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：

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： Discard：直接丢弃 Send to Error：发送至错误中心 Stop Pipeline：停止流任务运行

名称	是否必须	描述
Normalizer Type	Yes	Normalizer 类型

配置如下图所示：