Off Limit Tagger¶

支持对数据进行阈值判断，其主要功能包括：

基于指定的最大值或最小值的阈值判断，属于异常识别 (Outlier Detection) 中的基于大小值判断方法的实现。
该算子针对流入数据的 record.measurepoint.value 字段，会根据用户设置的最大值和最小值阈值范围（从 8 种开闭区间之一 + 用户填的 min,max 值），来对每个数据（StreamSet 中的单个 Record）进行是否在 min,max 区间的判断：
- 如果不在阈值区间内，则判断为异常,，输出字段 /attr/isOutlier 的值为 “true”
- 如果 record.value 在阈值范围内,则 /attr/isOutlier 的值为 “false”
另外，还会将这次判断设计的大小值，开闭区间等参数，封装进 /attr/outlierAttr 字段中。

配置详情¶

该算子的配置包括 General，Basic，和 Input/Output 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 Point	Yes	数据输入点，格式为：{模型标识}::{测点标识}
OpenClose	Yes	选择输入点阈值区间格式，可选（x,y）、（x,y]、[x,y）、[x,y]、（-∞,y）、（-∞,y]、（x,+∞）、[x,+∞）或（-∞,+∞）
Min-Max	Yes	具体阈值区间参数取值，有 2 个参数时，需用逗号进行分隔，比如 (x,y) 选项的取值为 “2,10”，则表示为实际阈值区间为（2,10）
Output Point	Yes	数据输出点，格式为：{模型标识}::{测点标识}。当对输入点进行阈值判断后，Streaming 会为超出了上下限的 record 打上越限标签，并输出打标结果，数据输出点是承载输出结果的测点。

该算子的输出结果包含在 attr 结构体中，各字段的描述如下：