FromNode
from 节点用于选择流经 StreamNode 的数据子集。Stream 节点允许您选择要处理的流的哪个部分。
示例
stream
|from()
.database('mydb')
.retentionPolicy('myrp')
.measurement('mymeasurement')
.where(lambda: "host" =~ /logger\d+/)
|window()
...上面的示例仅选择来自数据库 mydb、保留策略 myrp 和度量 mymeasurement 的数据点，其中标签 host 匹配正则表达式 logger\d+。
构造函数
| 链式方法 | 描述 |
|---|---|
| from ( ) | 创建一个新的流节点，该节点可以通过 Database、RetentionPolicy、Measurement 和 Where 属性进一步过滤。可以多次调用 From 来创建多个独立的数据流分支。 |
属性方法
| Setter 方法 | 描述 |
|---|---|
database ( value string) | 数据库名称。如果为空，则使用任何数据库。 |
groupBy ( tag ...interface{}) | 按标签集对数据进行分组。 |
| groupByMeasurement ( ) | 如果设置为 true，则会将 measurement 名称包含在组 ID 中。以及任何其他分组的维度。 |
measurement ( value string) | 度量名称。如果为空，则使用任何度量。 |
| quiet ( ) | 抑制此节点的所有错误日志事件。 |
retentionPolicy ( value string) | 保留策略名称。如果为空，则使用任何保留策略。 |
round ( value time.Duration) | 用于四舍五入时间戳的可选持续时间。有助于确保数据点落在特定的边界上。示例：stream |
truncate ( value time.Duration) | 用于截断时间戳的可选持续时间。有助于确保数据点落在特定的边界上。示例：stream |
where ( lambda ast.LambdaNode) | 使用给定表达式过滤当前流。此表达式是 Kapacitor 表达式。Kapacitor 表达式是 InfluxQL WHERE 表达式的超集。有关更多信息，请参阅 expression 文档。 |
链式方法
Alert, Barrier, Bottom, ChangeDetect, Combine, Count, CumulativeSum, Deadman, Default, Delete, Derivative, Difference, Distinct, Ec2Autoscale, Elapsed, Eval, First, Flatten, From, HoltWinters, HoltWintersWithFit, HttpOut, HttpPost, InfluxDBOut, Join, K8sAutoscale, KapacitorLoopback, Last, Log, Max, Mean, Median, Min, Mode, MovingAverage, Percentile, Sample, Shift, Sideload, Spread, StateCount, StateDuration, Stats, Stddev, Sum, SwarmAutoscale, Top, Union, Window
属性
属性方法会修改调用节点的状态。它们不会向管道添加新节点，并且始终返回对调用节点的引用。属性方法使用 . 运算符标记。
数据库
数据库名称。如果为空，则使用任何数据库。
from.database(value string)GroupBy
按标签集对数据进行分组。
可以传递字面值 * 来按所有维度分组。示例
stream
|from()
.groupBy(*)from.groupBy(tag ...interface{})GroupByMeasurement
如果设置为 true，则会将 measurement 名称包含在组 ID 中。以及任何其他分组的维度。
示例
stream
|from()
.database('mydb')
.groupByMeasurement()
.groupBy('host')上面的示例从数据库 ‘mydb’ 中选择所有度量，然后每个数据点按 host 标签和度量名称分组。因此，将度量保留在各自的组中。
from.groupByMeasurement()Measurement
度量名称。如果为空，则使用任何度量。
from.measurement(value string)Quiet
抑制此节点的所有错误日志事件。
from.quiet()RetentionPolicy
保留策略名称。如果为空，则使用任何保留策略。
from.retentionPolicy(value string)Round
用于四舍五入时间戳的可选持续时间。有助于确保数据点落在特定的边界上。示例
stream
|from()
.measurement('mydata')
.round(1s)所有传入数据将四舍五入到最近的 1 秒边界。
from.round(value time.Duration)Truncate
用于截断时间戳的可选持续时间。有助于确保数据点落在特定的边界上。示例
stream
|from()
.measurement('mydata')
.truncate(1s)所有传入数据将被截断到 1 秒分辨率。
from.truncate(value time.Duration)Where
使用给定表达式过滤当前流。此表达式是 Kapacitor 表达式。Kapacitor 表达式是 InfluxQL WHERE 表达式的超集。有关更多信息，请参阅 expression 文档。
多次调用 Where 方法会将每个表达式 AND 组合起来。
示例
stream
|from()
.where(lambda: condition1)
.where(lambda: condition2)以上等同于以下示例
stream
|from()
.where(lambda: condition1 AND condition2)注意：如果您想要多个不同的流，请务必始终使用 |from。
示例
var data = stream
|from()
.measurement('cpu')
var total = data
.where(lambda: "cpu" == 'cpu-total')
var others = data
.where(lambda: "cpu" != 'cpu-total')上面的示例等同于下面的示例，这显然不是预期的。
示例
var data = stream
|from()
.measurement('cpu')
.where(lambda: "cpu" == 'cpu-total' AND "cpu" != 'cpu-total')
var total = data
var others = total下面的示例将创建两个不同的流，每个流选择原始流的不同子集。
示例
var data = stream
|from()
.measurement('cpu')
var total = stream
|from()
.measurement('cpu')
.where(lambda: "cpu" == 'cpu-total')
