$source
定义
$source
阶段在 Connection Registry 中指定要从中流式传输数据的连接。支持以下连接类型:
Apache Kafka 代理
MongoDB collection change stream
MongoDB database change stream
文档数组
注意
您不能使用 Atlas 无服务器实例作为 $source
。
语法
Apache Kafka 代理
操作来自 Apache Kafka 的流数据 代理中, 阶段具有以下原型形式:$source
{ "$source": { "connectionName": "<registered-connection>", "topic" : ["<source-topic>", ...], "timeField": { $toDate | $dateFromString: <expression> }, "tsFieldName": "<timestamp>", "partitionIdleTimeout": { "size": <duration-number>, "unit": "<duration-unit>" }, "config": { "auto_offset_reset": "<start-event>", "group_id": "<group-id>", "keyFormat": "<deserialization-type>", "keyFormatError": "<error-handling>" }, } }
$source
阶段采用包含以下字段的文档:
字段 | 类型 | 必要性 | 说明 | |
---|---|---|---|---|
| 字符串 | 必需 | 用于标识连接注册表中要从中提取数据的连接的标签。 | |
| 字符串或字符串数组 | 必需 | 一个或多个 Apache Kafka 主题的名称,用于从这些主题流式传输信息。如果要流式传输多个主题的消息,请在数组中指定这些主题。 | |
| 文档 | Optional | 为传入消息定义权威时间戳的文档。 如果使用
如果您未声明 | |
| 字符串 | Optional | 覆盖 $source 投影的时间戳字段名称。 Atlas Stream Processing 管道中的 $source 阶段会投射一个名为 | |
| 文档 | Optional | 指定分区在水印计算中被忽略之前允许其空闲的时间长度的文档。 | |
| 整型 | Optional | 指定分区空闲超时持续时间的数字。 | |
| 字符串 | Optional | 分区空闲超时持续时间的时间单位。
| |
| 文档 | Optional | 包含可覆盖各种默认值的字段的文档。 | |
| 字符串 | Optional | 指定从 Apache Kafka 源主题中的哪个事件开始摄取。
默认值为 | |
| 字符串 | Optional | 与流处理器关联的 kafka 使用者群组的 ID。 如果省略,Atlas Stream Processing 会将流处理实例与以下格式的自动生成的 ID 相关联:
Atlas Stream Processing 将分区偏移提交到 Apache Kafka 提交检查点后指定消费者组 ID 的代理。当直到偏移量之前的消息持久记录在检查点中时,它才会提交偏移量。 这样,您就可以直接从 Kafka 代理消费者组元数据跟踪流处理器的偏移延迟和进度。 | |
| 字符串 | Optional | ||
| 字符串 | Optional | 如何处理在反序列化 Apache Kafka 密钥数据时遇到的错误。必须是下列值之一:
|
注意
Atlas Stream Processing 要求源数据流中的文档在 json
或 ejson
有效。Atlas Stream Processing 会将不满足此要求的文档设置为死信队列 (如果您已配置)。
MongoDB 集合变更流
为了操作来自 Atlas collection 的流媒体数据, $source
阶段具有以下原型形式:
{ "$source": { "connectionName": "<registered-connection>", "timeField": { $toDate | $dateFromString: <expression> }, "tsFieldName": "<timestamp>", "db" : "<source-db>", "coll" : ["<source-coll>",...], "config": { "startAfter": <start-token> | "startAtOperationTime": <timestamp>, "fullDocument": "<full-doc-condition>", "fullDocumentOnly": <boolean>, "fullDocumentBeforeChange": "<before-change-condition>", "pipeline": [{ "<aggregation-stage>" : { <stage-input>, . . . }, . . . }] }, } }
$source
阶段采用包含以下字段的文档:
字段 | 类型 | 必要性 | 说明 |
---|---|---|---|
| 字符串 | 可选的 | 用于标识连接注册表中要从中提取数据的连接的标签。 |
| 文档 | Optional | 为传入消息定义权威时间戳的文档。 如果使用
如果您未声明 |
| 字符串 | Optional | 覆盖源声明的默认时间戳字段名称的名称。 Atlas Stream Processing 管道在内部向传入消息添加了一个名为 |
| 字符串 | 必需 | 在 |
| 字符串或字符串数组 | 必需 | |
| 文档 | Optional | 包含可覆盖各种默认值的字段的文档。 |
| token | 可选的 | 源开始报告的变更事件。这采用 resume token 的形式。 您只能使用 |
| timestamp | 可选的 | 源应开始报告的操作时间。 您只能使用 |
| 字符串 | 可选的 | 用于控制变更流源是应返回完整文档还是仅在发生更新时返回变更的设置。 必须是以下之一:
如果没有为 fullDocument 指定值,则默认为 要将此字段与集合变更流一起使用,您必须在该集合上启用变更流前像和后像。 |
| 布尔 | 可选的 | 用于控制change stream源是返回包括所有元数据的整个事件文档,还是仅返回 要将此字段与集合变更流一起使用,您必须在该集合上启用变更流前像和后像。 |
| 字符串 | Optional | 指定change stream源是否应在输出中包含处于原始“更改之前”状态的文档。必须是以下之一:
如果没有为 要将此字段与集合变更流一起使用,您必须在该集合上启用变更流前像和后像。 |
| 文档 | Optional | 指定一个聚合管道,用于过滤源点的变更流输出。该管道必须符合 change-stream-modify-output 所述的参数。 |
