StatsNode
stats 节点以给定的时间间隔发出关于另一个节点的内部统计信息。
此时间间隔表示基于实时发出统计信息的频率。这意味着时间间隔与另一个节点接收的数据点的时间无关。因此，StatsNode 是任务管道中的根节点。
当前可用的内部统计信息
- emitted: 此节点已发送到其子节点的点或批次的数量。
每个统计信息都作为数据流中的一个字段提供。
统计信息根据原始数据进行分组。这意味着，如果源节点例如按标签“host”分组，则计数将按主机输出，并带有相应的“host”标签。由于组在跨节点时可能会更改，因此仅考虑发出的组。
示例
var data = stream
|from()...
// Emit statistics every 1 minute and cache them via the HTTP API.
data
|stats(1m)
|httpOut('stats')
// Continue normal processing of the data stream
data...
警告： 不建议将统计信息流与原始数据流连接。由于它们在不同的时钟上运行，您可能会创建死锁。这是当前实现的限制，将来可能会消除。
构造函数
| 链式方法 | 描述 |
|---|---|
stats ( interval time.Duration) | 创建一个新的数据流，其中包含节点的内部统计信息。此时间间隔表示基于实时发出统计信息的频率。这意味着时间间隔与源节点接收的数据点的时间无关。 |
属性方法
| 设置器 | 描述 |
|---|---|
| align ( ) | 将时间四舍五入到 StatsNode.Interval 值。 |
| 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, 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。
Align
将时间四舍五入到 StatsNode.Interval 值。
stats.align()
Quiet
禁止来自此节点的所有错误日志记录事件。
stats.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
创建一个告警节点，可以触发告警。
stats|alert()
返回：AlertNode
Barrier
创建一个新的 Barrier 节点，该节点定期发出 BarrierMessage。
每个期间持续时间将发出一个 BarrierMessage。
stats|barrier()
返回：BarrierNode
Bottom
选择 field 的后 num 个点，并按任何额外的标签或字段排序。
stats|bottom(num int64, field string, fieldsAndTags ...string)
返回：InfluxQLNode
ChangeDetect
创建一个新节点，仅当新点与上一个点不同时才发出新点。
stats|changeDetect(field string)
Combine
将此节点与其自身组合。数据在时间戳上组合。
stats|combine(expressions ...ast.LambdaNode)
返回：CombineNode
Count
计算点的数量。
stats|count(field string)
返回：InfluxQLNode
CumulativeSum
计算接收到的每个点的累积总和。为收集的每个点发出一个点。
stats|cumulativeSum(field string)
返回：InfluxQLNode
Deadman
用于在低吞吐量（又名死人开关）上创建告警的辅助函数。
- 阈值：如果吞吐量在点/间隔内降至阈值以下，则触发告警。
- 时间间隔：检查吞吐量的频率。
- 表达式：要评估的可选表达式列表。对于一天中的时间告警很有用。
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 告警属性可以通过“deadman”配置部分全局配置。
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死人开关。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...
