本文档主要介绍资源函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。
函数列表
注意 使用如下资源函数时，必须配置高级预览才能拉取到目标数据。如何配置高级预览，请参见高级预览。
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| res_local | 从当前数据加工任务中拉取高级参数配置信息。 |
| res_rds_mysql | 从RDS MySQL数据库中拉取数据库表内容或SQL执行结果，支持定期更新数据。 |
| res_log_logstore_pull | 从另一个Logstore中拉取数据，支持持续拉取数据。 |
| res_oss_file | 从OSS中获取特定Bucket下的文件内容，支持定期更新数据。 |
res_local
使用res_local函数从当前数据加工任务中拉取高级参数配置信息。
- 函数格式
res_local(param,default=None,type="auto") - 参数说明
名称 类型 是否必填 说明 param String 是 对应高级参数配置中的Key。 default 任意类型 否 param参数的值不存在时，返回default参数的值，默认值为None。 type String 否 数据输出时的数据格式。 - auto（默认）：将原始值转化为JSON格式，如果转换失败则返回原始值。
- JSON：将原始值转化为JSON格式，如果转换失败则返回default参数的值。
- raw：返回原始值。
- 返回结果
根据参数配置，返回JSON格式数据或者原始字符串数据。
- JSON转换示例
- 成功示例
原始字符串 返回值 返回值类型 1 1 整数 1.2 1.2 浮点 true True 布尔 false False 布尔 "123" 123 字符串 null None None ["v1", "v2", "v3"] ["v1", "v2", "v3"] 列表 ["v1", 3, 4.0] ["v1", 3, 4.0] 列表 {"v1": 100, "v2": "good"} {"v1": 100, "v2": "good"} 列表 {"v1": {"v11": 100, "v2": 200}, "v3": "good"} {"v1": {"v11": 100, "v2": 200}, "v3": "good"} 列表 - 失败示例
如下形式的原始字符串转换JSON失败，则返回字符串。
原始字符串 返回值 说明 (1,2,3) "(1,2,3)" 不支持元组，需使用列表形式。 True "True" 只支持true、false（小写）这两种布尔类型。 {1: 2, 3: 4} "{1: 2, 3: 4}" 字典的关键字只能是字符串。
- 成功示例
- 示例：从高级参数配置获取信息并赋值给local。
- 高级参数配置
高级参数配置中的Key为endpoint，Value为hangzhou。
- 原始日志
content: 1 - 加工规则
e_set("local", res_local('endpoint')) - 加工结果
content: 1 local: hangzhou
- 高级参数配置
res_rds_mysql
使用res_rds_mysql函数从RDS MySQL数据库中拉取数据库表内容或SQL执行结果。日志服务加工功能提供如下3种拉取模式：
注意
- 使用res_rds_mysql函数从RDS MySQL数据库中拉取数据时，需先在RDS MySQL中配置白名单为
0.0.0.0，使所有IP地址都可访问，但是这种方式会增加数据库的风险。如果您需要设置指定的日志服务IP地址，可以提工单进行配置。后续日志服务将提供更安全的方式支持白名单功能。 - 日志服务支持使用RDS公网地址或内网地址访问RDS MySQL数据库。如何使用内网地址访问，请参见使用RDS内网地址访问RDS MySQL数据库。
- 普通拉取模式
在首次执行加工任务时，日志服务拉取全量数据，后续不再拉取数据。如果您数据库中的数据无更新，可选择普通拉取模式。
- 全量更新模式
在执行加工任务过程中，日志服务定期全量拉取一次数据。虽然在全量更新模式下，日志服务会定期拉取数据，及时同步数据库中的数据，但每次都是全量拉取，非常耗时。如果您数据库中的数据量小（数据量<=2 GB）、更新不频繁（配置refresh_interval>=300s），可选择全量更新模式。
- 增量更新模式
在执行加工任务过程中，日志服务根据数据库中的时间戳字段增量拉取数据，只拉取新增的数据。在增量更新模式下，日志服务每次只拉取新增的数据，效率高。您还可配置refresh_interval为1秒，秒级别同步数据库中的数据，即时性高。如果您数据库中的数据量大、更新频繁、数据实时性要求高，可选择增量更新模式。
- 函数格式
res_rds_mysql(address=待拉取的数据库地址,username=数据库的用户名,password=数据库的密码,database=数据库的名称,table=None,sql=None,fields=None,fetch_include_data=None,fetch_exclude_data=None,refresh_interval=0,base_retry_back_off=1,max_retry_back_off=60,primary_keys=None,use_ssl=false,update_time_key=None,deleted_flag_key=None)说明 日志服务还支持通过res_rds_mysql函数从AnalyticDB MySQL数据库、PolarDB MySQL数据库拉取数据，您只需将加工规则中的数据库地址、数据库用户名、数据库密码、数据库名称替换为对应数据库信息即可。 - 参数说明
