Pandora支持 SPL 高级搜索分析语法，以管道符的形式表达数据分析的过程，每一步使用对应的SPL搜索命令完成相应的数据分析。平台内置提供了 100 多种命令用于数据处理和建模过程，可以实现数据搜索、关联、分析、可视化等操作。
尽管如此，这些现有命令可能无法满足特定分析场景。为了拓展SPL的能力，除了平台自带的SPL算子外，可以通过插件的形式实现自定义算子的逻辑。自定义算子是用户定义的SPL搜索命令，用于扩展用户的特定分析需求。自定义算子SDK提供开发并将自定义算子加入到算子库的功能，下面以Python SDK为例说明如何进行自定义算子开发，实现数据的灵活分析。
自定义算子类型
用户可以自定义的算子类型如下：
| 算子类型 | 描述 | 示例 | 计算方式 |
|---|---|---|---|
| 流式命令 | 对搜索返回的事件数据逐个应用SPL命令进行处理 | eval,fields,rex,rename,replace,where,search | 集中式/分布式 |
| 转换统计命令 | 将搜索返回的事件转换为用于统计目的的数值 | chart,stats,rare,timechart,top | 集中式/分布式 |
| 搜索导出 | 将搜索分析结果导出到第三方平台 | export | 集中式/分布式 |
安装 Python 环境
自定义API 需要Python 3.8+ 以上的环境，以及 pip 包管理工具。非常建议使用 conda 或者 pipenv 等工具来管理你的Python 环境。
安装Pandora Python SDK
确认安装完整的Python 环境，并且安装好 pip 包管理工具。执行如下命令
sudo pip install pdr_python_sdk
创建模板应用，执行如下命令，注意填写你的APP英文名字和标题。
create_pandora_app --name <APP英文名字> --title <APP的标题>
配置自定义算子的配置项
在 resources/customoperators 目录下可以看到 spl.json文件，文件配置如下：
{
"name":"sample", // 算子的名字
"type":"centralized", // 算子的类型，支持 streaming/centralized/generating
"env":"python3", // 算子实现的语言
"filename":"sample.py" // 算子实现的文件名，该文件存储在bins目录下
}
| 算子类型 | 描述 |
|---|---|
| streaming | 对数据进行分布式流式计算，适合于无状态的计算 |
| centralized | 中心化算子，会将结果汇聚到一个节点后进行集中计算 |
| generating | 算子本身不参与计算，只是负责生成数据，主站不会传递任何数据给该算子 |
编写自定义算子脚本
详细内容参考SDK帮助手册 获取 Python SDK，然后在bins目录下创建spl_example.py 脚本放置在 bins 目录下，脚本内容为：
#!/usr/bin/env python
import sys
import os
# add library to python path , don't forget it
lib_name = 'libs'
sys.path.insert(0, os.path.sep.join([os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), lib_name]))
from pdr_python_sdk.spl import *
from pdr_python_sdk.on_demand_action import run
class SplExample(SplStreamingBatchCommand):
def streaming_handle(self, lines):
"""
TODO: implement your own business logic
:param lines: list of key-value dict
:return:
"""
return self.handle_lines(lines)
@staticmethod
def handle_lines(lines):
for line in lines:
line['number'] = 100
return lines
if __name__ == '__main__':
run(SplExample, sys.argv, sys.stdin.buffer, sys.stdout.buffer)
注意，我们继承了SplStreamingBatchCommand类型，并且覆盖了streaming_handle的方法，去完成我们对于每行数据的计算逻辑。
打包并安装APP
将我们的应用项目打包，如果运行成功的话，应用的包将会出现在 dist 目录下：
./run.sh package
$ ls dist
scientific_app.tar.gz
去pandora 2.0的应用商店的“应用管理”界面上传APP 的程序包，或者可以执行以下命令，自动上传：
export PANDORA_PORT=<PANDORA端口>
export PANDORA_SCHEME=<https|http>
export PANDORA_TOKEN=<PANDORA访问Token>
export PANDORA_HOST=<PANDORA服务IP或者域名>
./run.sh upload
执行命令
去搜索分析界面执行“* | sample” 命令，能够看到每条日志都会新增"number": 100 这样的字段
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