Partitioner

将每个批次内的records按照特定条件进行分区，一般用于同一个设备不同点之间的联合运算，或者不同设备之间点的运算。具体功能如下：

  • 支持自定义分区条件

  • 自定义分区条件支持路径表达方式，比如 /assetId 表示根据每个record下 assetId 字段的值进行分区

  • 该算子不支持血缘解析

配置详情

该算子的配置包括 General 和 Partitioner 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：

  • Discard：直接丢弃

  • Send to Error：发送至错误中心

  • Stop Pipeline：停止流任务运行

Partitioner

名称

是否必须

描述

Parallelism (Standalone Mode Only)

Yes

Standalone模式下每个批次的数据需要创建的分区数

Application Name (Standalone Mode Only)

Yes

Standalone模式下运行算子的应用名称，默认值为：SDC Spark App

Init Method Arguments

Yes

分区规则，每一条必须输入分区字段，输入的字段格式为record的字段，比如 /assetId 表示将同一assetId下的records分配到同一个分区内

输出结果

该算子的输出结果为进行分区后的records。

输出示例

../../../_images/partitioner_result.png