日志服务数据加工最佳实践: 从其他logstore拉取数据做富化

概述

使用全局富化函数做富化时, 需要传递一个字典或者表格结构做富化. 参考构建字典与表格做数据富化的各种途径比较. 
本篇介绍从使用资源函数res_log_logstore_pull从其他logstore拉取数据的做富化的详细实践.关于res_log_logstore_pull的参数说明, 参考这里. 该语法目前支持两种模式去logstore拉取数据，一种是拉取指定时间间隔内的logstore 的数据内容，另外一种是不设置结束时间，持续的拉取目标logstore内容

背景

这里我们有两个logstore，一个是存储个人信息的source_logstore，一个是酒店存储客人入住信息的target_logstore ，我们现在将酒店的入住信息拿来做富化。
注意: 这里采用pull_log接口拉取数据, 富化的logstore并不依赖索引.

个人信息 source_logstore

topic:xxx city:xxx cid:12345 name:makitopic:xxx city:xxx cid:12346 name:vickytopic:xxx city:xxx cid:12347 name:mary

酒店入住信息logstore

time:1567038284 status:check in cid:12345 name:maki room_number:1111time:1567038284 status:check in cid:12346 name:vicky room_number:2222time:1567038500 status:check in cid:12347 name:mary room_number:3333time:1567038500 status:leave cid:12345 name:maki room_number:1111

基本语法

res_log_logstore_pull(endpoint,ak_id,ak_secret,project,logstore,fields,from_time=None,to_time=None,fetch_include_data=None,fetch_exclude_data=None,primary_keys=None,delete_data=None,refresh_interval_max=60,fetch_interval=2):

具体的参数说明请参考res_log_logstore_pull，需要注意的地方是，res_log_logstore_pull 是一个单独的语法，只负责从目标logstore 拉取数据下来，本身自己并没有做任何富化的操作，所以请不要单独使用res_log_logstore_pull语法，结合e_table_map和e_search_table_map语句一起使用才是有意义的，本篇也会结合e_table_map和e_search_map_table的使用给出一些例子进行演示。

场景1: 获取指定时间内所有的数据

注意: 这里的时间是日志获取时间.

DSL编排语法

res_log_logstore_pull(..., ["cid","name","room_number"],from_time=1567038284,to_time=1567038500)

获取到的数据

#这里我们的语法中 field 填入了 cid,name,room_number 三个字段，，并且指定了时间范围，将会获取这个时间范围内的logstore的所有数据的这三个字段的值cid:12345 name:maki room_number:1111cid:12346 name:vicky room_number:2222cid:12347 name:mary room_number:3333cid:12345 name:maki room_number:1111

场景2: 设置黑白名单参数来过滤拉取的数据

1.DSL 编排语法(只设置白名单)

# 设置白名单，只有 room_number 值等于 1111的的数据会被拉去下来 res_log_logstore_pull(..., ["cid","name","room_number"，"status"],from_time=1567038284,to_time=1567038500,fetch_include_data="room_number:1111")

获取到的数据

# 设置了 ferch_include_data 白名单，只有包含 room_numver:1111的数据会被拉去下来，其他数据不会被拉取。status: check in cid:12345 name:maki room_number:1111status:leave cid:12345 name:maki room_number:1111

2.DSL 编排语法(只设置黑名单)

res_log_logstore_pull(..., ["cid","name","room_number"，"status"],from_time=1567038284,to_time=1567038500,fetch_exclude_data="room_number:1111")

获取到的数据

# 设置黑名单 fetch_exclude_data 当数据包含 room_number:1111的时候丢弃这条数据。 status:check in cid:12346 name:vicky room_number:2222status:check in cid:12347 name:mary room_number:3333

3.DSL编排语法(同时设置黑白名单)

res_log_logstore_pull(..., ["cid","name","room_number"，"status"],from_time=1567038284,to_time=1567038500,fetch_exclude_data="status:leave",fetch_include_data="status:check in")

获取到的数据

# 黑白名单同时存在的情况下，优先进行黑名单数据的匹配，这里我们填入的是 status:leave的值，当数据包含status:leave的值时候，数据会被直接丢弃，而后匹配白名单，白名单我们填入的是 status:check in 当数据包含 status: check in 的值时候，该数据才会被拉取下来. status:check in cid:12345 name:maki room_number:1111status:check in cid:12346 name:vicky room_number:2222status:check in cid:12347 name:mary room_number:3333

场景3: 开通持续拉取目标logstore 数据

DSL编排语法

如果目标logstore 的数据是持续写入，我们需要持续的去拉取时候，设置 to_time 参数为None 就可以，同时可以设置fetch_interval 设置拉取的时间间隔，和refresh_interval_max 当拉取遇到错误的时候退火重试的最大时间间隔

res_log_logstore_pull(..., ["cid","name","room_number"，"status"],from_time=1567038284,to_time=None,fetch_interval=15,refresh_interval_max=60) # 需要注意的是，在持续拉取的过程中，如果遇到错误，服务器会一直退火重试，直到成功为止，不会停止数据加工进程。

场景4: 开启主键维护拉取的目标logstore数据（暂时不推荐）

注意事项

目前该功能仅限使用所有数据存储在logstore的同一个shard中，所以暂时不推荐使用该功能。

背景

以我们的个人信息logstore 和 酒店信息logstore的数据进行举例，因为logstore和数据库不同，logstore中的数据只能写入，无法删除，所以有的时候我们希望匹配的时候将已经删除的数据不要进行匹配，这时候就需要开启主键维护功能。

需求演示

现在我们想拉取酒店信息logstore中，所有入住还没有离开的客人信息，当status=leave的时候，表示客人已经离开酒店，所以不需要将该信息进行拉取。

DSL编排语法

res_log_logstore_pull(..., ["cid","name","room_number"，"status","time"],from_time=1567038284,to_time=None,primary_keys="cid",delete_data="status:leave")

得到的数据

## 可以看到 name为maki 的客人的最后更新status为leave ,已经离开酒店，所以并没有将 maki的数据拉取下来， time:1567038284 status:check in cid:12346 name:vicky room_number:2222time:1567038500 status:check in cid:12347 name:mary room_number:3333

注意

需要注意的是 primary_keys 目前只支持设置单字符串，这个需要设置logstore数据中 值为唯一的字段，比如样例中的cid , 类似数据库的唯一主键，并且当设置primary_keys的时候，delete_data 也必须不为 None，这样才有意义。

原文链接
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总结

以上是生活随笔为你收集整理的日志服务数据加工最佳实践: 从其他logstore拉取数据做富化的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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