全部产品
Search
文档中心

日志服务:事件操作函数

更新时间:Jan 09, 2026

本文介绍事件操作函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。

函数列表

类型

函数

说明

事件操作

e_drop

根据条件判断是否丢弃日志。

支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见复制和分发数据

e_keep

根据条件判断是否保留日志。

e_keep函数和e_drop函数都会丢弃日志。e_keep函数在不满足条件时丢弃,而e_drop函数则是在满足条件时丢弃。

# 以下4个加工规则等价
e_if_else(e_search("f1==v1"), KEEP, DROP)
e_if_else(e_search("not f1==v1"), DROP) 
e_keep(e_search("f1==v1"))
e_drop(e_search("not f1==v1"))

# 以下加工规则无意义
e_if(e_search("..."), KEEP)   
e_keep()

支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见复杂JSON数据加工

事件分裂

e_split

基于日志字段的值分裂出多条日志,并且支持通过JMES提取字段后再进行分裂。

支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见复杂JSON数据加工

输出事件

e_output、e_coutput

输出日志到指定的LogStore中,并可配置输出时的topic、source、tag和shard hash信息。

  • e_output:执行到e_output函数时,输出日志到指定的LogStore中,且对应的日志不再执行后面的加工规则。

  • e_coutput:执行到e_coutput函数时,输出日志到指定的LogStore中,且对应的日志继续执行后面的加工规则。

支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见将不同LogStore的日志数据汇总到一个LogStore

事件转换成时序数据

e_to_metric

将日志格式转化为时序存储(MetricStore)的格式。

说明

加工为时序数据格式后,保存加工结果时请选择目标库为时序库。

典型的时序数据如下所示:

__labels__:host#$#myhost
__name__:rt
__time_nano__:1614739608000000000
__value__:123.0

更多信息,请参见时序数据(Metric)

支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见将LogStore中的日志字段转换MetricStore中的度量指标

e_drop

根据条件判断是否丢弃日志。

  • 函数格式

    e_drop(condition=True)

    支持固定标识DROP,等价于e_drop()

  • 参数说明

    参数名称

    参数类型

    是否必填

    说明

    condition

    Bool

    默认为True,一般传递一个条件判断函数的结果。

  • 返回结果

    满足条件则丢弃日志并返回None,否则返回原日志。

  • 函数示例

    • 示例1:当__programe__字段的值为access时丢弃日志,否则保留该日志。

      • 原始日志

        __programe__: access
        age:  18
        content:  123
        name:  maki
        
        __programe__: error
        age:  18
        content:  123
        name:  maki
      • 加工规则

        e_if(e_search("__programe__==access"), DROP)
      • 加工结果

        丢弃__programe__字段值为access的日志,保留__programe__字段的值为error的日志。

        __programe__: error
        age:  18
        content:  123
        name:  maki
    • 示例2:条件判断结果为True,丢弃日志。

      • 原始日志

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
      • 加工规则

        e_drop(e_search("k1==v1"))
      • 加工结果

        因为k1==v1条件为True,因此丢弃该日志。

    • 示例3:条件判断结果为False,保留日志。

      • 原始日志

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
      • 加工规则

        e_drop(e_search("not k1==v1"))
      • 加工结果

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
    • 示例4:不设置判断条件时,使用默认值True,丢弃日志。

      • 原始日志

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
      • 加工规则

        e_drop()
      • 加工结果

        丢弃日志。

  • 更多参考

    支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见复制和分发数据

e_keep

根据条件判断是否保留日志。

  • 函数格式

    e_keep(condition=True)

    支持固定标识KEEP,等价于e_keep()

  • 参数说明

    参数名称

    参数类型

    是否必填

    说明

    condition

    Bool

    默认为True,一般传递一个条件判断函数的结果。

  • 返回结果

    满足条件则返回原日志,不满足时丢弃日志。

  • 函数示例

    • 示例1:当__programe__字段的值是access的时候保留日志,否则丢弃日志。

      • 原始日志

        __programe__: access
        age:  18
        content:  123
        name:  maki
        __programe__: error
        age:  18
        content:  123
        name:  maki
      • 加工规则

        e_keep(e_search("__programe__==access"))
        #等价于
        e_if(e_search("not __programe__==access"), DROP) 
        #等价于
        e_if_else(e_search("__programe__==access"), KEEP, DROP)  
      • 加工结果

