StatsNode
stats 节点会以给定的时间间隔发出另一个节点的内部统计信息。
时间间隔表示发送统计信息的频率，该频率基于实际时间。这意味着时间间隔独立于其他节点接收到的数据点的时间。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: 此节点已发送给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可用。
统计信息根据原始数据进行分组。这意味着，如果源节点按 'host' 标签进行分组，那么计数将按 host 输出，并带有相应的 'host' 标签。由于在跨越节点时分组可能会发生变化，因此只考虑已发送的分组。
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。由于它们基于不同的时钟运行，您可能会遇到死锁。这是当前实现的限制，将来可能会被移除。
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。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。 |
属性方法
| Setter 方法 | 描述 |
|---|---|
| align ( ) | 将时间四舍五入到 StatsNode.Interval 值。 |
| quiet ( ) | 抑制此节点的所有错误日志事件。 |
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。
对齐
将时间四舍五入到 StatsNode.Interval 值。
stats.align()Quiet
抑制此节点的所有错误日志事件。
stats.quiet()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。
stats|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。
stats|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。
stats|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。
stats|changeDetect(field string)Combine
将此节点与自身合并。数据按时间戳合并。
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。对于收集到的每个点都会发出一个点。
stats|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...stats|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。
stats|default()返回：DefaultNode
删除
创建一个可以删除标签或字段的节点。
stats|delete()返回：DeleteNode
导数
创建一个新节点，该节点计算相邻点的导数。
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 自动伸缩组触发自动伸缩事件的节点。
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。
stats|eval(expressions ...ast.LambdaNode)返回：EvalNode
First
选择第一个点。
stats|first(field string)返回：InfluxQLNode
Flatten
将具有相似时间戳的点展平为单个点。
stats|flatten()返回：FlattenNode
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
|groupBy(*)stats|groupBy(tag ...interface{})返回：GroupByNode
HoltWinters
计算 Holt-Winters (/influxdb/v1/query_language/functions/#holt-winters) 数据集的预测。
stats|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。
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。
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 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。
stats|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。
stats|influxDBOut()Join
将此节点与其他节点连接。数据按时间戳连接。
stats|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。
stats|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。
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
平均值
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。如果需要中位数点，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 window 个点的移动平均值。直到窗口填满才会发出点。
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，不会在点之间进行插值。
stats|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。
stats|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。
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 点之间的差值。
stats|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。
stats|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。
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。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。
stats|stats(interval time.Duration)返回：StatsNode
Stddev
计算标准偏差。
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 集群触发自动伸缩事件的节点。
stats|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。
stats|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。
stats|trickle()返回：TrickleNode
Union
执行此节点与所有其他给定节点的并集。
stats|union(node ...Node)返回：UnionNode
Where
创建一个新节点，该节点根据给定表达式过滤数据流。
stats|where(expression ast.LambdaNode)返回：WhereNode
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。
stats|window()返回：WindowNode
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