Sensors Analytics 从 1.14 开始为用户提供新版本的"数据预处理模块"（之后简称为预处理模块），即为 SDK 等方式接入的数据（不包括批量导入工具方式）提供一个简单的 ETL 流程，使数据接入更加灵活。
可以使用“数据预处理模块”处理的数据来源包括：
- SDK（各语言 SDK 直接发送的数据）;
- LogAgent;
- FormatImporter;
使用 BatchImporter 和 HdfsImporter 批量导入数据的情况除外。
例如 SDK 发来一条数据，传入“数据预处理模块”时格式如下：
{
"distinct_id":"2b0a6f51a3cd6775",
"time":1434556935000,
"type":"track",
"event":"ViewProduct",
"project": "default",
"ip":"123.123.123.123",
"properties":{
"product_name":"苹果"
}
}这时希望增加一个字段 product_classify，表示产品的分类，可通过“数据预处理模块”将数据处理成：
{
"distinct_id":"2b0a6f51a3cd6775",
"time":1434556935000,
"type":"track",
"event":"ViewProduct",
"project": "default",
"properties":{
"product_name":"苹果",
"product_classify":"水果"
}
}如果您是由 1.13 迁移过来的，可以参考。旧版预处理升级指南
相比之前版本提供的预处理模块，新版本的预处理模块提供了批量处理的能力，并且可以支持添加多个预处理模块。因此，新版本的预处理接口相比之前较为复杂。一个预处理模块需要使用到两个 Java 接口com.sensorsdata.analytics.extractor.common.RecordHandler与com.sensorsdata.analytics.extractor.processor.BatchProcessor。这两个接口的定义如下
RecordHandler.java
package com.sensorsdata.analytics.extractor.common;
public interface RecordHandler {
/**
* @return 获取到具体到每一条的日志
*/
String getOriginalData();
/**
* 将源数据不进行修改直接传输给下一个预处理或者最终交给神策
*/
void send();
/**
* 当一条数据会生成多条数据时，应使用同一个 RecordHandler 调用多次
* 当对于源数据不进行修改的时，则不需要调用该方法
*
* @param data 修改后的数据
*/
void send(String data);
/**
* @return 发送数据中的项目名，没有数据则为 null
* 需要注意的是，这里获取的项目名称，并不一定是最终的项目。
* 神策内部判断某条数据项目的逻辑为：
* 1. 判断数据的 json 中是否有 project 字段，如果有则使用该字段
* 2. 当数据中获取不到时，则使用该字段返回的项目名，也就是数据接收地址的项目名称
* 3. 如果上述都没有，则使用 default 项目
*/
String getNginxLogProject();
/**
* @return 发送数据端的 user agent 的值
*/
String getNginxUserAgent();
/**
* @return 发送数据端的 ip 值
*/
String getNginxLogIp();
/**
* @return nginx 接收到数据时的服务器时间戳
*/
long getNginxLogTime();
/**
* @return 发送数据时，cookie 的值，没有数据则为 null
*/
String getNginxLogCookie();
/**
* @return 发送数据使用的 token，没有数据则为 null
*/
String getImportToken();
}BatchProcessor.java
package com.sensorsdata.analytics.extractor.processor;
import com.sensorsdata.analytics.extractor.common.RecordHandler;
import java.util.List;
public interface BatchProcessor {
/**
* @param recordHandlerList 批量处理的记录
* @usage 通过调用 {@link com.sensorsdata.analytics.extractor.common.RecordHandler#getOriginalData()} 来获取源数据
* 通过调用 {@link com.sensorsdata.analytics.extractor.common.RecordHandler#send(java.lang.String)} 将生成好的数据发送出，如果一条记录生成多条，则需要调用多次。
*/
void process(List<RecordHandler> recordHandlerList);
}其中只有com.sensorsdata.analytics.extractor.processor.BatchProcessor需要实现。在 BatchProcessor 的 process 方法中，它的入参是一批需要处理的数据对象。
* 可以通过`com.sensorsdata.analytics.extractor.common.RecordHandler#getOriginalData()`方法来获取到 一条符合 [Sensors Analytics 的数据格式定义](https://www.sensorsdata.cn/manual/data_schema.html)的 JSON 文本，例如概述中的第一个 JSON。RecordHandler 中还提供其他方法，可以获取和日志相关的其他数据。
* 当希望将处理完后的数据交给下一个预处理或者交由神策处理时，可以通过调用`com.sensorsdata.analytics.extractor.common.RecordHandler#send(java.lang.String)`实现，如果需要有一条数据产生多条数据时，则调用多次；如果需要抛掉该条数据，则不用进行调用。
* 由于处理的过程中是批量处理，如果在处理的过程中，抛出了异常，会导致之后数据都被抛出。因此，建议保证程序的正确性。