        保留__programe__字段值为access的日志。

        __programe__: access
        age:  18
        content:  123
        name:  maki
    • 示例2:条件判断结果为True,保留日志。

      • 原始日志

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
      • 加工规则

        e_keep(e_search("k1==v1"))
      • 加工结果

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
    • 示例3:条件判断结果为False,丢弃日志。

      • 原始日志

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
      • 加工规则

        e_keep(e_search("not k1==v1"))
      • 加工结果

        丢弃日志。

    • 示例4:判断条件为False。

      • 原始日志

        k1: v1
        k2: v2
        k3: k1
      • 加工规则

        e_keep(False)
      • 加工结果

        丢弃日志。

  • 更多参考

    支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见复杂JSON数据加工

e_split

基于日志字段的值分裂出多条日志,并且支持通过JMES提取字段后再进行分裂。

  • 函数格式

    e_split(字段名, sep=',', quote='"', lstrip=True, jmes=None, output=None)

    分裂规则:

    1. 如果配置了jmes参数,则将日志字段的值转化为JSON列表,并使用JMES提取值作为下一步的值。如果没有配置jmes参数,则将字段的值直接作为下一步的值。

    2. 如果上一步的值是一个列表或JSON列表格式的字符串,则按照此列表分裂并结束处理。否则使用sepquotelstrip将上一步的值进行CSV解析,根据解析后的多个值进行分裂并结束处理。

  • 参数说明

    参数名称

    参数类型

    是否必填

    说明

    字段名

    String

    需要分裂的字段名。特殊字段名的设置请参见事件类型

    sep

    String

    用于分隔多个值的分隔符。

    quote

    String

    用于引用多个值的配对类字符的引用符。

    lstrip

    String

    是否将值左边的空格去掉,默认为True。

    jmes

    String

    将字段值转化为JSON对象,并使用JMES提取特定值,再进行分裂操作。

    output

    String

    设置一个新的字段名,默认覆盖旧字段名。

  • 返回结果

    返回日志列表,列表中字段的值都是源列表中的值。

  • 函数示例

    • 原始日志

      __topic__:
      age:  18
      content:  123
      name:  maki
      
      __topic__:
      age:  18
      content:  123
      name:  maki
    • 加工规则

      e_set("__topic__", "V_SENT,V_RECV,A_SENT,A_RECV")
      e_split("__topic__")
    • 加工结果

      __topic__:  A_SENT
      age:  18
      content:  123
      name:  maki
      
      __topic__:  V_RECV
      age:  18
      content:  123
      name:  maki
      
      ...
  • 更多参考

    支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见复杂JSON数据加工

e_outputLogStoreut

输出日志到指定的Logstore中,并可配置输出时的topic、source、tag等信息。

  • 函数格式

    e_output(name=None, project=None, logstore=None, topic=None, source=None, tags=None, hash_key_field=None, hash_key=None)
    e_coutput(name=None, project=None, logstore=None, topic=None, source=None, tags=None, hash_key_field=None, hash_key=None)

    预览时不会输出日志到目标LogStore中,而是输出到internal-etl-log LogStore中。 internal-etl-log LogStore是您首次执行数据加工预览时,系统在当前Project下自动创建的专属LogStore,不支持修改配置及写入其他数据,不收取任何费用。

  • 参数说明

    说明

    如果您在e_output函数、e_coutput函数中配置了name、project、logstore参数,在后续创建数据加工任务面板中又配置了目标Project、目标库,则以e_output函数、e_coutput函数配置为准。具体说明如下所示:

    • 如果您在e_output函数、e_coutput函数中只配置name参数,则加工结果分发存储到目标名称对应的目标LogStore中。

    • 如果您在e_output函数中只配置project、logstore参数,则加工结果分发存储到您在e_output函数中配置的目标LogStore中。

      如果您采用的是密钥授权方式,则加工过程中使用的AccessKey信息为当前登录账号的AccessKey信息。

    • 如果您在e_output函数中同时配置name、project、logstore参数,则加工结果分发存储到您在e_output函数中配置的目标LogStore中。

