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Atlas Stream Processing

sp.createStreamProcessor()

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Definição

sp.createStreamProcessor()

Novo na versão 7.0: Cria um Processador deStream na Instância de Processamento de Stream atual.

Sintaxe

O método sp.createStreamProcessor() tem a seguinte sintaxe:

sp.createStreamProcessor(
  <name>,
  [
    <pipeline>
  ],
  {
    <options>
  }
)

Campos de comando

sp.createStreamProcessor() usa estes campos:

Campo
Tipo
necessidade
Descrição
name
string
Obrigatório
Nome lógico para o processador de fluxo. Isso deve ser exclusivo dentro da instância do Atlas Stream Processing.
pipeline
array
Obrigatório
Transmita o pipeline de agregação que você deseja aplicar aos seus dados de streaming.
options
objeto
Opcional
objeto que define várias configurações opcionais para o processador de fluxo.
options.dlq
objeto
Condicional
Objeto que atribui uma dead letter queue (DLQ) para sua instância do Atlas Stream Processing . Este campo é necessário se você definir o campo options .
options.dlq.connectionName
string
Condicional
Etiqueta que identifica uma conexão em seu registro de conexão. Esta conexão deve fazer referência a um cluster Atlas. Este campo é necessário se você definir o campo options.dlq .
options.dlq.db
string
Condicional
Nome de um reconhecimento de data center Atlas no cluster especificado em options.dlq.connectionName. Este campo é necessário se você definir o campo options.dlq .
options.dlq.coll
string
Condicional
Nome de uma collection no reconhecimento de data center especificado no options.dlq.db. Este campo é necessário se você definir o campo options.dlq .

Comportamento

sp.createStreamProcessor() cria um processador de fluxo persistente e nomeado na instância atual de processamento de fluxo. Você pode inicializar este processador de fluxo com sp.processor.start(). Se você tentar criar um processador de stream com o mesmo nome de um processador de stream existente, mongosh retornará um erro.

Controle de acesso

O usuário que executa sp.createStreamProcessor() deve ter a função atlasAdmin .

Exemplo

O exemplo a seguir cria um processador de fluxo denominado solarDemo que ingere dados da conexão sample_stream_solar . O processador exclui todos os documentos onde o valor do campo device_id é device_8, passando o restante para uma janela em cascata com uma duração 10segundos. Cada janela agrupa os documentos que recebe e, em seguida, retorna várias estatísticas úteis de cada grupo. Em seguida, o processador de fluxo mescla esses registros com solar_db.solar_coll pela conexão mongodb1 .

sp.createStreamProcessor(
  'solarDemo',
  [
    {
      $source: {
        connectionName: 'sample_stream_solar',
        timeField: {
          $dateFromString: {
            dateString: '$timestamp'
          }
        }
      }
    },
    {
      $match: {
        $expr: {
          $ne: [
            "$device_id",
            "device_8"
          ]
        }
      }
    },
    {
      $tumblingWindow: {
        interval: {
          size: NumberInt(10),
          unit: "second"
        },
        "pipeline": [
          {
            $group: {
              "_id": {  "device_id": "$device_id" },
              "max_temp": { $max: "$obs.temp" },
              "max_watts": { $max: "$obs.watts" },
              "min_watts": { $min: "$obs.watts" },
              "avg_watts": { $avg: "$obs.watts" },
              "median_watts": {
                                $median: {
                                  input: "$obs.watts",
                                  method: "approximate"
                                }
                              }
            }
          }
        ]
      }
    },
    {
      $merge: {
        into: {
          connectionName: "mongodb1",
          db: "solar_db",
          coll: "solar_coll"
        },
        on: ["_id"]
      }
    }
  ]
)

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