b.process() (método mongosh)

Definição

sp.process()

Cria um processador de fluxo efêmero no espaço de trabalho de Stream Processingatual.

Compatibilidade

Esse método é suportado em Atlas Stream Processing Workspaces.

Sintaxe

O método tem a seguinte sp.process() sintaxe:

sp.process(
  [
    <pipeline>
  ]
)

Campos de comando

sp.process() usa estes campos:

Campo	Tipo	necessidade	Descrição
`pipeline`	array	Obrigatório	Faça oagregação pipeline do processador de streams e aplique seus dados de streaming.
`options`	objeto	Opcional	Objeto que define configurações opcionais para o seu processador de fluxo.
`options.limit`	inteiro	Opcional	Número máximo de documentos a serem retornados ao seu terminal. `sp.process()` encerra a sessão após retornar esse número de documentos.
`options.tier`	string	Opcional	Tier para atribuir ao processador de fluxo. Os nomes de tier não diferenciam maiúsculas de minúsculas. Se você omitir este campo, o processador de fluxo usará o tier padrão para seu workspace de Stream Processing. Deve ser um dos seguintes valores: `SP2` `SP5` `SP10` `SP30` `SP50` Para saber mais, consulte Níveis.

Comportamento

sp.process() cria um processador de fluxo efêmero e sem nome no espaço de trabalho de Stream Processing atual e o inicializa imediatamente. Este processador de fluxo persiste apenas enquanto é executado. Se você encerrar um processador de fluxo efêmero, deverá criá-lo novamente para usá-lo.

Um processador de fluxo efêmero para quando qualquer um dos seguintes ocorre:

O processador retorna o número de documentos definidos por options.limit.
10 minutes elapse.
Você interrompe o processador.

Controle de acesso

O usuário que executa o sp.process() deve ter a função atlasAdmin.

Exemplo

O exemplo a seguir cria um processador de fluxo efêmero que ingere dados da sample_stream_solar conexão. O processador exclui todos os documentos em que o valor do device_id campo device_8 é, passando o restante para uma janela em cascata com 10duração de segundos. Cada janela agrupa os documentos que recebe e, em seguida, retorna várias estatísticas de cada grupo. Em seguida, o processador de fluxo mescla esses registros com solar_db.solar_coll pela mongodb1 conexão.

sp.process(
  [
    {
      $source: {
        connectionName: 'sample_stream_solar',
        timeField: {
          $dateFromString: {
            dateString: '$timestamp'
          }
        }
      }
    },
    {
      $match: {
        $expr: {
          $ne: [
            "$device_id",
            "device_8"
          ]
        }
      }
    },
    {
      $tumblingWindow: {
        interval: {
          size: Int32(10),
          unit: "second"
        },
        "pipeline": [
          {
            $group: {
              "_id": { "device_id": "$device_id" },
              "max_temp": { $max: "$obs.temp" },
              "max_watts": { $max: "$obs.watts" },
              "min_watts": { $min: "$obs.watts" },
              "avg_watts": { $avg: "$obs.watts" },
              "median_watts": {
                $median: {
                  input: "$obs.watts",
                  method: "approximate"
                }
              }
            }
          }
        ]
      }
    },
    {
      $merge: {
        into: {
          connectionName: "mongodb1",
          db: "solar_db",
          coll: "solar_coll"
        },
        on: ["_id"]
      }
    }
  ]
)

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