MongoDB database change stream
为了操作来自 Atlas 数据库变更流的流数据, $source
阶段具有以下原型形式:
{ "$source": { "connectionName": "<registered-connection>", "timeField": { $toDate | $dateFromString: <expression> }, "tsFieldName": "<timestamp>", "db" : "<source-db>", "config": { "startAfter": <start-token> | "startAtOperationTime": <timestamp>, "fullDocument": "<full-doc-condition>", "fullDocumentOnly": <boolean>, "fullDocumentBeforeChange": "<before-change-condition>", "pipeline": [{ "<aggregation-stage>" : { <stage-input>, . . . }, . . . }] }, } }
$source
阶段采用包含以下字段的文档:
字段 | 类型 | 必要性 | 说明 |
---|---|---|---|
| 字符串 | 可选的 | 用于标识连接注册表中要从中提取数据的连接的标签。 |
| 文档 | Optional | 为传入消息定义权威时间戳的文档。 如果使用
如果您未声明 |
| 字符串 | Optional | 覆盖源声明的默认时间戳字段名称的名称。 Atlas Stream Processing 管道在内部向传入消息添加了一个名为 |
| 字符串 | 必需 | 在 |
| 文档 | Optional | 包含可覆盖各种默认值的字段的文档。 |
| token | 可选的 | 源开始报告的变更事件。这采用 resume token 的形式。 您只能使用 |
| timestamp | 可选的 | 源应开始报告的操作时间。 您只能使用 |
| 字符串 | 可选的 | 用于控制变更流源是应返回完整文档还是仅在发生更新时返回变更的设置。 必须是以下之一:
如果没有为 fullDocument 指定值,则默认为 要将此字段与数据库变更流一起使用,您必须对该数据库中的每个集合启用变更流前像和后像。 |
| 布尔 | 可选的 | 用于控制change stream源是返回包括所有元数据的整个事件文档,还是仅返回 要将此字段与数据库变更流一起使用,您必须对该数据库中的每个集合启用变更流前像和后像。 |
| 字符串 | Optional | 指定change stream源是否应在输出中包含处于原始“更改之前”状态的文档。必须是以下之一:
如果没有为 要将此字段与数据库变更流一起使用,您必须对该数据库中的每个集合启用变更流前像和后像。 |
| 文档 | Optional | 指定一个聚合管道,用于过滤源点的变更流输出。该管道必须符合 change-stream-modify-output 所述的参数。 |
MongoDB 集群范围变更流源
要对来自整个 Atlas 集群变更流的流数据进行操作, $source
阶段具有以下原型形式:
{ "$source": { "connectionName": "<registered-connection>", "timeField": { $toDate | $dateFromString: <expression> }, "tsFieldName": "<timestamp>", "config": { "startAfter": <start-token> | "startAtOperationTime": <timestamp>, "fullDocument": "<full-doc-condition>", "fullDocumentOnly": <boolean>, "fullDocumentBeforeChange": "<before-change-condition>", "pipeline": [{ "<aggregation-stage>" : { <stage-input>, . . . }, . . . }] }, } }
$source
阶段采用包含以下字段的文档:
字段 | 类型 | 必要性 | 说明 |
---|---|---|---|
| 字符串 | 可选的 | 用于标识连接注册表中要从中提取数据的连接的标签。 |
| 文档 | Optional | 为传入消息定义权威时间戳的文档。 如果使用
如果您未声明 |
| 字符串 | Optional | 覆盖源声明的默认时间戳字段名称的名称。 Atlas Stream Processing 管道在内部向传入消息添加了一个名为 |
| 文档 | Optional | 包含可覆盖各种默认值的字段的文档。 |
| token | 可选的 | 源开始报告的变更事件。这采用 resume token 的形式。 您只能使用 |
| timestamp | 可选的 | 源应开始报告的操作时间。 您只能使用 |
| 字符串 | 可选的 | 用于控制变更流源是应返回完整文档还是仅在发生更新时返回变更的设置。 必须是以下之一:
如果没有为 fullDocument 指定值,则默认为 要将此字段与数据库变更流一起使用,您必须对该数据库中的每个集合启用变更流前像和后像。 |
| 布尔 | 可选的 | 用于控制change stream源是返回包括所有元数据的整个事件文档,还是仅返回 要将此字段与数据库变更流一起使用,您必须对该数据库中的每个集合启用变更流前像和后像。 |
| 字符串 | Optional | 指定change stream源是否应在输出中包含处于原始“更改之前”状态的文档。必须是以下之一:
如果没有为 要将此字段与数据库变更流一起使用,您必须对该数据库中的每个集合启用变更流前像和后像。 |
| 文档 | Optional | 指定一个聚合管道,用于过滤源点的变更流输出。该管道必须符合 change-stream-modify-output 所述的参数。 |
文档数组
为了对文档数组进行操作, $source
阶段具有以下原型形式:
{ "$source": { "timeField": { $toDate | $dateFromString: <expression> }, "tsFieldName": "<timestamp>", "documents" : [{source-doc},...] | <expression> } }
$source
阶段采用包含以下字段的文档:
字段 | 类型 | 必要性 | 说明 |
---|---|---|---|
| 文档 | Optional | 为传入消息定义权威时间戳的文档。 如果使用
如果您未声明 |
| 字符串 | Optional | 覆盖源声明的默认时间戳字段名称的名称。 Atlas Stream Processing 管道在内部向传入消息添加了一个名为 |