名称 类型 是否必填 说明 address String 是 访问域名或IP地址。当端口号不是3306时，配置为IP地址:port格式。更多信息，请参见查看内外网地址和端口。 username String 是 连接数据库的用户名。 password String 是 连接数据库的密码。 database String 是 待连接的数据库名。 table String 是 待获取的数据库表名。如果您已配置sql参数，则无需配置该参数。 sql String 是 通过以Select开头的SQL语句查询数据。如果您已配置table参数，则无需配置该参数。 fields 字符串列表或字符串别名列表 否 字符串列表或者字符串映射列表。如果不填，则默认使用sql或table参数返回的所有列。例如需要将["user_id", "province", "city", "name", "age"]中的name改名为user_name，可以将fields参数配置为["user_id", "province", "city", ("name", "user_name"), ("nickname", "nick_name"), "age"]。 说明 如果同时设置sql、table和fields参数，仅执行sql参数中的SQL语句，table和fields参数配置不生效。fetch_include_data String 否 配置字段白名单，满足fetch_include_data时保留数据，否则丢弃。 - 不配置或配置为None时，表示关闭字段白名单功能。
- 配置为具体的字段和字段值时，表示保留该字段和字段值所在的日志。
fetch_exclude_data String 否 配置字段黑名单，满足fetch_exclude_data时丢弃数据，否则保留。 - 不配置或配置为None时，表示关闭字段黑名单功能。
- 配置为具体的字段和字段值时，表示丢弃该字段和字段值所在的日志。
说明 如果您同时设置了fetch_include_data和fetch_exclude_data参数，则优先执行fetch_include_data参数，再执行fetch_exclude_data参数。refresh_interval 数字字符串或数字 否 从RDS MySQL拉取数据的时间间隔，单位：秒。默认值为0，表示仅全量拉取一次。 base_retry_back_off Number 否 拉取数据失败后重新拉取的时间间隔，默认值为1，单位：秒。 max_retry_back_off int 否 加工任务失败时，重试请求的最大时间间隔。默认值为60，单位：秒，建议使用默认值。 primary_keys String/List 否 主键，配置该字段后，将数据库表中的数据以Key：Value字典形式保存到内存中，其中Key为此处设置的primary_keys参数的值，Value为拉取到的数据库表的整行数据。 说明- 当数据库表中的数据量较大时，推荐使用该参数。
- 此处设置的primary_keys参数的值必须存在于从数据库表拉取的字段中。
use_ssl Boolean 否 是否使用SSL协议进行安全连接。默认值为false，表示不使用SSL协议。 说明 如果RDS MySQL开启SSL，则使用该参数使用SSL通道进行连接，但是不校验服务端的CA证书。目前不支持使用服务端生成的CA证书进行连接。update_time_key String 否 用于增量获取数据。如果不配置此参数，则执行全量更新。例如update_time_key="update_time"，其中update_time为MySQL数据库中数据更新的时间字段，该时间字段支持如下数据类型：Datetime、Timestamp、Int、Float、Decimal。需保证该时间字段的值随时间递增。 说明 数据加工基于该时间字段做数据筛选，实现增量更新。请确保已在数据表中对该字段做索引，否则将进行全表扫描。如果不配置该时间字段的索引，将会报错无法进行增量更新。deleted_flag_key String 否 在增量获取数据时，用于丢弃不需要加工的数据。例如update_time_key="key"，key字段的值出现如下任意情况则被解析为该数据已被删除： - Boolean类型：true
- Datetime、Timestamp类型：非空
- Char、Varchar类型：1、true、t、yes、y
- Int类型：非零
说明- deleted_flag_key参数必须和update_time_key参数一起使用。
- 如果配置了update_time_key参数，但未配置deleted_flag_key，则增量更新时不会丢弃已拉取的数据。
connector String 否 远程数据连接器。可选值为mysql、pgsql。默认值为mysql。 - 返回结果
返回多列表格，其字段由fields参数定义。
- 错误处理
如果拉取过程出错则会抛出异常，此时数据加工任务不会停止，而是按照base_retry_back_off参数对应的时间间隔进行重试。假设首次重试的时间间隔为1s，如果重试失败，下次重试的时间间隔为上一次的2倍，以此类推，直到达到max_retry_back_off参数值。如果依然失败，则后续将一直按照max_retry_back_off参数对应的时间间隔进行重试。如果重试成功，则重试间隔会恢复到初始值。
- 函数示例
- 全量更新
- 示例1：拉取test_db数据库中的test_table表数据，每隔300秒重新拉取一次表数据。
res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****",database="test_db",table="test_table",refresh_interval=300) - 示例2：不拉取test_table表中status字段值为delete的数据。