var others = stream
|from()
.measurement('cpu')
.where(lambda: "cpu" != 'cpu-total')如果为空，则所有数据点都将被视为匹配。
from.where(lambda ast.LambdaNode)链式方法
链式方法在管道中创建一个新的节点作为调用节点的子节点。它们不会修改调用节点。链式方法使用 | 运算符标记。
警报（Alert）
创建一个警报节点，可以触发警报。
from|alert()返回：AlertNode
Barrier
创建一个新的 Barrier 节点，该节点会定期发出 BarrierMessage。
每个 period duration 将发出一个 BarrierMessage。
from|barrier()返回：BarrierNode
Bottom
选择 field 的底部 num 个点，并按任何额外的标签或字段排序。
from|bottom(num int64, field string, fieldsAndTags ...string)返回：InfluxQLNode
ChangeDetect
创建一个新节点，该节点仅在点与前一个点不同时才发出新点。
from|changeDetect(field string)Combine
将此节点与自身合并。数据按时间戳合并。
from|combine(expressions ...ast.LambdaNode)返回：CombineNode
Count
计算点的数量。
from|count(field string)返回：InfluxQLNode
CumulativeSum
计算接收到的每个点的累积总和。对于收集到的每个点都会发出一个点。
from|cumulativeSum(field string)返回：InfluxQLNode
死人开关（Deadman）
用于创建低吞吐量警报（即死人开关）的辅助函数。
- 阈值：如果吞吐量低于每 points/interval 的点数，则触发警报。
- 间隔：检查吞吐量的频率。
- 表达式：可选的表达式列表，也用于评估。对于按时警报很有用。
示例
var data = stream
|from()...
// Trigger critical alert if the throughput drops below 100 points per 10s and checked every 10s.
data
|deadman(100.0, 10s)
//Do normal processing of data
data...以上等同于以下示例
var data = stream
|from()...
// Trigger critical alert if the throughput drops below 100 points per 10s and checked every 10s.
data
|stats(10s)
.align()
|derivative('emitted')
.unit(10s)
.nonNegative()
|alert()
.id('node \'stream0\' in task \'{{ .TaskName }}\'')
.message('{{ .ID }} is {{ if eq .Level "OK" }}alive{{ else }}dead{{ end }}: {{ index .Fields "emitted" | printf "%0.3f" }} points/10s.')
.crit(lambda: "emitted" <= 100.0)
//Do normal processing of data
data...id 和 message 警报属性可以通过 'deadman' 配置部分全局配置。
由于 AlertNode 是最后一个组件，因此可以像往常一样对其进行进一步修改。示例
var data = stream
|from()...
// Trigger critical alert if the throughput drops below 100 points per 10s and checked every 10s.
data
|deadman(100.0, 10s)
.slack()
.channel('#dead_tasks')
//Do normal processing of data
data...您可以指定额外的 lambda 表达式来进一步限制死人开关的触发时间。示例
var data = stream
|from()...
// Trigger critical alert if the throughput drops below 100 points per 10s and checked every 10s.
// Only trigger the alert if the time of day is between 8am-5pm.
data
|deadman(100.0, 10s, lambda: hour("time") >= 8 AND hour("time") <= 17)
//Do normal processing of data
data...from|deadman(threshold float64, interval time.Duration, expr ...ast.LambdaNode)返回：AlertNode
默认
创建一个可以为缺失的标签或字段设置默认值的节点。
from|default()返回：DefaultNode
删除
创建一个可以删除标签或字段的节点。
from|delete()返回：DeleteNode
导数
创建一个新节点，该节点计算相邻点的导数。
from|derivative(field string)Difference
计算点之间的差异，与经过的时间无关。
from|difference(field string)返回：InfluxQLNode
Distinct
生成仅包含不同点的批次。
from|distinct(field string)返回：InfluxQLNode
Ec2Autoscale
创建一个可以为 ec2 自动伸缩组触发自动伸缩事件的节点。
from|ec2Autoscale()Elapsed
计算点之间经过的时间。
from|elapsed(field string, unit time.Duration)返回：InfluxQLNode
Eval
创建一个 eval 节点，该节点将评估给定的转换函数到每个数据点。可以提供表达式列表，并将按给定顺序评估它们。结果可供后续表达式使用。
from|eval(expressions ...ast.LambdaNode)返回：EvalNode
First
选择第一个点。
from|first(field string)返回：InfluxQLNode
Flatten
将具有相似时间戳的点展平为单个点。
from|flatten()返回：FlattenNode
From
创建一个新的流节点，该节点可以通过 Database、RetentionPolicy、Measurement 和 Where 属性进一步过滤。可以多次调用 From 来创建多个独立的数据流分支。
示例
// Select the 'cpu' measurement from just the database 'mydb'
// and retention policy 'myrp'.
