Late Point Tagger¶
支持判断迟到数据，并对迟到数据点进行数据质量打标。具体计算逻辑如下：
- 对经过该算子的数据，以
timestamp字段作为标准，过滤迟到的 Record。如果某个Record的timestamp比最新Record的timestamp晚，则会被判断为 “late”。 - 时间标准以
assetId:pointId:timestamp为粒度，相同设备、相同点的 Record才会进行迟到点判断。 - 如果某个设备的某个点第一次经过该算子，没有参考标准，则判断为 “not late”，并记录该
assetId:pointId的timestamp，用作对后续Record的处理和判断。 - 该算子支持血缘解析。
- 因任何原因导致的失败重试，比如集群节点异常，不能保证计算结果幂等。
配置详情¶
该算子的配置包括 General，Basic，Input/Output，和 CacheConfig 的详细信息，各字段的配置如下：
General¶
| 名称 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|
| Name | Yes | 算子名称 |
| Description | No | 算子描述 |
| Stage Library | Yes | 算子所属的库 |
| Required Fields | No | 数据必须包含的字段，如果未包含指定字段，则 record 将被过滤掉 |
| Preconditions | No | 数据必须满足的前提条件，如果不满足指定条件，则 record 将被过滤掉。例如：${record:value('/value') > 0}。有关 EL 语句的使用方法，参考 Expression Language。 |
| On Record Error | Yes | 对错误数据的处理方式，可选：
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Basic¶
| 名称 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|
| Quality Filter | No | 根据数据质量过滤处理数据，只有符合质量条件的 record 才会进行此次处理 |
Input/Output¶
| 名称 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|
| Input Point | Yes | 数据输入点，格式为：{模型标识}::{测点标识}。同一行的输入点和输出点之间的 modelId 必须相同，pointId 必须不同。 |
| Output Point | Yes | 数据输出点，格式为：{模型标识}::{测点标识}。同一行的输入点和输出点之间的 modelId 必须相同，pointId 必须不同。 |
CacheConfig¶
| 名称 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|
| Cache Type | Yes | 选择缓存数据的类型，可选 Redis 存储或 Local 存储。
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