res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****",database="test_db",table="test_table",refresh_interval=300,fetch_exclude_data="'status':'delete'") - 示例3：仅拉取test_table表中status字段值为exit的数据。
res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****",database="test_db",table="test_table",refresh_interval=300,fetch_include_data="'status':'exit'") - 示例4：拉取test_table表中status字段值为exit的数据，并且该数据不包含name字段值为aliyun的数据。
res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****",database="test_db",table="test_table",refresh_interval=300,fetch_exclude_data="'status':'exit'",fetch_exclude_data="'name':'aliyun'") - 示例5：使用pgsql连接器连接阿里云Hologres数据库，并拉取test_table表中的数据。
res_rds_mysql(address="hgpostcn-cn-****-cn-hangzhou.hologres.aliyuncs.com:80",username="test_username",password="****",database="aliyun",table="test_table",connector="pgsql") - 示例6：使用主键模式拉取数据。
使用主键模式时，将primary_keys参数的值作为Key拉取出来，拉取的表数据在内存中的存放形式为{"10001":{"userid":"10001","city_name":"beijing","city_number":"12345"}}，效率高，适用于大数据量。不使用主键模式时，以遍历方式逐行匹配表数据，拉取的表数据在内存中的存放形式为[{"userid":"10001","city_name":"beijing","city_number":"12345"}]，效率较低，但占用内存小，适合于小数据量。
- 数据库表
userid city_name city_number 10001 beijing 12345 - 原始日志
#数据1 userid:10001 gdp:1000 #数据2 userid:10002 gdp:800 - 加工规则
e_table_map(res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****",database="test_db",table="test_table", primary_keys="userid"),"userid",["city_name","city_number"]) - 加工结果
#数据1 userid:10001 gdp:1000 city_name: beijing city_number:12345 #数据2 userid:10002 gdp:800
- 数据库表
- 示例1：拉取test_db数据库中的test_table表数据，每隔300秒重新拉取一次表数据。
- 增量更新
- 示例1：使用增量更新模式拉取数据
说明 使用增量更新模式拉取数据，必须符合如下条件：
- 数据库表中必须有唯一主键并且有一个时间字段，例如示例中的item_id和update_time。
- 使用增量更新模式拉取数据时，必须在函数中设置primary_keys、refresh_interval和update_time_key这三个参数。
- 数据库表
item_id item_name price 1001 橘子 10 1002 苹果 12 1003 芒果 16 - 原始日志
#数据1 item_id: 1001 total: 100 #数据2 item_id: 1002 total: 200 #数据3 item_id: 1003 total: 300 - 加工规则
e_table_map(res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****", database="test_db",table="test_table",primary_key="item_id",refresh_interval=1,update_time_key="update_time"),"item_id",["item_name","price"]) - 加工结果
# 数据1 item_id: 1001 total: 100 item_name: 橘子 price:10 # 数据2 item_id: 1002 total: 200 item_name: 苹果 price:12 # 数据3 item_id: 1003 total: 300 item_name: 芒果 price:16
- 示例2：在增量模式中，使用deleted_flag_key参数实现历史数据丢弃功能。
- 数据库表
item_id item_name price update_time Is_deleted 1001 橘子 10 1603856138 False 1002 苹果 12 1603856140 False 1003 芒果 16 1603856150 False - 原始日志