stats|deadman(threshold float64, interval time.Duration, expr ...ast.LambdaNode)
返回：AlertNode
Default
创建一个可以为缺失的标签或字段设置默认值的节点。
stats|default()
返回：DefaultNode
Delete
创建一个可以删除标签或字段的节点。
stats|delete()
返回：DeleteNode
Derivative
创建一个计算相邻点导数的新节点。
stats|derivative(field string)
Difference
计算点之间的差异，与经过的时间无关。
stats|difference(field string)
返回：InfluxQLNode
Distinct
生成仅包含不同点的批次。
stats|distinct(field string)
返回：InfluxQLNode
Ec2Autoscale
创建一个可以为 ec2 自动缩放组触发自动缩放事件的节点。
stats|ec2Autoscale()
Elapsed
计算点之间经过的时间。
stats|elapsed(field string, unit time.Duration)
返回：InfluxQLNode
Eval
创建一个 eval 节点，该节点将评估给定数据点的转换函数。可以提供表达式列表，并将按给定的顺序进行评估。结果可用于后续表达式。
stats|eval(expressions ...ast.LambdaNode)
返回：EvalNode
First
选择第一个点。
stats|first(field string)
返回：InfluxQLNode
Flatten
将具有相似时间的点展平为单个点。
stats|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(*)
stats|groupBy(tag ...interface{})
返回：GroupByNode
HoltWinters
计算数据集的 Holt-Winters (/influxdb/v1/query_language/functions/#holt-winters) 预测。
stats|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。除了预测数据外，此方法还输出用于拟合数据的所有点。
stats|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。缓存的数据在给定端点可用。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>，而端点为 top10，则可以从 /kapacitor/v1/tasks/<task_id>/top10 请求数据。
stats|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 或 1 个参数。如果提供 0 个参数，则必须指定一个端点属性方法。
stats|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。
stats|influxDBOut()
Join
将此节点与其他节点连接。数据在时间戳上连接。
stats|join(others ...Node)
返回：JoinNode
K8sAutoscale
创建一个可以为 kubernetes 集群触发自动缩放事件的节点。
stats|k8sAutoscale()
KapacitorLoopback
创建一个 kapacitor loopback 节点，该节点会将数据作为流发送回 Kapacitor。
stats|kapacitorLoopback()
Last
选择最后一个点。
stats|last(field string)
返回：InfluxQLNode
Log
创建一个记录其接收的所有数据的节点。
stats|log()
返回：LogNode
Max
选择最大点。
stats|max(field string)
返回：InfluxQLNode
Mean
计算数据的平均值。
stats|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。如果想要中位点，请使用
.percentile(field, 50.0)。
stats|median(field string)
返回：InfluxQLNode
Min
选择最小点。
stats|min(field string)
返回：InfluxQLNode
Mode
计算数据的众数。
stats|mode(field string)
返回：InfluxQLNode
MovingAverage
计算最后窗口点的移动平均值。在窗口满之前，不会发出任何点。
stats|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。
stats|percentile(field string, percentile float64)
返回：InfluxQLNode
Sample
创建一个对传入点或批次进行采样的新节点。
每当指定的计数或持续时间时，将发出一个点。
stats|sample(rate interface{})
返回：SampleNode
Shift
创建一个及时移动传入点或批次的新节点。
stats|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。
stats|sideload()
返回：SideloadNode
Spread
计算 min 和 max 点之间的差异。
stats|spread(field string)
返回：InfluxQLNode
StateCount
创建一个跟踪给定状态下连续点数的节点。
stats|stateCount(expression ast.LambdaNode)
StateDuration
创建一个跟踪给定状态持续时间的节点。
stats|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。此时间间隔表示基于实时发出统计信息的频率。这意味着时间间隔与源节点接收的数据点的时间无关。
stats|stats(interval time.Duration)
返回：StatsNode
Stddev
计算标准差。
stats|stddev(field string)
返回：InfluxQLNode
Sum
计算所有值的总和。
stats|sum(field string)
返回：InfluxQLNode
SwarmAutoscale
创建一个可以为 Docker swarm 集群触发自动缩放事件的节点。
stats|swarmAutoscale()
Top
选择 field 的前 num 个点，并按任何额外的标签或字段排序。
stats|top(num int64, field string, fieldsAndTags ...string)
返回：InfluxQLNode
Trickle
创建一个将批处理数据转换为流数据的新节点。
stats|trickle()
返回：TrickleNode
Union
执行此节点和所有其他给定节点的并集。
stats|union(node ...Node)
返回：UnionNode
Where
创建一个通过给定表达式过滤数据流的新节点。
stats|where(expression ast.LambdaNode)
返回：WhereNode
Window
创建一个按时间对流进行窗口化的新节点。
注意： Window 只能应用于流边缘。
stats|window()
返回：WindowNode
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