我们需要将编写好预处理模块打包安装到神策的环境中
本 repo 附带的样例使用了 Jackson 库解析 JSON，并使用 Maven 做包管理，编译并打包本 repo 代码可通过：
git clone git@github.com:sensorsdata/preprocessor-sample.git
cd preprocessor-sample
mvn clean package执行编译后可在 target 目录下找到 preprocessor-sample-1.0-SNAPSHOT.jar。
preprocessor-tools 使用用于测试、部署预处理模块的工具，只能运行于部署 Sensors Analytics 的机器上。
将编译出的 JAR 文件上传到部署 Sensors Analytics 的机器上，例如 preprocessor-sample-1.0-SNAPSHOT.jar。
切换到sa_cluster账户:
sudo su - sa_cluster
直接运行 preprocessor-tools 将输出参数列表如：
[sa_cluster@sensors-server ~]$ spadmin preprocessor
Usage: <main class> [options] [command] [command options]
Options:
-h, --help
帮助，（具体可参见 https://github.com/sensorsdata/preprocessor-sample，如果您在 1.14
之前的版本配置过预处理，请务必查看该文档）
Default: false
Commands:
info 查看所有安装的预处理
Usage: info
modify 修改预处理的配置
Usage: modify [options]
Options:
-i, --id
进行配置的预处理 id 列表, 多个 id 请以逗号隔开。只有在指定了 --amount/-a 或 --timeout/-t
时，才需要指定该参数
-a, --amount
预处理模块一次处理中数据的最多的条数，请通过 --id/-i 参数指定要修改的预处理
-t, --timeout
将数据交给下一个预处理的最长等待时间（单位为秒），请通过 --id/-i 参数指定要修改的预处理
-o, --order
新的预处理模块处理顺序，填写预处理模块 id 列表，以逗号隔开。请填写上所有预处理模块的 id
-p, --path
要更新的 JAR 包的位置，可以是文件也可以是目录，但会覆盖之前传输的，所以请全量上传
install 安装预处理
Usage: install [options]
Options:
-c, --class
添加新的预处理。填写类的全名，可以填写多个，请以逗号隔开。如果只是更新 JAR 包而类名不变，请勿指定该参数
* -p, --path
要上传 JAR 的位置，可以是文件也可以是目录，但会覆盖之前传输的，所以请全量上传
* --when_exception_use_original
当 ExtProcessor 抛异常时导入原始数据而不是直接抛弃, yes 表示预处理遇到异常时使用原始数据导入, no
表示遇到异常时抛弃该条数据
Possible Values: [YES, NO]
* --add_in_track_signup
是否将预处理应用于 track signup 的单独处理流中. yes 表示在打开 track signup
的处理流的前提下，会同时将预处理的内容也添加到 track signup 流中, no 表示在 track signup
流中不进行预处理。如果您的预处理会影响到 track_signup 的结果（例如，会修改 distinct_id
等），请务必打开此开关
Possible Values: [YES, NO]
--install-old-preprocessor
安装旧版本的预处理
Default: false
--with-extractor-stop
在卸载预处理模块后，不自动启动 Extractor
Default: false
run 运行指定的预处理方法, 以标准输入的逐行数据作为参数输入, 将返回结果输出到标准输出
Usage: run [options]
Options:
* -p, --path
包含预处理的 JAR 的位置
-c, --class
实现预处理的类全名,可以填写多个类名(以逗号隔开),若不填写，则使用已经安装神策的预处理类
run_with_real_time_data 用本机实时的数据作为输入, 将返回结果输出到标准输出
Usage: run_with_real_time_data [options]
Options:
* -p, --path
包含预处理的 JAR 的位置
-c, --class
实现预处理的类全名,可以填写多个类名(以逗号隔开),若不填写，则使用已经安装神策的预处理类
* --when_exception_use_original
当 ExtProcessor 抛异常时导入原始数据而不是直接抛弃, yes 表示预处理遇到异常时使用原始数据导入, no
表示遇到异常时抛弃该条数据
Possible Values: [YES, NO]
uninstall 卸载预处理
Usage: uninstall [options]
Options:
-c, --class
实现预处理的类全名,可以填写多个类名(以逗号隔开)
-i, --id
预处理 id 列表, 多个 id 请以逗号隔开
-a, --all
清除之前所有的预处理
Default: false
--with-extractor-stop
在卸载预处理模块后，不自动启动 Extractor
Default: false
使用run方法加在 JAR 并实例化 Class，以标准输入的逐行数据作为预处理函数的输入，并将处理结果输出到标准输出。其中 -c, --class 为可选参数，若不填写，默认使用之前通过install安装的所有预处理模块进行处理；否则，会使用 -c 中传输的 class list 作为预处理模块，处理顺序与填写时顺序相同。
spadmin preprocessor \
run \
--path preprocessor_jar_dir/
--class cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor, cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor2
使用方法与run方法相同，均需要提供 JAR 包的地址与所有需要测试的预处理的 Class。与run方法不同的是，run_with_real_time_data的输入数据真实的环境中的线上数据，并且最后会将输入与输出都输出到标准输出中。