# 数据1 item_id: 1001 total: 100 # 数据2 item_id: 1002 total: 200 # 数据3 item_id: 1003 total: 300 - 加工规则
e_table_map(res_rds_mysql(address="rm-uf6wjk5****.mysql.rds.aliyuncs.com",username="test_username",password="****",database="test_db",table="test_table",primary_key="item_id",refresh_interval=1,update_time_key="update_time",deleted_flag_key="is_deleted"),"item_id",["item_name","price"]) - 加工结果
使用res_rds_mysq函数已拉取数据表中的3条数据到日志服务内存中，与源logstore中的数据进行富化匹配。此时您希望丢弃1001这条数据，不再加工该数据，则您可以在数据表1001这条数据中，将Is_deleted字段值更新为true。更新后，在下一次加工内存维表更新时，1001这条数据将在维表中消失。
# 数据2 item_id: 1002 total: 200 item_name: 苹果 price:12 # 数据3 item_id: 1003 total: 300 item_name: 芒果 price:1
- 数据库表
- 示例1：使用增量更新模式拉取数据
- 全量更新
res_log_logstore_pull
使用res_log_logstore_pull函数从另一个Logstore中拉取数据。
- 函数格式
res_log_logstore_pull(endpoint,ak_id,ak_secret,project,logstore,fields,from_time="begin",to_time="end",fetch_include_data=None,fetch_exclude_data=None,primary_keys=None,upsert_data=None,delete_data=None,max_retry_back_off=60,fetch_interval=2,base_retry_back_off=1) - 参数说明
名称 类型 是否必填 说明 endpoint String 是 访问域名。更多信息，请参见服务入口。默认为Https格式，也支持Http格式。特殊情况下，需使用非80、非443端口。 ak_id String 是 阿里云账号的AccessKey ID。为了数据安全，建议在高级参数配置中配置。关于如何配置高级参数，请参见创建数据加工任务。 ak_secret String 是 阿里云账号的AccessKey Secret。为了数据安全，建议在高级参数配置中配置。关于如何配置高级参数，请参见创建数据加工任务。 project String 是 待拉取数据的Project名称。 logstore String 是 待拉取数据的Logstore名称。 fields 字符串列表或字符串别名列表 是 字符串列表或者字符串映射列表。日志中不包含某个字段时，该字段的值为空。例如需要将["user_id", "province", "city", "name", "age"]的name改名为user_name时，可以配置为["user_id", "province", "city", ("name", "user_name"), ("nickname", "nick_name"), "age"]。 from_time String 否 首次开始拉取日志的服务器时间，默认值为begin，表示会从第一条数据开始拉取。支持如下时间格式： - Unix时间戳。
- 时间字符串。
- 特定字符串，例如begin、end。
- 表达式：dt_类函数返回的时间。例如dt_totimestamp(dt_truncate(dt_today(tz="Asia/Shanghai"), day=op_neg(-1)))，表示昨天拉取日志的开始时间，如果当前时间是2019-5-5 10:10:10 8:00，则上述表达式表示时间2019-5-4 0:0:0 8:00。
to_time String 否 首次结束读取日志的服务器时间。默认值为end，表示当前的最后一条日志。支持如下时间格式： - Unix时间戳。
- 时间字符串。
- 特定字符串。例如begin、end。
- 表达式：dt_类函数返回的时间。
不配置或者配置为None表示持续拉取最新的日志。
说明 如果填入的是一个未来时间，只会将该Logstore所有数据拉取完毕，并不会开启持续拉取任务。fetch_include_data String 否 配置字段白名单，满足fetch_include_data时保留数据，否则丢弃。 - 不配置或配置为None时，表示关闭字段白名单功能。
- 配置为具体的字段和字段值时，表示保留该字段和字段值所在的日志。
fetch_exclude_data String 否 配置字段黑名单，满足fetch_exclude_data时丢弃数据，否则保留。 - 不配置或配置为None时，表示关闭字段黑名单功能。
- 配置为具体的字段和字段值时，表示丢弃该字段和字段值所在的日志。
说明 如果您同时设置了fetch_include_data和fetch_exclude_data参数，则优先执行fetch_include_data参数，再执行fetch_exclude_data参数。primary_keys 字符串列表 否 维护表格时的关键字段列表。如果fields参数中对关键字段进行修改，这里应使用修改后的字段名，将修改后的字段作为主键。 说明- fields参数只支持单个字符串，且必须存在于fields参数配置的字段中。
