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数据富化

云日志服务 LTS-构建字典与表格进行数据富化:表格构建

表格构建不同表格构建方式对比参考如下：表2 不同表格构建方式对比构建方式优点缺点从文本构建直观、简单、方便。如果内容较多，规则会相对冗长。不易于维护、扩展和复用。从OBS资源构建内容较多且不常修改时推荐使用，易于维护。编写相对复杂。从文本构建 e_table_map(tab_parse_csv("city,name,age\nshanghai,baixiao,10\ncity:nanjing,Maki,18"), "name",["city", "age"]) 从OBS资源构建 e_search_table_map(tab_parse_csv(res_obs_file("https://obs.xxx.myhuaweicloud.com","dsl-test-xx","data.csv")), "name",["city", "age"]) 其中data.csv是obs中的文件，值为： e_search_table_map(tab_parse_csv(res_obs_file("https://obs.xxx.myhuaweicloud.com","dsl-test-xx","data.csv")), "name",["city", "age"])

云日志服务 LTS 数据富化
云日志服务 LTS-构建字典与表格进行数据富化:字典构建

字典构建不同字典构建方式对比参考如下：表1 不同字典构建方式对比构建方式优点缺点直接构建直观、简单、方便。如果内容较多，规则会相对冗长。且静态不灵活。从任务配置资源构建内容较多且经常修改时推荐使用，易于维护。不易于扩展和跨任务复用，不支持自动刷新。从表格构建高级场景下使用，维护机制更灵活。需要构建和维护对应的表格，过程相对繁琐。从字典函数构建基于逻辑动态构建字典，特定场景下适用。较为高级，不易于维护。从其他表达式构建从日志事件的字段中动态提取映射关系，特定场景下适用。较为高级，不易于维护。直接构建 e_dict_map({"400": "error", "200": "ok", "*": "other"}, "status", "message") 从任务高级配置构建 e_dict_map(res_local("http_code_map"), "status", "message") 其中http_code_map是任务高级配置项，值为：从表格构建使用tab_to_dict从表格构建。而表格的构建参见本文后面的表格构建。 e_dict_map(tab_to_dict(tab_parse_csv("status_code,status_info\n400,error\n200,ok\n*,other"), "status_code", "status_info"), "status", "message") 从字典函数构建 e_dict_map(dct_make("400", "error", "200", "ok", "*", "other"), "status", "message") 从其他表达式构建 e_dict_map(json_parse(v("http_code_map")), "status", "message") 此处从源日志的http_code_map字段中获取映射关系。

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