      如果您采用的是密钥授权方式,则加工过程中使用的AccessKey信息为目标名称中配置的AccessKey信息。

    参数名称

    参数类型

    是否必填

    说明

    name

    String

    存储目标的目标名称,默认为None。

    project

    String

    输出日志到已存在的Project。

    logstore

    String

    输出日志到已存在的LogStore。

    topic

    String

    为日志设置新的日志主题。

    source

    String

    为日志设置新的日志来源信息。

    tags

    Dict

    为日志设置新的标签,以字典格式传入。

    说明

    关键字不需要加__tag__:前缀。

    hash_key_field

    String

    指定日志的一个字段名。加工任务基于该字段Hash值,将日志输出到存储目标的特定Shard。

    说明

    如果日志中不存在指定字段,则自动切换到负载均衡模式,将日志随机写入存储目标的某个Shard上。

    hash_key

    String

    指定一个Hash值。加工任务将日志固定输出到存储目标的特定Shard。

    说明

    hash_key_field参数优先级高于该参数,即加工语法中已经配置hash_key_field参数时,该参数不起作用。

    • 设置默认存储目标

      您在使用e_output函数、e_coutput函数时,需要在创建数据加工任务面板中配置一个默认存储目标,日志服务默认以标号1中配置的存储目标为默认存储目标。例如:下图中,符合e_output函数加工规则的数据分别投递到target_01、target_02、target_03下的目标LogStore中,其他在加工过程中没有被丢弃的数据存储到默认存储目标(target_00)下的目标LogStore中。默认存储目标

    • 高级参数配置

      使用e_output函数、e_coutputLogStore的目标Project、LogStore不存在,您可以在创建数据加工任务面板中,将高级参数配置中的key设置为config.sls_output.failure_strategyvalue设置为{"drop_when_not_exists":"true"} 来跳过该日志,被跳过的日志会被丢弃,并且上报为warning级别的日志。如果不设置高级参数配置,数据加工任务将一直等待目标Project、Logstore被创建后再执行加工任务。

      警告

      您在使用高级参数配置解决目标Project、LogStore不存在问题时,会丢弃日志,请谨慎使用。

      高级参数

    • 加工结果

      • e_output:输出日志到指定的LogStore中,且对应的日志不再执行后面的加工规则。

      • e_coutput:输出日志到指定的LogStore中,且对应的日志继续执行后面的加工规则。

  • 函数示例

    • 示例1:将k2满足正则表达式,输出到target2中,并topic设置为topic1。

      • 原始日志

        __topic__:
        k1: v1
        k2: v2
        x1: v3
        x5: v4
      • 加工规则

        此处e_drop()函数的作用是把e_if()函数过滤掉的数据做删除处理。如果不添加该函数,则被过滤的数据被投递到默认的存储目标中。

        e_if(e_match("k2", r"\w+"), e_output(name="target2", source="source1", topic="topic1"))
        e_drop()
      • 加工结果

        __topic__:  topic1
        k1: v1
        k2: v2
        x1: v3
        x5: v4
    • 示例2:基于日志中db_version字段的值计算Hash,并根据此Hash值将日志固定输出到存储目标的特定Shard上。

      • 原始日志

        __topic__:
        db_name: db-01
        db_version:5.6
        
        __topic__:
        db_name: db-02
        db_version:5.7
      • 加工规则

        e_output(name="target1", hash_key_field="db_version")
      • 加工结果

        # 假设存储目标target1一共有2个Shard。
        # Shard 0的范围[00000000000000000000000000000000,80000000000000000000000000000000)。
        # Shard 1的范围[80000000000000000000000000000000,ffffffffffffffffffffffffffffffff)。
        # db_version的取值5.6和5.7,对应的Hash值分别为0ebe1a34e990772a2bad83ce076e0766和f1867131d82f2256b4521fe34aec2405。
        
