1. 常见数据报错类型

1.1. 属性类型错误  error_type: PROPERTY_WITH_WRONG_TYPE

上报的属性类型需要和系统内原有的属性类型一致，不一致系统会进行强转，强转失败就会报改错。例如： datatime 类型的属性，传值空字符串会报错。

1.2. 数据的time不在有效的数据时间区间内，error_type: EXPIRED_RECORD

原因：App 端的数据，默认认为当前时间 10 天前或 1 小时后的数据为过期数据。报错后该条数据整条不会入库。

解决办法：

（1）如果因延迟上报导致数据时间过期，无法入库的数据量较小，则属于正常情况。无需做相关处理。

（2）如果出现大量数据延迟上报，可以和客户确认下对应 APP 的使用场景，如果客户的 APP 确实会存在很多数据会超过 10 天才延迟上报，可以让神策运维修改下有效时间窗口期。注意：需要告知客户，窗口期修改之后，会存在查询多天之前的数据时，不同时间查询数据不一致的情况。

APP 端设置有效接收窗口期的原因：

（1）保证业务指标统计数据稳定：如果不限制延迟上报数据的时间范围，延迟上报的数据，会导致查询历史数据时，不同时刻查询，数据是不一样的。 默认设置接收过去 10 天之内和未来 1 小时的数据，是根据行业经验值得出的。这样既能保证合理时间范围内的数据都能发送到神策系统中，又能保证查询历史数据时，统计的数据是稳定的。
（2）实现上：神策底层存储数据的 HDFS 文件不支持追加写入，只能一次性写入，再追加数据需要添加新文件，如果不限制接收数据的有效期，会导致底层存储经常添加新文件用来存放延迟上报的数据，文件越多查询性能越差。

综上所述，设置数据的有效时间范围更合理。

1.3. 已存在与需新创建属性的属性名仅大小写不同的属性。error_type: PROPERTY_NAME_CASE_INSENSITIVE_DUPLICATE

提示已经有其他除了大小写不一致其他都一致的属性名,需要修改新上报的属性名，可以保持和已存在的完全一样，也可以用一个新的属性。

1.4. 预置属性（以 $ 开头的属性）不存在。 error_type：PRESET_PROPERTY_NAME_INVALID

自定义属性不能带 $，带 $ 开头的自定义属性会被抛弃（在报错的 json 中不提示），并在埋点管理中提示信息错误，其他字段会正常入库。可以看该 json 数据中 error_reason 字段中描述无法创建哪个属性名。

2. 批量导入多次使用相同目录

建议每次批量导入都使用不同目录，方便出现问题后重新导入。

3. 实时数据无法正常导入

1. 请检查 SDK 或 LogAgent 发送数据目标机器是否填写正确，注意端口号和 sa，一般是：http://sa_host:8106/sa；
2. 请检查数据是否符合 数据格式；

4. 某个 property 在前端看不到

可能的原因：

1. 类型不符：使用了与之前不同的数据类型；
2. 数据过长：如字符串最长 255 字节；
3. 非有效类型：使用了 数据格式 中未定义的数据类型，比如某个 property 是一个 JSON object。若如此，请将此对 JSON object 内含字段单独抽取出来作为 property 使用；
4. 非固有字段加了$：只有 数据格式 中定义的固有字段的 key 可以以 $ 开头。

这些都可以到埋点管理内查看是否有报错数据，若报错，会有具体原因。

5. 如何清除某个事件？

将不需要的事件隐藏，然后使用新的事件名导入，已经有数据入库的事件无法删除事件名的定义。

6. track_signup 的作用是什么？

track_signup 的用途是关联匿名 id 和登录 id，当且仅当此时 original_id 为必须字段且有意义.
distinct_id 为必须字段，没有该字段会被认为是无效数据。

7. 数据导入 Token 的作用是什么？

自 Sensors Analytics 1.6 开始，我们增加了数据导入 Token。现在有两种类型的 Token：

• Normal Token：使用该 Token 可以导入已经存在的事件（仅可包含已经存在的属性）和用户属性数据，若事件不存在或事件或用户的某个属性未在 Sensors Analytics 里建立，那么这条数据将被抛弃；
• Super Token：用该 Token 除了可以导入数据，还可以在 Sensors Analytics 创建不存在的事件和属性；

其他：

• 云版不支持自定义数据导入 Token；
• 默认情况下 Normal Token 和 Super Token 值为空；
• 不同项目可以设置不同的 Token；