- 待拉取数据的目标Logstore中只能有一个Shard。
fetch_interval Int 否 开启持续拉取任务时，每次拉取请求的时间间隔，默认值为2，单位：秒。该值必须大于或者等于1。 delete_data String 否 对满足条件且配置了 primary_keys的数据，在表格中进行删除操作。更多信息，请参见查询字符串语法。base_retry_back_off Number 否 拉取数据失败后重新拉取的时间间隔，默认值为1，单位：秒。 max_retry_back_off Int 否 拉取数据失败后，重试请求的最大时间间隔，默认值为60，单位：秒。建议使用默认值。 - 返回结果
返回多列表格。
- 错误处理
如果拉取过程出错则会抛出异常，此时数据加工任务不会停止，而是按照base_retry_back_off参数对应的时间间隔进行重试。假设首次重试的时间间隔为1秒，如果重试失败，下次重试的时间间隔为上一次的2倍，以此类推，直到达到max_retry_back_off参数值。如果依然失败，则后续将一直按照max_retry_back_off参数对应的时间间隔进行重试。如果重试成功，则重试间隔会恢复到初始值。
- 函数示例
- 拉取test_project下test_logstore中的数据，并且仅拉取日志中key1，key2两个字段对应的数据，指定时间范围为从日志开始写入到结束，仅拉取一次。
res_log_logstore_pull("cn-hangzhou.log.aliyuncs.com", "LT****Gw", "ab****uu", "test_project", "test_logstore", ["key1","key2"], from_time="begin", to_time="end") - 拉取test_project下test_logstore中的数据，并且仅拉取日志中key1，key2两个字段对应的数据，指定时间范围为从日志开始写入到结束，设置为持续拉取，时间间隔为30秒。
res_log_logstore_pull("cn-hangzhou.log.aliyuncs.com", "LT****Gw", "ab****uu", "test_project", "test_logstore", ["key1","key2"], from_time="begin", to_time=None,fetch_interval=30) - 设置黑名单，不拉取包含key1:value1的数据。
res_log_logstore_pull("cn-hangzhou.log.aliyuncs.com", "LT****Gw", "ab****uu", "test_project", "test_logstore", ["key1","key2"], from_time="begin", to_time=None,fetch_interval=30,fetch_exclude_data="key1:value1") - 设置白名单，仅拉取包含key1:value1的数据。
res_log_logstore_pull("cn-hangzhou.log.aliyuncs.com", "LT****Gw", "ab****uu", "test_project", "test_logstore", ["key1","key2"], from_time="begin", to_time=None,fetch_interval=30,fetch_include_data="key1:value1")
- 拉取test_project下test_logstore中的数据，并且仅拉取日志中key1，key2两个字段对应的数据，指定时间范围为从日志开始写入到结束，仅拉取一次。
res_oss_file
使用res_oss_file函数从OSS Bucket中获取文件内容，并支持定期刷新。
说明 建议日志服务Project和OSS Bucket处于同一地域，使用阿里云内网获取数据。阿里云内网网络稳定且速度快。
- 函数格式
res_oss_file(endpoint,ak_id,ak_key,bucket,file,format='text',change_detect_interval=0,base_retry_back_off=1,max_retry_back_off=60,encoding='utf8',error='ignore') - 参数说明
名称 类型 是否必填 说明 endpoint String 是 OSS服务入口。更多信息，请参见访问域名和数据中心。默认为Https格式，也支持Http格式。特殊情况下，需使用非80/443端口。 ak_id String 是 阿里云账号的AccessKey ID。为了数据安全，建议在高级参数配置中配置。关于如何配置高级参数，请参见创建数据加工任务。 ak_key String 是 阿里云账号的AccessKey Secret。为了数据安全，建议在高级参数配置中配置。关于如何配置高级参数，请参见创建数据加工任务。 bucket String 是 目标OSS Bucket名称。 file String 是 目标OSS文件的路径。例如test/data.txt，不能以正斜线（/）开头。 format String 是 文件输出形式。 - Text：以文本形式输出。
- Binary：以字节流形式输出。
change_detect_interval String 否 从OSS拉取文件的时间间隔。拉取时会检查文件是否有更新，如果有更新则刷新。默认为0，表示不刷新，仅在程序启动时拉取一次数据。 base_retry_back_off Number 否 拉取失败后重新拉取文件的时间间隔，默认值为1，单位：秒。 max_retry_back_off int 否 拉取数据失败后，重试请求的最大时间间隔，默认值为60，单位：秒。建议使用默认值。 encoding String 否 编码方式。当format为text时，该参数默认为utf8。 error String 否 设置不同错误的处理方案，该字段仅在编码上报UnicodeError错误消息时有效。例如： - ignore表示忽略格式错误的数据，继续进行编码。
