Normalizer¶
数据处理算子，主要功能为格式转换和数据过滤，包括两种类型：Origin Normalizer 和 Cal Normalizer。
Origin Normalizer 负责转换 Kafka Topic MEASURE_POINT_ORIGIN_{OUID} 中的数据。功能包括完成测点一拆多、输入点过滤、输出格式转换。说明如下：
- 测点一拆多：将 payload 字段中多个测点数据一条打平为多条
- 输入点过滤：根据用户流数据处理任务发布时的血缘，过滤出用户需要的输入点记录
- 输出格式转换：满足 Kafka Topic
MEASURE_POINT_INTERNAL_{OUID}的格式要求，以便下游算子能正确处理。具体格式参见 EDH Kafka Consumer 算子中相关 Topic 的数据格式说明。
Cal Normalizer 负责转换记录为 Kafka Topic MEASURE_POINT_CAL_{OUID} 中的格式。功能包括完成输出点过滤、输出格式转换。说明如下：
- 输出点过滤：根据用户流数据处理任务发布时的血缘，过滤出用户需要的输出点记录
- 输出格式转换：满足 Kafka Topic
MEASURE_POINT_CAL_{OUID}的格式要求，以便下游算子能正确处理。具体格式参见 EDH Kafka Consumer 算子中相关 Topic 的数据格式说明。
配置详情¶
该算子的配置包括 General 和 Basic 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 |
| 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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