Processeurs de conversion de types de données - Amazon CloudWatch Logs
Type de convertisseurConvertisseur Date/Heure

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Processeurs de conversion de types de données

Cette section contient des informations sur les processeurs de conversion de types de données que vous pouvez utiliser avec un transformateur d'événements de journalisation.

Type de convertisseur

Utilisez le typeConverter processeur pour convertir un type de valeur associé à la clé spécifiée en type spécifié. Il s'agit d'un processeur de casting qui modifie les types des champs spécifiés. Les valeurs peuvent être converties dans l'un des types de données suivants :integer,double, string et. boolean

Champ Description Obligatoire ? Par défaut Restrictions

entries

 Tableau d'entrées. Chaque élément du tableau doit contenir key des type champs.

Oui

Nombre maximum d'entrées : 10

clé

 La clé dont la valeur doit être convertie en un autre type

Oui

Longueur maximale : 128

Profondeur maximale des touches imbriquées : 3

type

 Type vers lequel convertir. Les valeurs valides sont integerdouble, string etboolean.

Oui

Exemple

Prenons l'exemple d'événement de journal suivant :

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

La configuration du transformateur est la suivante, typeConverter en utilisant parseJSON :

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

L'événement du journal transformé serait le suivant.

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

Convertisseur Date/Heure

Utilisez le datetimeConverter processeur pour convertir une chaîne de date/heure dans un format que vous spécifiez.

Champ Description Obligatoire ? Par défaut Restrictions

source

 La clé à laquelle appliquer la conversion de date.

Oui

Nombre maximum d'entrées : 10

Motifs de match

 Une liste de modèles à comparer au source champ

Oui

Nombre maximum d'entrées : 5

cible

 Le champ JSON dans lequel stocker le résultat.

Oui

Longueur maximale : 128

Profondeur maximale des touches imbriquées : 3

Format cible

 Format de date/heure à utiliser pour les données converties dans le champ cible.

Non

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

Longueur maximale : 64

Fuseau horaire de la source

Fuseau horaire du champ source.

Pour obtenir la liste des valeurs possibles, consultez la section Identifiants et décalages de zone pris en charge par Java.

Non

UTC

Longueur minimale : 1

Fuseau horaire cible

Fuseau horaire du champ cible.

Pour obtenir la liste des valeurs possibles, consultez la section Identifiants et décalages de zone pris en charge par Java.

Non

UTC

Longueur minimale : 1

locale

Les paramètres régionaux du champ source.

Pour une liste des valeurs possibles, consultez la méthode locale getAvailableLocales () en Java avec des exemples.

Oui

Longueur minimale : 1

Exemple

Prenons l'exemple d'événement de journal suivant :

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

La configuration du transformateur est la suivante, dateTimeConverter en utilisant parseJSON :

[
    {
        "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"
        }
    }
]

L'événement du journal transformé serait le suivant.

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