        # Shard 0:
        __topic__:
        db_name: db-01
        db_version:5.6
        
        # Shard 1:
        __topic__:
        db_name: db-02
        db_version:5.7
    • 示例3:直接指定Hash值,将日志固定输出到存储目标的特定Shard上。

      • 原始日志

        __topic__:
        db_name: db-01
        db_version:5.6
        
        __topic__:
        db_name: db-02
        db_version:5.7
      • 加工规则

        e_output(name="target1", hash_key="00000000000000000000000000000000")
      • 加工结果

        # 假设存储目标一共有2个Shard。
        # Shard 0的范围[00000000000000000000000000000000,80000000000000000000000000000000)。
        # Shard 1的范围[80000000000000000000000000000000,ffffffffffffffffffffffffffffffff)。
        
        # Shard 0:
        __topic__:
        db_name: db-01
        db_version:5.6
        
        __topic__:
        db_name: db-02
        db_version:5.7
        
        # Shard 1:
        无
  • 更多参考

    支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见将不同LogStore的日志数据汇总到一个LogStore

e_to_metric

将日志格式转化为时序存储的格式。

  • 函数格式

    e_to_metric(names=None, labels=None, time_field='__time__', time_precision='s', ignore_none_names=True, ignore_none_labels=True)
  • 参数说明

    参数名称

    参数类型

    是否必填

    说明

    names

    String、StringList、Tuple List

    时序数据的Metric名称,可以是单个字符串、多个字符串列表或者元组列表,其值为对应日志字段名称。

    • String:将一个日志字段转换为时序数据的Metric名称。包含一个字符串,例如取值为rt。返回一条包含__name__:rt的时序数据。

    • StringList:将日志字段转换为时序数据的Metric名称。包含多个字符串,例如取值为["rt", "qps"]。返回两条时序数据,分别包含__name__:rt__name__:qps

    • Tuple List:将多个日志字段转换为时序数据的Metric名称,并重新命名。包含多个元组,例如取值为 [("rt","max_rt"),("qps", "total_qps")] 。元组的第一个元素是原日志字段,第二个为加工后的时序数据Metric名称字段。返回两条时序数据,分别包含__name__:max_rt__name__:total_qps

    labels

    String、StringList、Tuple List

    时序数据的labels信息字段,可以是单个字符串、多个字符串列表或者元组列表,其值为对应日志字段名称。

    说明

    如下描述中host和app为日志字段名称,hostvalue和appvalue为日志字段的值。

    • String:将一个日志字段转换为时序数据的labels信息。包含一个字符串,例如取值为host。返回一条包含__label__:host#$#hostvalue的时序数据。

    • StringList:将日志字段转换为时序数据的labels信息。包含多个字符串,例如取值为["host", "app"]。返回两条时序数据,分别包含__label__:host#$#hostvalue__label__:app#$#appvalue

    • Tuple List:将多个日志字段转换为时序数据的labels信息,并重新命名。包含多个元组,例如取值[("host","hostname"),("app", "appname")] 。元组的第一个元素是原日志字段,第二个为加工后的时序数据labels信息字段。返回两条时序数据,分别包含__label__:hostname#$#hostvalue__label__:appname#$#appvalue

    time_field

    String

    时序数据的时间字段。默认使用日志中__time__字段作为时序数据的时间字段。

    time_precision

    Int

    原始日志数据时间字段的时间单位,支持秒、毫秒、微秒、纳秒。默认按照秒存储。例如time_field="ms"表示原日志数据时间单位为毫秒。

    ignore_none_names

    Boolean

    日志字段不存在时,是否忽略转换为时序数据。

    • True(默认值):忽略,即不转换为时序数据。

    • False:不忽略,不存在时上报错误。

    ignore_none_labels

    Boolean

    日志字段不存在时,是否忽略转换为时序数据。

    • True(默认值):忽略,即不转换为时序数据。

    • False:不忽略,不存在时上报错误。

  • 返回结果

    返回时序数据。

  • 函数示例

    • 示例1:将rt字段所在的日志转换为时序数据格式。

      • 原始日志

        __time__: 1614739608
        rt: 123
      • 加工规则

        e_to_metric(names="rt")
      • 加工结果

        __labels__:
        __name__:rt
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:123.0
    • 示例2:将rt字段所在的日志转换为时序数据格式,并将host字段作为新增labels信息字段。

