快速预览的操作步骤及示例 - Simple Log Service: Central de Documentação do Alibaba Cloud

O recurso de visualização rápida permite verificar instruções de processamento de dados e conferir a saída gratuitamente. Este tópico descreve como utilizar o recurso e apresenta um exemplo prático.

Pré-requisitos

Os dados já foram coletados. Para mais informações, consulte coleta de dados.

Procedimento

Faça login no console do Simple Log Service.
Acesse a página de transformação de dados.
1. Na seção Projects, clique em projeto desejado.
2. Na aba Log Storage > Logstores, clique em logstore desejado.
3. Na página de consulta e análise, clique em Data Transformation.
No canto superior direito, selecione um intervalo de tempo para os dados.

Certifique-se de que os logs apareçam na aba Raw Logs após selecionar o intervalo de tempo.
No editor, insira a instrução de processamento de dados.

Para mais informações sobre a sintaxe, consulte sintaxe de processamento de dados.

Nota
O editor suporta comentários nas instruções de processamento de dados. Utilize esse recurso para depurar seu código linha por linha.
Visualize os dados.
1. No canto superior direito da página, clique em Quick.
2. Na parte inferior da página, clique em Test Data.
3. Na aba Test Data, insira os dados de teste.
  Os dados de teste incluem dados base e dados de tabela de dimensão.
```
{
  "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"
}
```
  - Na aba Data, defina os dados de teste.
    
    Na aba Raw Logs, localize uma entrada de log e clique em Add Test Data para adicioná-la como amostra. Também é possível inserir os dados de teste manualmente.
    Nota
    
    O tamanho dos dados de teste para uma única visualização não pode exceder 1 MB.
    
    Separe múltiplas entradas de dados de teste com uma linha em branco.
    
    Para valores de campo que abrangem várias linhas, coloque o valor entre crases triplas () para garantir que seja analisado como um único campo.
    
    Na aba Data, os dados de teste podem estar no formato chave-valor (KV) ou JSON. No formato KV, use dois pontos (:) para separar a chave de seu valor.
    - Exemplo 1: Esta amostra contém duas entradas de teste. A primeira está no formato KV e inclui um campo traceback multilinha. A segunda está no formato 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" }
    - Exemplo 2: Um único array JSON contendo três entradas de dados de teste.
      
      [ { "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" } ]
  - Na aba Dimension Table, defina os dados de teste.
    
    Uma tabela de dimensão fornece dados de amostra para funções de recurso, que enriquecem seus logs com dados externos. Isso permite testar e depurar essas funções durante a visualização.
    
    Nota
    Na aba Dimension Table, a amostra de dados para teste deve estar no formato CSV para as funções de recurso res_rds_mysql ou res_log_LogStore_pull, mas pode estar nos formatos CSV ou JSON para as funções de recurso res_oss_file ou res_local.
    
    Exemplo: A amostra a seguir contém duas entradas de dados de teste. A primeira está no formato CSV e a segunda no formato 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. Clique em Preview Data.
  
  Nota
  Cada visualização retorna até 100 resultados de processamento.
  Em seguida, visualize os resultados na aba Transformation Results.
  - Se o processamento de dados falhar devido a uma instrução inválida ou permissões incorretas, siga as instruções na tela para corrigir o problema.
  - Caso os resultados do processamento estejam conforme o esperado, crie um job de transformação de dados para aplicar a instrução. Para mais informações, consulte Criar um job de transformação de dados.

Exemplo de visualização rápida

Instrução de processamento de dados

No editor, insira a seguinte instrução de processamento de dados.

# 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"],
)

Dados de teste

Na aba Test Data > Data, insira o seguinte conteúdo.
```
{
    "id": "1001", 
    "ip": "127.0.0.1"
}
```
Dados da tabela de dimensão

Na aba Test Data > Dimension Table, insira o seguinte conteúdo.
```
ip,country,province
127.0.0.1,China,Shanghai
192.168.0.0,China,Zhejiang
```
Resultado da visualização

Clique em Preview Data. Na aba Transformation Results, a saída para target0 mostra os seguintes campos: id:1001, ip:127.0.0.1, country:China e province:Shanghai. Isso indica que a tabela de dimensão enriqueceu o log com sucesso usando os campos country e province. O summary of run results exibe Total: 1, Succeeded: 1, Failed: 0.