Last Changed Record Appender¶

自动缓存每个测点最新一条数据，并在每条记录上打上这条最新数据的信息，具体功能如下:

对于同一个设备的同一个测点：

若该点record首次到达：
- 将当前测点更新至缓存
- 将当前缓存值附加至record的 /attr/lastChangedRecordAppender 字段中
若该测点record非首次到达：
- 将当前缓存附加至record的 /attr/lastChangedRecordAppender 字段中
- 与缓存比较，测点 value 改变则将当前测点更新至缓存中，否则不更新
因任何原因导致的失败重试，比如集群节点异常，不能保证计算结果幂等。

配置详情¶

该算子的配置包括 General，Basic，Input/Output，和 CacheConfig 的详细信息，各字段的配置如下：

名称	是否必须	描述
Name	Yes	算子名称
Description	No	算子描述
Stage Library	Yes	算子所属的库
Required Fields	No	数据必须包含的字段，如果未包含指定字段，则 record 将被过滤掉
Preconditions	No	数据必须满足的前提条件，如果不满足指定条件，则 record 将被过滤掉。例如：`${record:value('/value') > 0}`。有关 EL 语句的使用方法，参考 Expression Language。
On Record Error	Yes	对错误数据的处理方式，可选： Discard：直接丢弃 Send to Error：发送至错误中心 Stop Pipeline：停止流任务运行

名称	是否必须	描述
Quality Filter	No	根据数据质量过滤处理数据，只有符合质量条件的 record 才会进行此次处理

名称	是否必须	描述
Input/Output	Yes	查找规则，由于上一条更新数据信息是打在每一条 record 上的，所以每一条规则需设置要附加上一条更新数据属性信息的测点，最终结果需要用输出点进行承载
Input Point	Yes	单条规则的输入点，即需要附加测点上一条更新数据信息的测点，格式为：{模型标识}::{测点标识}
Output Point	Yes	单条规则的输出点，即承载输出结果的测点，格式为：{模型标识}::{测点标识}

名称

是否必须

描述

Cache Type

Yes

选择缓存数据的类型，可选 Redis 存储或 Local 存储。

该算子的输出结果包含在 attr 结构体中，各字段的描述如下：

名称	数据类型	描述
lastChangedRecordAppender	Map	测点属性信息对象
lastChangedTs	Long	上一条更新数据的时间戳
lastChangedValue	Object	上一条更新数据的value
lastChangedRecord	Map	上一条更新数据的完整记录