spadmin preprocessor \
run_with_real_time_data \
--path preprocessor_jar_dir/
--class cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor, cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor2
安装分为两步，首先需要将打包后生成的 JAR 包安装到神策服务器中，然后需要将所有编写的预处理模块 Class 名称配置存储神策服务器中。
使用 preprocessor-tools 的install方法可以上传打包后的 JAR 包并且可以将每一个预处理模块的主类安装到神策。示例命令如下：
spadmin preprocessor \
install \
--path preprocessor_jar_dir/ \
--class cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor,cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor2
- 每次上传会将之前上传的所有的 JAR 包清理掉，因此如果有多个 JAR 包需要上传，请将这些 JAR 包放到一个目录里，通过指定目录将他们上传
- 建议先上传 JAR 包，再安装这些预处理类
- 集群版安装预处理模块会自动分发，不需要每台机器操作;
在新的预处理模块的模式中，多个预处理模块会按照一定顺序对日志进行处理，并且每个预处理模块一次会批量处理一批数据。可以通过 preprocessor-tools 的info方法查看所有预处理模块的细节，可以执行如下命令：
spadmin preprocessor info
输出的日志的关键部分如下：
2019-06-13 15:04:45 INFO PreProcessorTool: PreProcessorTool started.
2019-06-13 15:04:52 INFO PreProcessorTool: -----All PreProcessors are as follow-----
2019-06-13 15:04:52 INFO PreProcessorTool:
{"id":1,"class_name":"cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor","batch_process_num":30,"batch_prcess_timeout":1,"handle_order":1}
{"id":2,"class_name":"cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor2","batch_process_num":30,"batch_prcess_timeout":1,"handle_order":2}
2019-06-13 15:04:52 INFO PreProcessorTool: PreProcessor id list(order by process order): [2]
2019-06-13 15:04:52 INFO PreProcessorTool: -----------------------------------------
在日志中，每一行日志的 JSON 对象都表示一个预处理模块的配置，其中
id是预处理模块的唯一标识class_name是预处理模块的 Class 的名称batch_process_num是预处理模块一次处理中数据的最多的条数。batch_prcess_timeout是将数据交给下一个预处理的最长等待时间handle_order所描述的是预处理模块处理的顺序，由小到大表示着预处理模块处理的有前到后。- 神策服务器当发现新的日志时，会积攒下来，当足够
batch_process_num设置的条数时，会将积攒的数据移交给之后的预处理模块进行处理，当在batch_prcess_timeout所设定的时间（单位是秒）依然没有新的数据进入，即使不足够batch_process_num中设定的条数，依然会交给之后的预处理模块处理。
修改预处理的配置时，请使用 preprocessor-tools 的 modify方法，具体使用命令如下：
-
如果要修改某个预处理模块的一次处理的最大条数时：
spadmin preprocessor \ modify \ --id 1 \ --amount 50以上命令将 id 为 1 的预处理模块的一次处理的最大条数设定为了 50条。
-
如果要修改某一些预处理模块的最长等待时间时:
spadmin preprocessor \ modify \ --id 1,2 \ --timeout 3以上命令将 id 为 1 与 2 的预处理模块的最长等待时间设定为了 3 秒。
-
如果要修改预处理模块处理属性时，直接指定新的预处理排序即可：
spadmin preprocessor \ modify \ --order 2,1修改之后，数据会先通过 id 为 2 的预处理模块处理之后，才由 id 为 2 的预处理模块儿处理。
-
如果要更新预处理模块的 JAR 包是，可以直接上传新的 JAR 包
spadmin preprocessor \ modify \ --path preprocessor_jar_dir/
安装好预处理模块后，为了验证处理结果是否符合预期，可以开启 SDK 的 Debug 模式 校验数据。
- 使用管理员帐号登录 Sensors Analytics 界面，点击左下角
埋点，在新页面中点击右上角数据接入辅助工具，在新页面中点击最上面导航栏中的DEBUG数据查看; - 配置 SDK 使用
Debug 模式; - 发送一条测试用的数据，观察是否进行了预期处理即可;
若不再需要预处理模块，可以通过 ext-processor-utils 的 uninstall 方法卸载，执行如下命令：
spadmin preprocessor \
uninstall \
--class cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor, cn.sensorsdata.sample.SampleExtProcessor2
- 若希望更新 JAR 包，请直接使用工具“安装”新的 JAR 包即可，不需要先进行卸载;
如果想要清空之前上传的 JAR 包，可以执行如下命令:
spadmin preprocessor \
uninstall \
--with_jar