7.1. 判断数据 Token 类型

判断一条数据使用哪一种 Token 将采取如下流程：

1. 初始化，标记数据为 无效数据；
2. 将数据的 Token 与 Super Token 比较，若值相同或 Super Token 值为空，那么标记数据为 Super 数据；
3. 将数据的 Token 与 Normal Token 比较，若值相同或 Normal Token 值为空，那么标记数据为 Normal 数据；

从上到下经过这 3 步流程，即一条数据将尝试获取能取到的最大的权限，若最终仍然是“无效数据”，那么这条数据将被抛弃。

举例如下：

• Super 数据: 可根据数据创建事件、属性等；
• Normal 数据: 可导入但不能创建事件、属性等。若数据中包含不存在的事件、属性，数据将被抛弃；
• 无效数据: 抛弃这条数据；

7.2. 取数据 Token

数据的 Token 获取流程如下：

1. 取数据中的 'token' 字段（与 'type' 字段平级），如：

   {"distinct_id":"a","time":1471586368135,"type":"track","event":"ViewProduct","properties":{},"token":"my_token"}

   JS

2. 若上一步没有取到，取数据接入地址中的 token 值，如：http://SA_HOST:8106/sa?token=my_token

3. 若仍然没有取到，那么认为值为空。

7.3. 设置 Token

通过 多项目管理工具 设置 Normal Token 和 Super Token。

8. 使用sdk导入在埋点管理发现报错，如何找回错误的数据？

我们在系统的日志目录下保留了一段时间的错误日志，需要登录到机器上查看，具体方法是:

1. 登录到机器上。切换到 sa_cluster 帐号，注意集群版需要登录每台机器才能获取全部错误数据。云版目前不支持登录后台机器，需要联系我们来操作。
2. 获取日志目录。
   1. 若神策分析大版本 < 1.14，则执行 grep 'sensors_analytics.log_dir' ~/sa/conf/sensors_analytics.property 查看结果，然后进入结果中的目录后再 cd extractor，会发现有一系列 invalid_records 开头的文件，即为错误日志保留的文件。
   2. 若神策分析大版本 = 1.14，则执行 grep 'sensors_data.log_dir' ~/conf/sensors_data.property 查看结果，然后进入结果中的目录，cd sa/extractor，会发现有一系列 invalid_records 开头的文件，即为错误日志保留的文件。
   3. 若神策分析大版本 ≥ 1.15，则执行 grep 'sensors_data.log_dir' ~/conf/sensors_data.property 查看结果，然后进入结果中的目录，cd sp/extractor，会发现有一系列 invalid_records 开头的文件，即为错误日志保留的文件。
   4. 若神策分析大版本 ≥ 1.17，则执行 grep 'sensors_data.log_dir' ~/conf/sensors_data.property 查看结果，如果存在 sdf 目录则 cd sdf/extractor，若不存在则 cd sp/extractor，会发现有一系列 invalid_records 开头的文件，即为错误日志保留的文件。
   5. 若执行步骤 d 时找到的目录下没有 invalid_record 文件，是因为安装 SDF 2.2+ 以后将错误的数据都保存到了 kafka，可使用 sdfadmin invalid_record 命令进行查询。
      1. 读取（读完终端就退出）       sdfadmin invalid_record read [–start][–end]
         1. --start 可选，起始时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss / yyyy-MM-dd)，默认从最早保存时间开始读取，最多保存 7 天。
         2. --end 可选，终止时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss / yyyy-MM-dd)， 默认读取至最新。

         3. 示例：读取整个集群 2021-01-01 至今的 invalid_record（最多读取 7 天。）

            sdfadmin invalid_record read --start 2021-01-01 | grep xxx >  $SENSORS_DATAFLOW_LOG_DIR/kafka.log

            CODE

            xxx 为需要的筛选条件，按需要的筛选条件，然后把数据输出到 $SENSORS_DATAFLOW_LOG_DIR/kafka.log 中

            
            

      2. 持续读取（终端一直等待）   sdfadmin invalid_record tailf 
         

         1. 示例：持续消费整个集群的 invalid_record

            sdfadmin invalid_record tailf

            CODE

注意:

1. 错误日志只会保留一段时间，默认是 14 天，但是如果磁盘报警可能会清理部分日志。
2. 错误日志文件包含了所有项目的所有错误，请自行解析选择需要的日志。
3. 注意：从 extractor 的 invalid_records 日志里拿出来的数据重新导入的时候，数据清理时需要要把 error_type 和 error_reason 字段去掉，否则重新导入数据时会报错
4. 神策分析大版本号可以咨询值班同学获取
5. sdfadmin invalid_record 工具最多保留最近 7 天的数据