var cpu = stream
|from()
.database('mydb')
.retentionPolicy('myrp')
.measurement('cpu')
// Select the 'load' measurement from any database and retention policy.
var load = stream
|from()
.measurement('load')
// Join cpu and load streams and do further processing.
cpu
|join(load)
.as('cpu', 'load')
...from|from()返回：FromNode
HoltWinters
计算 Holt-Winters (/influxdb/v1/query_language/functions/#holt-winters) 数据集的预测。
from|holtWinters(field string, h int64, m int64, interval time.Duration)返回：InfluxQLNode
HoltWintersWithFit
计算 Holt-Winters (/influxdb/v1/query_language/functions/#holt-winters) 数据集的预测。此方法除了预测数据外，还会输出用于拟合数据的所有点。
from|holtWintersWithFit(field string, h int64, m int64, interval time.Duration)返回：InfluxQLNode
HttpOut
创建一个 HTTP 输出节点，该节点缓存它接收到的最新数据。缓存的数据可在给定端点处获得。端点是运行任务的 API 端点的相对路径。例如，如果任务端点位于 /kapacitor/v1/tasks/<task_id> 且端点为 top10，则可以从 /kapacitor/v1/tasks/<task_id>/top10 请求数据。
from|httpOut(endpoint string)返回：HTTPOutNode
HttpPost
创建一个 HTTP Post 节点，该节点将接收到的数据 POST 到提供的 HTTP 端点。HttpPost 期望 0 个或 1 个参数。如果提供 0 个参数，则必须指定一个 endpoint 属性方法。
from|httpPost(url ...string)返回：HTTPPostNode
InfluxDBOut
创建一个 influxdb 输出节点，该节点会将传入的数据存储到 InfluxDB 中。
from|influxDBOut()Join
将此节点与其他节点连接。数据按时间戳连接。
from|join(others ...Node)返回：JoinNode
K8sAutoscale
创建一个可以为 kubernetes 集群触发自动伸缩事件的节点。
from|k8sAutoscale()KapacitorLoopback
创建一个 kapacitor 回送节点，该节点会将数据作为流重新发送到 Kapacitor 中。
from|kapacitorLoopback()Last
选择最后一个点。
from|last(field string)返回：InfluxQLNode
Log
创建一个记录其接收的所有数据的节点。
from|log()返回：LogNode
Max
选择最大点。
from|max(field string)返回：InfluxQLNode
平均值
计算数据的平均值。
from|mean(field string)返回：InfluxQLNode
Median
计算数据的中位数。
注意：此方法不是选择器。如果需要中位数点，请使用
.percentile(field, 50.0)。
from|median(field string)返回：InfluxQLNode
Min
选择最小点。
from|min(field string)返回：InfluxQLNode
Mode
计算数据的众数。
from|mode(field string)返回：InfluxQLNode
MovingAverage
计算最后 window 个点的移动平均值。直到窗口填满才会发出点。
from|movingAverage(field string, window int64)返回：InfluxQLNode
Percentile
选择给定百分位数的点。这是一个选择器函数，不会在点之间进行插值。
from|percentile(field string, percentile float64)返回：InfluxQLNode
Sample
创建一个新节点，该节点对传入的点或批次进行采样。
将发出一个点，每隔指定的 count 或 duration。
from|sample(rate interface{})返回：SampleNode
Shift
创建一个新节点，该节点将传入的点或批次在时间上进行移位。
from|shift(shift time.Duration)返回：ShiftNode
Sideload
创建一个可以从外部源加载数据的节点。
from|sideload()返回：SideloadNode
Spread
计算 min 和 max 点之间的差值。
from|spread(field string)返回：InfluxQLNode
StateCount
创建一个节点，该节点跟踪给定状态下的连续点数。
from|stateCount(expression ast.LambdaNode)StateDuration
创建一个节点，该节点跟踪给定状态下的持续时间。
from|stateDuration(expression ast.LambdaNode)Stats
创建一个新的数据流，其中包含节点的内部统计信息。interval 表示基于实际时间发出统计信息的频率。这意味着 interval 时间与源节点接收的数据点的时间无关。
from|stats(interval time.Duration)返回：StatsNode
Stddev
计算标准偏差。
from|stddev(field string)返回：InfluxQLNode
Sum
计算所有值的总和。
from|sum(field string)返回：InfluxQLNode
SwarmAutoscale
创建一个可以为 Docker swarm 集群触发自动伸缩事件的节点。
from|swarmAutoscale()Top
选择 field 的顶部 num 个点，并按任何额外的标签或字段排序。
from|top(num int64, field string, fieldsAndTags ...string)返回：InfluxQLNode
Union
执行此节点与所有其他给定节点的并集。
from|union(node ...Node)返回：UnionNode
窗口
创建一个新节点，该节点按时间对流进行窗口化。
注意：Window 只能应用于流边缘。
from|window()返回：WindowNode
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