Prozessoren für Datentypkonverter - CloudWatch Amazon-Protokolle
TypeConverterDateTimeConverter

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Prozessoren für Datentypkonverter

Dieser Abschnitt enthält Informationen zu den Datentypkonverter-Prozessoren, die Sie mit einem Log-Event-Transformator verwenden können.

TypeConverter

Verwenden Sie den typeConverter Prozessor, um einen Wertetyp, der dem angegebenen Schlüssel zugeordnet ist, in den angegebenen Typ zu konvertieren. Es handelt sich um einen Casting-Prozessor, der die Typen der angegebenen Felder ändert. Werte können in einen der folgenden Datentypen konvertiert werden: integerdouble, string und. boolean

Feld Description Erforderlich? Standard Einschränkungen

Einträge

 Array von Einträgen. Jedes Element im Array muss type Felder enthaltenkey.

Ja

Maximale Anzahl von Einträgen: 10

Schlüssel

 Der Schlüssel mit dem Wert, der in einen anderen Typ konvertiert werden soll

Ja

Höchstlänge: 128

Maximale Tiefe verschachtelter Schlüssel: 3

Typ

 Der Typ, in den konvertiert werden soll. Gültige Werte sind integerdouble, string undboolean.

Ja

Beispiel

Nehmen wir das folgende Beispiel für ein Protokollereignis:

{
    "name": "value",
    "status": "200"
}

Die Transformer-Konfiguration sieht wie folgt typeConverter ausparseJSON:

[
    {
        "parseJSON": {}
    },
    {
        "typeConverter": {
            "entries": [
                {
                    "key": "status",
                    "type": "integer"
                }
            ]
        }
    }
]

Das transformierte Protokollereignis wäre das Folgende.

{
    "name": "value",
    "status": 200
}

DateTimeConverter

Verwenden Sie den datetimeConverter Prozessor, um eine Datetime-Zeichenfolge in ein von Ihnen angegebenes Format zu konvertieren.

Feld Description Erforderlich? Standard Einschränkungen

Quelle

 Der Schlüssel, auf den die Datumskonvertierung angewendet werden soll.

Ja

Maximale Anzahl von Einträgen: 10

Muster abgleichen

 Eine Liste von Mustern, die mit dem Feld abgeglichen werden sollen source

Ja

Maximale Anzahl von Einträgen: 5

Ziel

 Das JSON-Feld, in dem das Ergebnis gespeichert werden soll.

Ja

Höchstlänge: 128

Maximale Tiefe verschachtelter Schlüssel: 3

Zielformat

 Das Datetime-Format, das für die konvertierten Daten im Zielfeld verwendet werden soll.

Nein

yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z

Maximale Länge: 64

Zeitzone der Quelle

Die Zeitzone des Quellfeldes.

Eine Liste möglicher Werte finden Sie unter Von Java unterstützte Zonen-IDs und Offsets.

Nein

UTC

Mindestlänge:1

Ziel-Zeitzone

Die Zeitzone des Zielfeldes.

Eine Liste möglicher Werte finden Sie unter Von Java unterstützte Zonen-IDs und Offsets.

Nein

UTC

Mindestlänge:1

locale

Das Gebietsschema des Quellfeldes.

Eine Liste möglicher Werte finden Sie unter Locale getAvailableLocales () -Methode in Java mit Beispielen.

Ja

Mindestlänge:1

Beispiel

Nehmen wir das folgende Beispiel für ein Protokollereignis:

{"german_datetime": "Samstag 05. Dezember 1998 11:00:00"}

Die Transformer-Konfiguration sieht wie folgt dateTimeConverter ausparseJSON:

[
    {
        "parseJSON": {}
    },
    {
        "dateTimeConverter": {
            "source": "german_datetime",
            "target": "target_1",
            "locale": "de",
            "matchPatterns": ["EEEE dd. MMMM yyyy HH:mm:ss"],
            "sourceTimezone": "Europe/Berlin",
            "targetTimezone": "America/New_York",
            "targetFormat": "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss z"
        }
    }
]

Das transformierte Protokollereignis wäre das Folgende.

{
    "german_datetime": "Samstag 05. Dezember 1998 11:00:00",
    "target_1": "1998-12-05T17:00:00 MEZ"
}