SLS 数据加工全面升级，集成 SPL 语法

news2024/9/23 5:23:23

作者：灵圣

数据加工概述

在系统开发、运维过程中，日志是最重要的信息之一，其最大的优点是简单直接。不过在整个日志的生命周期里有一对很难调和的矛盾：输出和采集日志要求尽可能的简单便捷 vs 日志分析时需要数据格式化并能够按需存储。

  • 为了解决前者，保证服务的稳定和效率，提出了不同的高性能数据管道解决方案，比如阿里云 SLS 这样的云服务、还有 Kafka 这样的开源中间件。
  • 而对于后者，需要提供给下游规范化的、完整的数据，用于比如业务分析等场景，SLS 数据加工即是达成这一需求的功能。

在这里插入图片描述

如上图所示，SLS 数据加工的常见场景：

  • 规整： 这是使用频率最高的场景，比如从文本日志数据中提取出关键信息，将其转为规范化的数据。
  • 富化： 比如用户的点击数据中只包含商品 ID，在分析时需要从数据库关联起详细信息。
  • 脱敏： 随着我国信息安全相关法律的完善，对于敏感数据（比如个人信息）的处理要求越来越高。
  • 分裂： 在数据写出时，处于性能、便捷性考虑会将多条数据合并输出，在分析前则需要拆分出独立数据条目。
  • 分发： 将不同类型的数据分别写到不同的特定目标中，以供下游定制化使用。

新版数据加工提升

在这里插入图片描述

  • 集成 SPL，统一语法

    SPL 是 SLS 为日志采集、交互式查询、流式消费、数据加工等数据处理的场景，提供的统一的数据处理语法，语法细节可参考 SPL 语法 [ 1] 。新版数据加工 SPL 编写过程支持按行调试和代码提示，更接近 IDE 编码体验。

  • 性能提升 10+ 倍，大数据量、数据洪峰处理更平滑

    在处理无规则日志数据场景中，相同的处理复杂度，新版数据加工相对于旧版有 10+ 倍的性能提升，能够支撑更高的数据吞吐量。另外，通过调度系统的升级，面对平常流量上千倍的数据洪峰时，新版数据加工能够更加敏捷的实现计算并发扩展，尽可能减少洪峰带来的积压。

  • 成本更优，降至旧版 1/3

    通过数据加工服务的技术迭代升级，新版数据加工提供了更具优势的使用成本，仅为旧版数据加工的 1/3。所以，在需求场景已经支持时，推荐使用数据加工（新版）。

集成 SPL、统一语法

新版数据加工原理

新版数据加工通过托管实时数据消费的任务，结合日志服务 SPL 规则消费功能，实现对日志数据的实时加工处理，原理如下图。

在这里插入图片描述

  • 调度机制

    对每一个加工任务，加工服务的调度器会启动一个或多个运行实例，并发执行数据处理，每个运行实例扮演一个消费者角色消费 1 个或者多个源 Logstore 的 Shard。调度器根据运行实例资源消耗、以及处理进度决定运行实例数目，实现弹性并发。单个任务的并发上限为源 Logstore 的 Shard 数量。

  • 运行实例

    根据任务的 SPL 规则和目标 Logstore 等配置信息，从数据加工服务分配的 Shard 中，使用 SPL 规则消费源日志数据，将基于 SPL 规则处理后的结果分发写入对应的目标 Logstore。运行实例运行过程中，自动保存 Shard 的消费点位，确保任务停止重启时，从断点处继续消费。

SPL 语法对比旧版 DSL

相对于数据加工（旧版）DSL 语言，日志服务 SPL 语法提升了易用性，具体如下：

  1. 数据加工（旧版）DSL 语法作为 Python 语法子集，需要函数式编程，使用过程中存在较多语法符号冗余。相较而言，日志服务 SPL 语言是类 Shell 指令式语法，在最大程度减少语法符号的冗余。如下案例：

    • 旧版本使用函数 v 引用字段值 v(“field”)，SPL 则直接引用字段，比如 | where field=‘ERROR’。
    • 旧版本函数调用 func(arg1, arg2)，转为 SPL 指令 | cmd arg1, arg2，编写更简洁。

  2. SPL 语言支持处理过程中临时字段类型保持，数据类型转换 [ 2] ；与之相反，数据加工（旧版）DSL 的定义中，字段值固定为字符串类型，类型转换的中间结果不支持保留。比如，如下 DSL 脚本，需两次调用 ct_int 函数：

e_set("ms", ct_float(v("sec"))*1000)
e_keep(ct_float(v("ms")) > 500)

