Azure Data Flows script：名称确认及代码片段便捷执行咨询

1. 语言名称与关联特性 #

• 正式名称为Azure Data Flows Script (ADF Script)，业内常用别称是ADF脚本。
• 它基于Spark执行引擎构建，语法与Spark SQL高度相似：多数字符串处理、正则函数的写法和Spark SQL一致，但针对Data Flows的可视化编排场景做了专属扩展（比如转换步骤定义、分支逻辑语法等），并非完全等同于Spark SQL。

2. 便捷测试方案 #

目前没有类似Fiddle的在线平台可直接运行ADF脚本，但针对你快速验证正则和文本替换的需求，可采用以下方案：

• Spark SQL本地/轻量环境测试：由于ADF的核心表达式（尤其是正则、文本函数）与Spark SQL兼容，你可以使用Spark Shell、Databricks Community Edition笔记本这类轻量环境，先在Spark SQL中验证逻辑，确认无误后再移植到ADF脚本中。
• 缩小ADF调试数据集：在调试Data Flow时，给数据源添加过滤条件（比如limit(10)或特定行筛选），仅用少量测试数据运行调试，能大幅缩短每次运行的等待时间。
• 本地表达式模拟工具：可编写简单的Python/Java脚本模拟ADF的核心正则、文本替换函数逻辑，快速验证单个表达式的效果，适合简单场景的测试。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jeancallisti