自由编排
通过一个Python兼容ETL语言进行自由编排，对各种逻辑进行复杂组合, 可以满足大部分数据加工的需求和自由度.
例如, 可以自由编排达到如下一个场景: 
完整的加工功能
支持近30种全局步骤函数, 支持通过各种参数调节行为, 且可以接受其他表达式函数的调用组合的结果作为参数, 其中控制的函数不仅可以搭配表达式函数, 也可以搭配其他步骤函数操作.
- 控制: 支持基于条件判断后的流程分支, 包括if-else, if条件-操作配对组合, switch分派, compose组合等场景. 借助e_search等简单搜索语法可以对不同类型日志进行灵活的加工.
- 事件操作: 支持对事件进行丢弃, 保留, 分裂, 输出, 复制等
- 字段操作: 支持保留, 删除, 重命名字段等
- 字段赋值: 支持基于任意表达式组合结果设置字段的值
- 字段值提取: 支持基于正则表达式, GROK, KV, KV分隔符, CSV, TSV, PSV, syslog等方式提取字段中的多个值或键值对. 支持JSON提取并展开的完整攻略.
- 字段富化: 支持基于字典, 表格进行映射或搜索, 其中搜索表格的映射方式尤其强. 支持从规则配置, 外部OSS, RDS, Logstore等资源获取富化的维表信息. 支持基于全量, 增量或改动日志对外部资源进行自动刷新.
灵活的函数库
目前提供近200个内置的表达式函数, 以便转换事件或控制全局函数的行为，覆盖了主流的数据加工的需求，包括：
- 事件搜索: 提供类似Lucene语法的, 完整的正则表达式, 字符串, 泛字符, 数值比较, and/or/not等组合的条件过滤机制
- 基本操作函数: 字段取值, 控制, 比较, 容器判断, 多字段操作等
- 转换函数: 基础类型转换, 数字转换, 字典, 列表操作.
- 算术函数: 基础计算, 多值计算比较, 数学计算, 数学参数等
- 字符串函数: 多字段操作, 编码/解码, 排序、倒叙、替换, 常规规整, 查找判断, 切分, 格式化, 字符集判断等
- 日期时间函数: 智能日期时间转换, 获取日期时间属性, 获取日期时间, 获取Unix时间戳, 获取日期时间字符串, 修改日期时间, 修改日期时间, 比较日期时间等
- 正则表达式函数: 字段提取, 匹配判断, 替换, 切分
- GROK支持: 支持GROK模式替换, 提供400种GROK内置模式.
- JSON与XML函数: 提取过滤等
- Protobuf: 支持基于Protobuf配置对Protobuf格式的内容进行转换与提取
- 编解码: 支持SHA1/256/512等, MD5, HTML, URL, Base64等格式的文本进行单项或双向的编解码.
支持动态分发
支持根据业务需求, 将数据按照特定逻辑分发到不通的目标logstore. 目标logstore的名称甚至是动态计算或者外部第三方获取到的.
支持灵活富化
支持从本地资源, 外部资源(包括OSS, RDS, 日志服务Logstore)来获取, 支持从字典, 表格的常规映射到搜索表格的复杂映射. 外部资源加载支持自动刷新, snapshot
支持自定义UDF扩展
使用内置的200个函数（持续增加）基本可以完成大部分工作，因特殊场景, 不能满足需求的，可以提工单并获得及时支持。另一方面, 底层目前采用Python引擎，理论上任意Python的库稍加包装即可进入日志服务的数据加工，自定义UDF功能尚未全面开放，需提工单申请，
进一步参考
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