对应的 SPL 逻辑则更为简洁，无需两次转换类型，参考如下：

| extend ms=cast(sec as double)*1000
| where ms>1024
  1. 另外，SPL 语言可以无缝使用日志服务 SQL 函数，无需额外的理解和学习成本，SPL 所支持的 SQL 函数参考 SQL 函数概览 [ 3] 。

数据加工 SPL 代码调试

调试菜单

数据加工（新版）SPL 调试菜单参考在这里插入图片描述
，菜单按钮定义如下：

  • 运行按钮： 完整运行编辑框中的 SPL 规则。
  • 调试按钮： 开启调试模式，并执行运行至第一个断点，开启后可以执行按行、或者断点调试。
  • 下个断点按钮： 调试运行至下一个断点。
  • 下一行按钮： 调试运行至下一行。
  • 停止调试按钮： 停止当前调试过程。

代码编辑框的行号前的空白区域为断点区域，在断点区域单击鼠标，即可在单击点对应的行添加调试断点，效果如下图。单击已添加的调试断点，即可将其移除。

在这里插入图片描述

调试过程

  1. 准备测试数据和编写 SPL 规则。

  2. 在需要调试的行添加断点。

  3. 单击调试按钮，开启调试模式，如下图。黄色背景行表示当前暂停的位置（语句未执行），蓝色背景行表示已经执行的 SPL 语句。

在这里插入图片描述

  1. 在加工结果标签页中查看运行结果是否满足需求。

    • 如果符合需求：进入第 5 步，继续调试运行。
    • 否则，单击停止调试按钮，回到第 1 步，修改 SPL 规则，重新开始调试过程。

在这里插入图片描述

持续迭代升级

接下来，新版数据加工将持续进行迭代升级，这里我们仅聊一下近期即将推出的两个升级。

1. 支撑完备的数据处理场景

目前新版数据加工专注于无规则数据处理场景，即偏计算型，对于数据流转场景暂未覆盖，比如数据分发至多目标或动态目标、维表富化、IP 解析、跨地域同步数据。

接下来，新版数据加工将着重支持这些场景，并通过架构升级，提供更稳定、更易用的服务，比如跨区域同步的加速能力、基于数据集的分发等。

2. 旧版数据加工任务无缝升级

对于线上在运行的旧版数据加工任务，需要应用如上所述的新版本提升，数据加工服务将从两个技术角度支撑已有任务的原地升级：

第一，数据加工服务保证数据的完整性，自动将当前的数据消费点位迁移至新版数据加工，升级后将从该点位继续消费数据。第二，基于 AST 语法树解析，自动翻译旧版数据加工任务的 DSL 脚本，至同等数据处理逻辑的 SPL。

相关链接：

[1] SPL 语法

https://help.aliyun.com/zh/sls/user-guide/spl-syntax/

[2] 数据类型转换

https://help.aliyun.com/zh/sls/user-guide/spl-general-reference?#9f3d943aa1ceb

[3] SQL 函数概览

https://help.aliyun.com/zh/sls/user-guide/function-overview

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1950624.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【SpringBoot】3 项目配置及部署

【SpringBoot】3 项目配置及部署

配置文件配置 将 application.properties 改为 application.yml ，写法不一样，本人比较习惯用 yaml 格式。 配置项目名称和项目端口号。 application.yml server:port: 8888 spring:application:name: system配置外置 Servlet 容器 如果要在 Tomcat 容器…
阅读更多...
数据结构·AVL树

数据结构·AVL树

1. AVL树的概念 二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果存数据时接近有序，二叉搜索将退化为单支树，此时查找元素效率相当于在顺序表中查找，效率低下。因此两位俄罗斯数学家 G.M.Adelson-Velskii 和E.M.Landis 在1962年发明了一种解…
阅读更多...
音视频入门基础：WAV专题（1）——使用FFmpeg命令生成WAV音频文件

音视频入门基础：WAV专题（1）——使用FFmpeg命令生成WAV音频文件

在文章《音视频入门基础：PCM专题（1）——使用FFmpeg命令生成PCM音频文件并播放》中讲述了生成PCM文件的方法。通过FFmpeg命令可以把该PCM文件转为WAV格式的音频文件： ./ffmpeg -ar 44100 -ac 2 -f s16le -acodec pcm_s16le -i aud…
阅读更多...
「Ant Design」Antd 中卡片如何完全不展示内容区域、按需展示内容区域、不展示标题

