：
在本地运行查询
返回到查询编辑器，然后选择“ 在本地运行”。 然后从下拉列表中选择 “使用本地输入 ”。
结果显示在右侧窗口中。 可以选择“ 运行 ”以再次进行测试。 还可以选择“ 在文件夹中打开 ”以查看文件资源管理器中的结果文件，并使用其他工具进一步打开这些文件。 结果文件仅以 JSON 格式提供。
