快速预览的操作步骤及示例 - Simple Log Service

Fitur Pratinjau Cepat memungkinkan Anda memverifikasi pernyataan pemrosesan data dan memeriksa output secara cepat tanpa biaya. Topik ini menjelaskan cara menggunakan fitur tersebut serta menyediakan contohnya.

Prasyarat

Data telah dikumpulkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pengumpulan data.

Prosedur

Masuk ke Konsol Simple Log Service.
Buka halaman transformasi data.
1. Di bagian Projects, klik proyek yang diinginkan.
2. Di tab Log Storage > Logstores, klik logstore yang diinginkan.
3. Di halaman kueri dan analisis, klik Data Transformation.
Di pojok kanan atas, pilih rentang waktu untuk data.

Pastikan log muncul di tab Raw Logs setelah Anda memilih rentang waktu.
Di editor, masukkan pernyataan pemrosesan data.

Untuk informasi selengkapnya mengenai sintaksis, lihat sintaksis pemrosesan data.

Catatan
Editor mendukung komentar dalam pernyataan pemrosesan data. Anda dapat menggunakan fitur ini untuk men-debug kode baris demi baris.
Pratinjau data.
1. Di pojok kanan atas halaman, klik Quick.
2. Di bagian bawah halaman, klik Test Data.
3. Di tab Test Data, masukkan data uji.
  Data uji mencakup data dasar dan data tabel dimensi.
```
{
  "time_local": "25/May/2020:01:56:22",
  "user agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/534.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.xxx) Safari/534.18",
  "request:method": "GET",
  "remote user": "john"
}
```
  - Di tab Data, atur data uji.
    
    Di tab Raw Logs, temukan entri log lalu klik Add Test Data untuk menambahkannya sebagai sampel. Anda juga dapat memasukkan data uji secara manual.
    Catatan
    
    Ukuran data uji untuk satu kali pratinjau tidak boleh melebihi 1 MB.
    
    Pisahkan beberapa entri data uji dengan baris kosong.
    
    Untuk nilai bidang yang mencakup beberapa baris, sertakan nilai tersebut di antara tiga backtick (```) agar diurai sebagai satu bidang.
    
    Di tab Data, data uji dapat berupa format key-value (KV) atau JSON. Dalam format KV, gunakan tanda titik dua (:) untuk memisahkan kunci dari nilainya.
    - Contoh 1: Sampel ini berisi dua entri data uji. Yang pertama dalam format KV dan mencakup bidang traceback multi-baris. Yang kedua dalam format JSON.
      time_local: 25/May/2020:01:56:22 user agent: Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/534.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.0.661.0 Safari/534.18 "request:method": GET ``` traceback: Traceback (most recent call last): File "traceback_print_exc.py", line 20, in <module> produce_exception() File "/home/user/code/test.py", line 16, in produce_exception produce_exception(recursion_level-1) File "/home/user/code/test.py", line 18, in produce_exception raise RuntimeError() RuntimeError ``` { "time_local": "25/May/2020:01:56:22", "user agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/534.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.0.661.0 Safari/534.18", "request:method": "GET", "remote user": "john" }
    - Contoh 2: Satu array JSON yang berisi tiga entri data uji.
      [ { "time_local": "25/May/2020:01:56:22", "user agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/534.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.0.661.0 Safari/534.18", "request:method": "GET", "remote user": "john" }, { "time_local": "25/May/2020:01:56:22", "user agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/534.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.0.661.0 Safari/534.18", "request:method": "GET", "remote user": "john" }, { "time_local": "25/May/2020:01:56:22", "user agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/534.18 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.0.661.0 Safari/534.18", "request:method": "GET", "remote user": "john" } ]
  - Di tab Dimension Table, atur data uji.
    
    Tabel dimensi menyediakan data sampel untuk fungsi resource, yang memperkaya log Anda dengan data eksternal. Hal ini memungkinkan Anda menguji dan men-debug fungsi-fungsi tersebut selama pratinjau.
    
    Catatan
    Di tab Dimension Table, sampel data uji harus dalam format CSV untuk fungsi resource res_rds_mysql atau res_log_LogStore_pull, tetapi dapat berupa format CSV atau JSON untuk fungsi resource res_oss_file atau res_local.
    
    Contoh: Sampel berikut berisi dua entri data uji. Yang pertama dalam format CSV, dan yang kedua dalam format JSON.
```
ip,country,province
127.0.0.1,China,Shanghai
192.168.0.0,China,Zhejiang
[
  {
    "ip": "127.0.0.1",
    "country": "China",
    "province": "Shanghai"
  },
  {
    "ip": "192.168.0.0",
    "country": "China",
    "province": "Zhejiang"
  }
]
```
4. Klik Preview Data.
  
  Catatan
  Setiap pratinjau mengembalikan hingga 100 hasil pemrosesan.
  Anda kemudian dapat melihat hasilnya di tab Transformation Results.
  - Jika pemrosesan data gagal karena pernyataan tidak valid atau izin salah, ikuti petunjuk di layar untuk memperbaiki masalah tersebut.
  - Jika hasil pemrosesan sesuai harapan, Anda dapat membuat pekerjaan transformasi data untuk menerapkan pernyataan tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Buat pekerjaan transformasi data.

Contoh pratinjau cepat

Pernyataan pemrosesan data

Di editor, masukkan pernyataan pemrosesan data berikut.

# e_set("insert_field", "test_value")
e_table_map(
    res_rds_mysql(
        address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",
        username="test_username",
        password="****",
        database="test_db",
        table="test_table",
    ),
    "ip",
    ["country", "province"],
)

Data uji

Di tab Test Data > Data, masukkan konten berikut.
```
{
    "id": "1001", 
    "ip": "127.0.0.1"
}
```
Data tabel dimensi

Di tab Test Data > Dimension Table, masukkan konten berikut.
```
ip,country,province
127.0.0.1,China,Shanghai
192.168.0.0,China,Zhejiang
```
Hasil pratinjau

Klik Preview Data. Di tab Transformation Results, output untuk target0 menampilkan bidang-bidang berikut: id:1001, ip:127.0.0.1, country:China, dan province:Shanghai. Hal ini menunjukkan bahwa tabel dimensi berhasil memperkaya log dengan bidang country dan province. summary of run results menampilkan Total: 1, Succeeded: 1, Failed: 0.