「Ant Design」Antd 中卡片如何完全不展示内容区域、按需展示内容区域、不展示标题

前言 下面是默认的 Antd 卡片&#xff0c;由以下区域组成 处理 Antd 的 Card 展示形式大致有下面三种 卡片完全不展示内容区域 const App () > (<Card title"Default size card" extra{<a href"#">More</a>} style{{ width: 300 }}b…
阅读更多...
工厂数字化转型，该如何建设数字孪生车间？

工厂数字化转型，该如何建设数字孪生车间？

在工业4.0的浪潮下&#xff0c;数字化转型已成为工厂升级的必然趋势&#xff0c;而数字孪生技术的引入则为这一转型注入了强大动力。智汇云舟作为数字孪生行业头部企业和视频孪生技术首倡者&#xff0c;以创新的视角和前沿的技术&#xff0c;为数字工业建设助力&#xff0c;给众…
阅读更多...
《昇思25天学习打卡营第2天|张量》

《昇思25天学习打卡营第2天|张量》

张量其实就是矩阵&#xff0c;在python中主要是使用numpy这个库来操作&#xff0c;然后再mindspore中一般使用tensor对象作为张量的载体 张量如果维度只有二维的话可以简单理解为数据库中的表&#xff0c;但是如果是3维4维主要是在列表中增加列表项比如 【 【1&#xff0c;1】…
阅读更多...
C++ //练习 15.28 定义一个存放Quote对象的vector，将Bulk_quote对象传入其中。计算vector中所有元素总的net_price。

C++ //练习 15.28 定义一个存放Quote对象的vector，将Bulk_quote对象传入其中。计算vector中所有元素总的net_price。

C Primer&#xff08;第5版&#xff09; 练习 15.28 练习 15.28 定义一个存放Quote对象的vector&#xff0c;将Bulk_quote对象传入其中。计算vector中所有元素总的net_price。 环境&#xff1a;Linux Ubuntu&#xff08;云服务器&#xff09; 工具&#xff1a;vim 代码块&am…
阅读更多...
【C++笔试强训】day01

【C++笔试强训】day01

数字统计 思路 用%10取出个位的数字&#xff0c;用/10迭代。 代码 #include <iostream> using namespace std;int main() {int l, r, res 0;cin >> l >> r;for (int i l; i < r; i){int x i;while (x){if (x % 10 2) res;x / 10;}}cout << r…
阅读更多...
AttributeError: ‘WandbLogger‘ object has no attribute ‘bbox_interval‘

AttributeError: ‘WandbLogger‘ object has no attribute ‘bbox_interval‘

一、问题描述 跑yolov5时&#xff0c;运行代码出现以下报错 AttributeError: WandbLogger object has no attribute bbox_interval 二、问题原因 可能是版本的问题&#xff0c;需要把wandb关闭 三、解决方法 在路径 \yolov5\utils\loggers 文件夹下的 _init__.py文件中19…
阅读更多...
【MySQL】记录MySQL加载数据(LOAD DATA)

【MySQL】记录MySQL加载数据(LOAD DATA)

MySQL LOAD DATA 一、背景二、模拟生成用户信息三、加载到mysql表3.1、建表语句3.2 加载数据3.3、查看结果 一、背景 现在有个需求是将用户信息存入student.data文件中&#xff0c;在现在load到数据库中 二、模拟生成用户信息 假设用户信息&#xff0c;包含姓名&#xff0c;…
阅读更多...
使用PyTorch导出JIT模型：C++ API与libtorch实战

使用PyTorch导出JIT模型：C++ API与libtorch实战

PyTorch导出JIT模型并用C API libtorch调用 本文将介绍如何将一个 PyTorch 模型导出为 JIT 模型并用 PyTorch 的 CAPI libtorch运行这个模型。 Step1&#xff1a;导出模型 首先我们进行第一步&#xff0c;用 Python API 来导出模型&#xff0c;由于本文的重点是在后面的部署…
阅读更多...
AR 眼镜之-蓝牙电话-实现方案

