[mapreplace]Transformer

mapreplace 是一个基于映射关系的整体替换。

如对于数据有一套映射关系，希望将某个字段(假设为field1)中，所有值为 "123" 的数据映射(替换)为 "abc", 将值为 "234" 的数据映射(替换)为 "xyz"

此时我们可以定义一个 maprepalce 来实现这样的需求，配置如下：

{
	"type":"mapreplace",
	"key":"field1",
	"map":"123 abc, 234 xyz",
	"map_file":""
}

如果字段较多，也可以通过文件的形式，在 map_file 字段填写文件路径。

如我们编写一个文件 data.json，文件内容如下：

{
"123":"abc",
"234":"xyz"
}

注意到文件需要符合 json 格式，且 key 和 value 的类型均为 string 。

然后将配置修改如下即可：

{
	"type":"mapreplace",
	"key":"field1",
	"map":"",
	"map_file":"data.json"
}

• key 字段支持多级嵌套，多级间用.符号连接，如abc.xyz，表示 data["abc"]["xyz"]中的数据。
• map 字段表示变化的方式，新旧字符串中间用空格隔开，多个用英文逗号(,)分隔。
• map_file 字段表示文件路径，文件需要符合json格式，且json的 key 和 value 的类型均为 string

一份带有mapreplace Transformer的完整配置类似如下：

{
		"name":"test2.csv",
		"reader":{
			"log_path":"./tests/logdir",
			"mode":"dir"
		},
		"parser":{
			"name":"jsonps",
			"type":"json"
		},
		"transforms":[{
	  		"type":"mapreplace",
			"key":"field1",
			"map":"123 abc, 234 xyz",
			"map_file":""
		}],
		"senders":[{
			"name":"file_sender",
			"sender_type":"file",
			"file_send_path":"./test2/test2_csv_file.txt"
		}]
	}