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user-defined-functions - 创建需要 STREAM 并提供 BATCH (Python) 的 Kapacitor UDF

问题描述

我在制作需要 STREAM 并提供 BATCH 的 UDF 时遇到了麻烦。

这边走：

def info(self):
    response = udf_pb2.Response()
    response.info.wants = udf_pb2.STREAM
    response.info.provides = udf_pb2.BATCH
    response.info.options['field'].valueTypes.append(udf_pb2.STRING)
    return response

有人有示例代码吗？我在网上搜索（论坛、文档），但所有示例都是针对 BATCH-BACH、STREAM-STREAM 或 BATCH-STREAM。

我在示例中看到，在编写对 Kapacitor 的响应时，在“end_batch(self,end_req)”方法中，有必要“传达”BATCH 已经结束，在一个示例中，这是这样制作的：

def end_batch(self, end_req):
    # Send begin batch with count of outliers
    self._begin_response.begin.size = len(self._batch)
    self._agent.write_response(self._begin_response)

    response = udf_pb2.Response()


                                  ...    


    # Send an identical end batch back to Kapacitor
        # HERE
    response.end.CopyFrom(end_req)
    self._agent.write_response(response)

为了发送 BATCH，我必须从“point(self,point)”方法发送它，但无法访问 end_req 对象并且不知道如何创建一个。

提前致谢！再见！

标签： user-defined-functionsinfluxdbkapacitorinfluxdb-python

解决方案

希望这仍然是相关的，我会制作一个 STREAM-STREAM UDF 并将其通过管道传输到一个窗口节点中。您可以保留数据窗口的副本，就像在他们的移动平均示例中一样，并对其进行任何批量分析。如果您知道如何编写 STREAM-BATCH UDF，我很乐意看到它，但比我的答案更难看。

编辑

jdv 绝对是正确的，我的最后一个答案肯定是更多的评论。这是 python 中的STREAM-BATCH UDF，它只是回显批量流中传入的数据。它仍然有点破，因为它无法序列化处理程序快照方法中的点类。因此，每当它需要拍摄快照时，它就会崩溃，可以通过使用不同的序列化方法（如酸洗）或通过为点编写 JSON 编码器/解码器来解决。我会在某个时候解决这个问题，但我的工作周快结束了。制作 STREAM-BATCH UDF 需要做的主要事情是构造批处理开始和结束消息，这分别在 createEndBatch 和 createStartBatch 方法中完成。

编辑 2

通过使用 protobufs 方法和 json 的组合来修复序列化。

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