AR 眼镜之-蓝牙电话-实现方案

目录 &#x1f4c2; 前言 AR 眼镜系统版本 蓝牙电话 来电铃声 1. &#x1f531; 技术方案 1.1 结构框图 1.2 方案介绍 1.3 实现方案 步骤一&#xff1a;屏蔽原生蓝牙电话相关功能 步骤二&#xff1a;自定义蓝牙电话实现 2. &#x1f4a0; 屏蔽原生蓝牙电话相关功能 …
阅读更多...
深入解读 Java 中的 `StringUtils.isNotBlank` 与 `StringUtils.isNotEmpty`

深入解读 Java 中的 `StringUtils.isNotBlank` 与 `StringUtils.isNotEmpty`

个人名片 🎓作者简介：java领域优质创作者 🌐个人主页：码农阿豪 📞工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务） 💌个人邮箱：[2435024119@qq.com] 📱个人微信：15279484656 🌐个人导航网站：www.forff.top 💡座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？ 专栏导…
阅读更多...
【支持语言模型和视觉语言模型的推理引擎sglang】

【支持语言模型和视觉语言模型的推理引擎sglang】

介绍 sglang是一个AI推理引擎&#xff0c;是一个专门为大语言模型和视觉语言模型设计的高效服务框架。 就像F1赛车需要顶级发动机一样&#xff0c;大语言模型也需要高效的推理引擎来发挥潜力。 而sglang正是这样一个性能怪兽。 根据LMSys组织的官方公告&#xff0c;最新的s…
阅读更多...
Docker(十)-Docker运行elasticsearch7.4.2容器实例以及分词器相关的配置

Docker(十)-Docker运行elasticsearch7.4.2容器实例以及分词器相关的配置

1.下载镜像 1.1存储和检索数据 docker pull elasticsearch:7.4.2 1.2可视化检索数据 docker pull kibana:7.4.22.创建elasticsearch实例 创建本地挂载数据卷配置目录 mkdir -p /software/elasticsearch/config 创建本地挂载数据卷数据目录 mkdir -p /software/elasticse…
阅读更多...
【React】JSX：从基础语法到高级用法的深入解析

【React】JSX：从基础语法到高级用法的深入解析

文章目录 一、什么是 JSX&#xff1f;1. 基础语法2. 嵌入表达式3. 使用属性4. JSX 是表达式 二、JSX 的注意事项1. 必须包含在单个父元素内2. JSX 中的注释3. 避免注入攻击 三、JSX 的高级用法1. 条件渲染2. 列表渲染3. 内联样式4. 函数作为子组件 四、最佳实践 在 React 开发中…
阅读更多...
20240724----idea的Java环境卸载与安装

20240724----idea的Java环境卸载与安装

1.删除旧有的jdk https://blog.csdn.net/weixin_42168713/article/details/112162099 &#xff08;补充&#xff1a;我把用户变量和java有关的都删了&#xff09; 2.下载新的jdk百度网盘链接 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1gkuLoxBuRAtIB1IzUTmfyQ 提取码&#xf…
阅读更多...
第二代欧洲结构设计标准简介

第二代欧洲结构设计标准简介

文章目录 0、背景1、总览2、更新及变化2.1 抗震2.2 地基基础2.3 防火 0、背景 本篇文章来自微信公众号土木吧&#xff0c;原作者李立昌&#xff08;北京鑫美格工程设计有限公司&#xff09;。对原文感兴趣的可以点击这里。 新的欧标滚滚而来&#xff0c;提前做好准备很有必要…
阅读更多...
人工智能视频大模型：重塑视频处理与理解的未来

人工智能视频大模型：重塑视频处理与理解的未来

目录 一、人工智能视频大模型概述 1.1 定义与特点 1.2 技术基础 二、关键技术解析 2.1 视频特征提取 2.2 时空建模 2.3 多任务学习 三、应用场景展望 3.1 视频内容分析 3.2 视频编辑与生成 3.3 交互式视频体验 四、未来发展趋势 4.1 模型轻量化与移动端部署 4.2 …
阅读更多...
前端面试项目细节重难点分享（十三）

前端面试项目细节重难点分享（十三）

面试题提问&#xff1a;分享你最近做的这个项目&#xff0c;并讲讲该项目的重难点&#xff1f; 答&#xff1a;最近这个项目是一个二次迭代开发项目&#xff0c;迭代周期一年&#xff0c;在做这些任务需求时&#xff0c;确实有很多值得分享的印象深刻的点&#xff0c;我讲讲下面…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023