GroupByNode
groupBy
节点将对传入数据进行分组。然后,每个组将在管道的其余部分中独立处理。
groupBy 与聚合数据
当将 groupBy
与聚合数据一起使用时,仅保留分组中作为维度的标签。所有其他标签都将被删除。对于未聚合的数据,所有标签都将被保留。
示例
stream
|groupBy('service', 'datacenter')
...
上面的示例沿两个维度 service
和 datacenter
对数据进行分组。组是随着新数据的到达而动态创建的,并且每个组都是独立处理的。
构造函数
链式方法 | 描述 |
---|---|
groupBy ( tag ...interface{} ) | 按一组标签对数据进行分组。 |
属性方法
设置器 | 描述 |
---|---|
byMeasurement ( ) | 如果设置,则将在组 ID 中包含度量名称。以及任何其他分组依据维度。 |
quiet ( ) | 禁止来自此节点的所有错误日志记录事件。 |
链式方法
Alert, Barrier, Bottom, ChangeDetect, Combine, Count, CumulativeSum, Deadman, Default, Delete, Derivative, Difference, Distinct, Ec2Autoscale, Elapsed, Eval, Exclude, First, Flatten, GroupBy, 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, Trickle, Union, Where, Window
属性
属性方法修改调用节点上的状态。它们不会向管道添加另一个节点,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。
ByMeasurement
如果设置,则将在组 ID 中包含度量名称。以及任何其他分组依据维度。
示例
...
|groupBy('host')
.byMeasurement()
上面的示例按其主机标签和度量名称对点进行分组。
如果要从组 ID 中删除度量名称,则分组依据所有现有维度,但不指定“byMeasurement”。
示例
|groupBy(*)
以上操作将删除任何度量名称的分组依据。
groupBy.byMeasurement()
Quiet
禁止来自此节点的所有错误日志记录事件。
groupBy.quiet()
链式方法
链式方法在管道中创建一个新节点,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。
Alert
创建一个警报节点,该节点可以触发警报。
groupBy|alert()
返回:AlertNode
Barrier
创建一个新的 Barrier 节点,该节点定期发出 BarrierMessage。
每隔 period 持续时间将发出一个 BarrierMessage。
groupBy|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。
groupBy|bottom(num int64, field string, fieldsAndTags ...string)
返回:InfluxQLNode
ChangeDetect
创建一个新节点,该节点仅在与前一个点不同时才发出新点。
groupBy|changeDetect(field string)
Combine
将此节点与自身组合。数据在时间戳上组合。
groupBy|combine(expressions ...ast.LambdaNode)
返回:CombineNode
Count
计算点的数量。
groupBy|count(field string)
返回:InfluxQLNode
CumulativeSum
计算接收到的每个点的累积总和。对于收集的每个点,都会发出一个点。
groupBy|cumulativeSum(field string)
返回:InfluxQLNode
Deadman
用于在低吞吐量(又名 deadman 开关)上创建警报的辅助函数。
- 阈值:如果吞吐量降至低于阈值(点/间隔),则触发警报。
- 间隔:检查吞吐量的频率。
- 表达式:还要评估的可选表达式列表。对于一天中的时间警报很有用。
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...
以上内容等效于此示例
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
警报属性可以在全局范围内通过“deadman”配置部分进行配置。
由于 AlertNode 是最后一部分,因此可以像往常一样进一步修改它。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...
您可以指定其他 lambda 表达式,以进一步约束何时触发 deadman 开关。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...