      • 原始日志

        __time__: 1614739608
        rt: 123
        host: myhost
      • 加工规则

        e_to_metric(names="rt", labels="host")
      • 加工结果

        __labels__:host#$#myhost
        __name__:rt
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:123.0
    • 示例3:将rtqps字段所在的日志转换为时序数据格式,并将host字段作为新增labels信息字段。

      • 原始日志

        __time__: 1614739608
        rt: 123
        qps: 10
        host: myhost
      • 加工规则

        e_to_metric(names=["rt","qps"], labels="host")
      • 加工结果

        __labels__:host#$#myhost
        __name__:rt
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:123.0
        
        __labels__:host#$#myhost
        __name__:qps
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:10.0
    • 示例4:将rtqps字段所在的日志转换为时序数据格式,替换字段名称为max_rttotal_qps,并将host字段作为新增labels信息字段。

      • 原始日志

        __time__: 1614739608
        rt: 123
        qps: 10
        host: myhost
      • 加工规则

        e_to_metric(names=[("rt","max_rt"),("qps","total_qps")], labels="host")
      • 加工结果

        __labels__:host#$#myhost
        __name__:max_rt
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:123.0
        
        __labels__:host#$#myhost
        __name__:total_qps
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:10.0
    • 示例5:将rtqps字段所在的日志转换为时序数据格式,替换字段名称为max_rttotal_qps,并将host字段重命名为hostname后作为新增labels信息字段。

      • 原始日志

        __time__: 1614739608
        rt: 123
        qps: 10
        host: myhost
      • 加工规则

        e_to_metric(names=[("rt","max_rt"),("qps","total_qps")], labels=[("host","hostname")])
      • 加工结果

        __labels__:hostname#$#myhost
        __name__:max_rt
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:123.0
        
        __labels__:hostname#$#myhost
        __name__:total_qps
        __time_nano__:1614739608000000000
        __value__:10.0
    • 示例6:将remote_user1request_length字段所在的日志转换为时序数据格式,替换字段名称为remote_user2request_length1,并将status1字段作为新增labels信息字段。

      • 原始日志

        __time__:1652943594
        remote_user:89
        request_length:4264
        request_method:GET
        status:200
      • 加工规则

        # remote_user1和status1不存在,忽略,即不做转换。
        e_to_metric(
            names=[("remote_user1", "remote_user2"), ("request_length", "request_length1")],
            labels="status1",
            ignore_none_names=True,
            ignore_none_labels=True,
        )
      • 加工结果

        __labels__:
        __name__:request_length1
        __time_nano__:1652943594000000000
        __value__:4264.0
    • 示例7:将remote_user字段所在的日志转换为时序数据格式,将status字段作为新增labels信息字段,并指定原始日志数据时间单位为毫秒。

      • 原始日志

        __time__:1652943594
        remote_user:89
        request_length:4264
        request_method:GET
        status:200
      • 加工规则

        e_to_metric(
            names="remote_user",
            labels="status",
            time_precision="ms",
            ignore_none_names=True,
            ignore_none_labels=True,
        )
      • 加工结果

        __labels__:status#$#200
        __name__:remote_user
        __time_nano__:1652943594000000
        __value__:89.0
    • 示例8:将remote_user字段所在的日志转换为时序数据格式,将status字段作为新增labels信息字段,将time字段作为时序数据的时间字段,并指定原始日志数据时间单位为纳秒。

      • 原始日志

        time:1652943594
        remote_user:89
        request_length:4264
        request_method:GET
        status:200
      • 加工规则

        e_to_metric(
            names="remote_user",
            labels="status",
            time_field="time",
            time_precision="ns",
            ignore_none_names=True,
            ignore_none_labels=True,
        )
      • 加工结果

        __labels__:status#$#200
        __name__:remote_user
        __time_nano__:1652943594
        __value__:89.0
  • 更多参考

    支持和其他函数组合使用。相关示例,请参见将LogStore中的日志字段转换MetricStore中的度量指标