如下为自定义清洗常遇到的一些问题。
特殊字符（不可见字符）作为分隔符如何切分？
假如不可见字符是 ascii 码的1，则对应的分隔符为\u0001,如果是2，则是\u0002…以此类推，tab 作为分隔符的话请使用\t作为分隔符。
特殊字符在流程配置页面上如何测试？
因为无法在浏览器里粘贴不可见字符，因此您只能暂时将测试文本的分隔符替换为可见字符进行测试，全部流程测试通过后，再将分隔符替换为不可见字符进行部署。
试试点击积木块上的蓝底白色五角星。
JSON 格式的日志可以切分吗？
可以，不过没有直接的专属 JSON 切分器来支持，需要使用逻辑表达式+KV 切分器配合使用。请阅读完下面 KV 切分器的说明，凭借您的智慧，一定可以成功地切分 JSON 格式的日志。
跨行日志（如异常堆栈）支持吗？
暂不支持。
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面对您提出的关于自定义清洗中遇到的特殊字符处理、测试方法、JSON日志切分以及跨行日志支持的问题，我将基于阿里云产品的角度为您提供解决方案和建议：
在使用阿里云的数据处理服务（如DataWorks中的数据集成或Logstash等日志处理工具）时，如果需要以不可见字符作为分隔符进行数据切分，您可以直接在配置界面中输入对应的Unicode转义序列。例如，对于ASCII码1的不可见字符，应输入\u0001作为分隔符。确保所使用的工具或服务支持这种格式的输入。
由于浏览器限制无法直接粘贴不可见字符进行测试，一种变通的方法是： - 临时替换法：先用一个可见字符（如管道符|）代替不可见字符进行测试，确保整个清洗逻辑无误。 - 外部验证：编写一小段代码或脚本（如Python），利用该脚本读取包含实际不可见字符的数据，并模拟清洗过程，以此来验证逻辑是否正确，之后再将正确的配置应用于生产环境。
确实，虽然没有直接针对JSON的切分器，但您可以通过以下方式处理JSON日志： - KV切分器结合正则表达式：在阿里云DataWorks或类似工具中，使用“逻辑表达式KV切分器”，通过编写合适的正则表达式来解析JSON结构，提取所需字段。例如，可以使用正则表达式匹配JSON键值对，然后逐一解析。 - 数据转换组件：考虑使用数据转换或处理组件（如DataWorks的数据开发任务中的SQL节点或MapReduce任务），直接将JSON字符串解析为结构化数据。
如果当前使用的阿里云服务或工具不直接支持跨行日志处理，可以采取以下策略： - 预处理：在日志收集阶段（如使用Logstash、Fluentd或阿里云SLS的配置），通过配置将跨行日志合并为单行处理，比如设置多行模式（multiline pattern）。 - 自定义脚本处理：在数据清洗前，利用自定义脚本（Python、Shell等）预先读取并合并跨行日志，然后再导入到数据处理流程中。
总之，阿里云提供了灵活的数据处理工具和服务，通过合理的配置和一些创意性的解决方法，大多数数据清洗需求都能得到满足。对于特定场景下的复杂需求，可能需要结合多种技术手段和组件来实现。