| 阵列 | 可选的 | 用作流媒体数据源的文档数组。该字段的值可以是对象数组,也可以是计算结果为对象数组的表达式。使用 |
行为
示例
流数据源从不同位置生成详细的天气报告,符合示例天气数据集的模式。以下聚合分为三个阶段:
$source
阶段与在名为my_weatherdata
的主题中收集这些报告的 Apache Kafka 代理建立连接,将每条记录摄取到后续聚合阶段。此阶段还会覆盖其投影的时间戳字段的名称,将其设置为ingestionTime
。$match
阶段会排除dewPoint.value
小于或等于5.0
的文档,并将dewPoint.value
大于5.0
的文档传递到下一个阶段。$merge
阶段将输出写入sample_weatherstream
数据库中名为stream
的 Atlas 集合。如果不存在此类数据库或集合,Atlas 会创建它们。
{ '$source': { connectionName: 'sample_weatherdata', topic: 'my_weatherdata', tsFieldName: 'ingestionTime' } }, { '$match': { 'dewPoint.value': { '$gt': 5 } } }, { '$merge': { into: { connectionName: 'weatherStreamOutput', db: 'sample_weatherstream', coll: 'stream' } } }
要查看生成的 sample_weatherstream.stream
集合中的文档,请连接到您的 Atlas 集群并运行以下命令:
db.getSiblingDB("sample_weatherstream").stream.find()
{ _id: ObjectId('66ad2edfd4fcac13b1a28ce3'), _stream_meta: { source: { type: 'kafka', topic: 'my_weatherdata', partition: 0, offset: Long('165235') } }, airTemperature: { quality: '1', value: 27.7 }, atmosphericPressureChange: { quantity24Hours: { quality: '9', value: 99.9 }, quantity3Hours: { quality: '1' }, tendency: { code: '1', quality: '1' } }, atmosphericPressureObservation: { altimeterSetting: { quality: '1', value: 1015.9 }, stationPressure: { quality: '1', value: 1021.9 } }, callLetters: 'CGDS', dataSource: '4', dewPoint: { quality: '9', value: 25.7 }, elevation: 9999, extremeAirTemperature: { code: 'N', period: 99.9, quantity: '9', value: -30.4 }, ingestionTime: ISODate('2024-08-02T19:09:18.071Z'), liquidPrecipitation: { condition: '9', depth: 160, period: 24, quality: '2' }, pastWeatherObservationManual: { atmosphericCondition: { quality: '1', value: '8' }, period: { quality: '9', value: 3 } }, position: { coordinates: [ 153.3, 50.7 ], type: 'Point' }, precipitationEstimatedObservation: { discrepancy: '4', estimatedWaterDepth: 4 }, presentWeatherObservationManual: { condition: '53', quality: '1' }, pressure: { quality: '1', value: 1016.3 }, qualityControlProcess: 'V020', seaSurfaceTemperature: { quality: '9', value: 27.6 }, sections: [ 'AA2', 'SA1', 'MW1', 'AG1', 'GF1' ], skyCondition: { cavok: 'N', ceilingHeight: { determination: 'C', quality: '1', value: 6900 } }, skyConditionObservation: { highCloudGenus: { quality: '1', value: '05' }, lowCloudGenus: { quality: '9', value: '03' }, lowestCloudBaseHeight: { quality: '9', value: 150 }, lowestCloudCoverage: { quality: '1', value: '05' }, midCloudGenus: { quality: '9', value: '08' }, totalCoverage: { opaque: '99', quality: '1', value: '06' } }, skyCoverLayer: { baseHeight: { quality: '9', value: 99999 }, cloudType: { quality: '9', value: '05' }, coverage: { quality: '1', value: '04' } }, st: 'x+35700-027900', type: 'SAO', visibility: { distance: { quality: '1', value: 4000 }, variability: { quality: '1', value: 'N' } }, waveMeasurement: { method: 'I', seaState: { code: '99', quality: '9' }, waves: { height: 99.9, period: 14, quality: '9' } }, wind: { direction: { angle: 280, quality: '9' }, speed: { quality: '1', rate: 30.3 }, type: '9' } }
注意
以上是一个有代表性的示例。流数据不是静态的,每个用户看到的都是不同的文档。