- xmlcharrefreplace表示将无法编码的字符替换为适当的XML字符。
decompress String 否 是否解压获取到的OSS文件。取值范围： - None（默认）：不解压。
- gizp：使用Gizp方式解压。
- 返回结果
返回字节流形式或文本形式的文件数据。
- 错误处理
如果拉取过程出错则会抛出异常，此时数据加工任务不会停止，而是按照base_retry_back_off参数对应的时间间隔进行重试。假设首次重试的时间间隔为1秒，如果重试失败，下次重试的时间间隔为上一次的2倍，以此类推，直到达到max_retry_back_off参数值。如果依然失败，则后续将一直按照max_retry_back_off参数对应的时间间隔进行重试。如果重试成功，则重试间隔会恢复到初始值。
- 示例1：从OSS中拉取JSON格式的数据。
- JSON内容
{ "users": [ { "name": "user1", "login_historys": [ { "date": "2019-10-10 0:0:0", "login_ip": "1.1.1.1" }, { "date": "2019-10-10 1:0:0", "login_ip": "1.1.1.1" } ] }, { "name": "user2", "login_historys": [ { "date": "2019-10-11 0:0:0", "login_ip": "1.1.1.2" }, { "date": "2019-10-11 1:0:0", "login_ip": "1.1.1.3" }, { "date": "2019-10-11 1:1:0", "login_ip": "1.1.1.5" } ] } ] } - 原始日志
content: 123 - 加工规则
e_set("json_parse",json_parse(res_oss_file(endpoint='http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com',ak_id='LT****Gw', ak_key='ab****uu', bucket='log-etl-staging', file='testjson.json'))) - 加工结果
content: 123 prjson_parse: '{ "users": [ { "name": "user1", "login_historys": [ { "date": "2019-10-10 0:0:0", "login_ip": "1.1.1.1" }, { "date": "2019-10-10 1:0:0", "login_ip": "1.1.1.1" } ] }, { "name": "user2", "login_historys": [ { "date": "2019-10-11 0:0:0", "login_ip": "1.1.1.2" }, { "date": "2019-10-11 1:0:0", "login_ip": "1.1.1.3" }, { "date": "2019-10-11 1:1:0", "login_ip": "1.1.1.5" } ] } ] }'
- JSON内容
- 示例2：从OSS中拉取文本内容。
- 文本内容
Test bytes - 原始日志
content: 123 - 加工规则
e_set("test_txt",res_oss_file(endpoint='http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com',ak_id='LT****Gw', ak_key='ab****uu', bucket='log-etl-staging', file='test.txt')) - 加工结果
content: 123 test_txt: Test bytes
- 文本内容
- 示例3：从OSS拉取压缩文件并解压。
- OSS压缩文件内容
Test bytes\nupdate\n123 - 原始日志
content:123 - 加工规则
e_set("text", res_oss_file(endpoint='http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com',ak_id="LT****Gw",ak_key="ab****uu", bucket='log-etl-staging', file='test.txt.gz', format='binary', change_detect_interval=30, decompress="gzip")) - 加工结果
content:123 text: Test bytes\nupdate\n123
- OSS压缩文件内容
- 示例4：不使用访问密钥访问OSS公共读写文件。
- OSS压缩文件内容
Test bytes - 原始日志
content:123 - 加工规则
e_set("test_txt",res_oss_file(endpoint='http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', bucket='log-etl-staging', file='test.txt')) - 加工结果
content: 123 test_txt: Test bytes
- OSS压缩文件内容
