start.process()

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Definição

sp.process()

Novidades na versão 7.0: Cria um efêmero na instância de processamento de fluxo atual .

Sintaxe

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

sp.process(
  [
    <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.process() cria um processador de fluxo efêmero e sem nome na instância atual do Atlas Stream Processing e o inicializa imediatamente. Esse processador de fluxo só persiste enquanto for executado. Se você encerrar um processador de fluxo efêmero, deverá criá-lo novamente para usá-lo.

Controle de acesso

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

Exemplo

O exemplo a seguir cria um processador de fluxo efêmero 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 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.process(
  [
    {
      $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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