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          规则引擎 Rule Engine

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          支持8种数据类型。

          SQL_TIMESTAMP

          时间戳类型。时间戳字段必须为该类型。数据可以是如下几种形式:

          1. 毫秒为单位的整数时间戳,如: 1523427180123
          2. 秒为单位的整数时间戳,如: 1523427180
          3. 以及常见的字符串格式

          下面是所支持的各种格式举例:

          {"ts":1523427241000}
          {"ts":1523427241}
          {"ts":"1523427241000"}
          {"ts":"1523427241"}
          {"ts":"2018-03-25T07:05:26.847Z"}
          {"ts":"2018-03-25 07:05:26.847Z"}
          {"ts":"2018-03-25T07:05:26Z"}
          {"ts":"2018-03-25 07:05:26Z"}
          {"ts":"2018-03-25T07:05:26.847"}
          {"ts":"2018-03-25 07:05:26.847"}
          {"ts":"2018-03-25T07:05:26"}
          {"ts":"2018-03-25 07:05:26"}

          LONG

          整数类型。SQL中需要将字符串转化成LONG类型的语法为: CAST(str AS BIGINT)。

          STRING

          字符串类型

          DOUBLE

          浮点数类型。SQL中需要将字符串转化成DOUBLE类型的语法为: CAST(str AS DOUBLE)。

          ARRAY

          对象数组类型。SQL中,通常用UNNEST语法将其展开。适用于类似如下JSON格式:

          {
              "arr":[
              {
                  "name":"dev01",
                  "val": 12.3
              }]
          }

          LONG_ARRAY

          整数数组类型。SQL中,可以通过UNNEST语法将其展开,也可以直接通过下标访问,如SELECT arr[1]。下标从1开始。适用类似如下JSON格式:

          {
              "arr":[1, 5, 199]
          }

          通过UNNEST语句展开示例:

          SELECT 
              Tumble_Start(rowtime, INTERVAL '1' MINUTE) AS ts,
              SUM(val) AS subtotal
          FROM mysource, UNNEST(mysource.arr) AS A(val)
          GROUP BY
              Tumble(rowtime, INTERVAL '1' MINUTE)

          通过下标直接访问SQL示例:

          SELECT arr[1] + arr[2] * arr[3] AS new_value

          DOUBLE_ARRAY

          浮点数数组类型。SQL中,可以通过UNNEST语法将其展开,也可以直接通过下标访问,如SELECT arr[1]。下标从1开始。适用类似如下JSON格式:

          {
              "arr":[1.8, 2.1, 2.498]
          }

          STRING_ARRAY

          字符串数组类型。SQL中,可以通过UNNEST语法将其展开,也可以直接通过下标访问,如SELECT arr[1]。下标从1开始。适用类似如下JSON格式:

          {
              "arr":["apple", "orange", "pear"]
          }

          其他

          对于其他类型数据,比如JSON中的boolean,可以按照STRING来处理。

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          任务与数据源和目的地的关联