groupBy|deadman(threshold float64, interval time.Duration, expr ...ast.LambdaNode)
返回:AlertNode
Default
创建一个节点,该节点可以为缺少的标签或字段设置默认值。
groupBy|default()
返回:DefaultNode
Delete
创建一个可以删除标签或字段的节点。
groupBy|delete()
返回:DeleteNode
Derivative
创建一个新节点,该节点计算相邻点的导数。
groupBy|derivative(field string)
Difference
计算点之间的差异,与经过的时间无关。
groupBy|difference(field string)
返回:InfluxQLNode
Distinct
生成仅包含不同点的批次。
groupBy|distinct(field string)
返回:InfluxQLNode
Ec2Autoscale
创建一个节点,该节点可以为 ec2 自动缩放组触发自动缩放事件。
groupBy|ec2Autoscale()
Elapsed
计算点之间经过的时间。
groupBy|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,并将按给定的顺序进行评估。结果可用于以后的表达式。
groupBy|eval(expressions ...ast.LambdaNode)
返回:EvalNode
Exclude
Exclude 从组中删除任何标签。
groupBy|exclude(dims ...string)
返回:GroupByNode
First
选择第一个点。
groupBy|first(field string)
返回:InfluxQLNode
Flatten
将时间相似的点展平为单个点。
groupBy|flatten()
返回:FlattenNode
GroupBy
按一组标签对数据进行分组。
可以传递文字 * 以按所有维度分组。示例
|groupBy(*)
groupBy|groupBy(tag ...interface{})
返回:GroupByNode
HoltWinters
计算数据集的 Holt-Winters (/influxdb/v1/query_language/functions/#holt-winters) 预测。
groupBy|holtWinters(field string, h int64, m int64, interval time.Duration)
返回:InfluxQLNode
HoltWintersWithFit
计算数据集的 Holt-Winters (/influxdb/v1/query_language/functions/#holt-winters) 预测。此方法还输出用于拟合数据的所有点以及预测数据。
groupBy|holtWintersWithFit(field string, h int64, m int64, interval time.Duration)
返回:InfluxQLNode
HttpOut
创建一个 HTTP 输出节点,该节点缓存它收到的最新数据。缓存的数据在给定的端点可用。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>
并且端点为 top10
,则可以从 /kapacitor/v1/tasks/<task_id>/top10
请求数据。
groupBy|httpOut(endpoint string)
返回:HTTPOutNode
HttpPost
创建一个 HTTP Post 节点,该节点将收到的数据 POST 到提供的 HTTP 端点。HttpPost 期望 0 或 1 个参数。如果提供 0 个参数,则必须指定端点属性方法。
groupBy|httpPost(url ...string)
返回:HTTPPostNode
InfluxDBOut
创建一个 influxdb 输出节点,该节点将传入数据存储到 InfluxDB 中。
groupBy|influxDBOut()
Join
将此节点与其他节点连接。数据在时间戳上连接。
groupBy|join(others ...Node)
返回:JoinNode
K8sAutoscale
创建一个节点,该节点可以为 kubernetes 集群触发自动缩放事件。
groupBy|k8sAutoscale()
KapacitorLoopback
创建一个 kapacitor 回环节点,该节点会将数据作为流发送回 Kapacitor。
groupBy|kapacitorLoopback()
Last
选择最后一个点。
groupBy|last(field string)
返回:InfluxQLNode
日志
创建一个记录它接收的所有数据的节点。
groupBy|log()
返回:LogNode
Max
选择最大点。
groupBy|max(field string)
返回:InfluxQLNode
Mean
计算数据的平均值。
groupBy|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。如果您想要中值点,请使用
.percentile(field, 50.0)
。
groupBy|median(field string)
返回:InfluxQLNode
Min
选择最小点。
groupBy|min(field string)
返回:InfluxQLNode
Mode
计算数据的众数。
groupBy|mode(field string)
返回:InfluxQLNode
MovingAverage
计算最后窗口点的移动平均值。在窗口填满之前,不会发出任何点。
groupBy|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,不执行点之间的插值。
groupBy|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。
将每隔指定的计数或持续时间发出一个点。
groupBy|sample(rate interface{})
返回:SampleNode
Shift
创建一个新节点,该节点及时移动传入的点或批次。
groupBy|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。
groupBy|sideload()
返回:SideloadNode
Spread
计算 min
和 max
点之间的差异。
groupBy|spread(field string)
返回:InfluxQLNode
StateCount
创建一个节点,该节点跟踪给定状态下连续点的数量。
groupBy|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。
groupBy|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。间隔表示基于实时发出统计信息的频率。这意味着间隔时间独立于源节点正在接收的数据点的时间。
groupBy|stats(interval time.Duration)
返回:StatsNode
Stddev
计算标准差。
groupBy|stddev(field string)
返回:InfluxQLNode
Sum
计算所有值的总和。
groupBy|sum(field string)
返回:InfluxQLNode
SwarmAutoscale
创建一个节点,该节点可以为 Docker swarm 集群触发自动缩放事件。
groupBy|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。
groupBy|top(num int64, field string, fieldsAndTags ...string)
返回:InfluxQLNode
Trickle
创建一个新节点,该节点将批处理数据转换为流数据。
groupBy|trickle()
返回:TrickleNode
Union
执行此节点和所有其他给定节点的并集。
groupBy|union(node ...Node)
返回:UnionNode
Where
创建一个新节点,该节点通过给定的表达式过滤数据流。
groupBy|where(expression ast.LambdaNode)
返回:WhereNode
Window
创建一个新节点,该节点按时间窗口化流。
注意:Window 只能应用于流边缘。
groupBy|window()
返回:WindowNode
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