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# Come analizzare i messaggi 0.7.0 OpenTelemetry
Questa sezione fornisce informazioni per aiutarti a iniziare a analizzare la versione 0.7.0. OpenTelemetry
Innanzitutto, dovresti ottenere collegamenti specifici per la lingua, che ti consentano di analizzare i messaggi 0.7.0 nella tua lingua preferita. OpenTelemetry
**Per ottenere associazioni specifiche della lingua**
+ I passaggi dipendono dalla lingua preferita.
+ [Per usare Java, aggiungi la seguente dipendenza Maven al tuo progetto Java: Java >> 0.14.1. OpenTelemetry ](https://mvnrepository.com/artifact/io.opentelemetry/opentelemetry-proto/0.14.1)
+ Per utilizzare qualsiasi altra lingua, procedi come segue:
1. Assicurati che la lingua in uso sia supportata controllando l'elenco in [Generating Your Classes](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto3#generating) (Generazione delle classi).
1. Installa il compilatore Protobuf seguendo i passaggi descritti in [Download Protocol Buffers](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/downloads) (Scarica buffer protocolli).
1. [Scarica le definizioni OpenTelemetry 0.7.0 nella versione v0.7.0 ProtoBuf .](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-proto/releases/tag/v0.7.0)
1. Conferma di trovarti nella cartella principale delle definizioni 0.7.0 scaricate. OpenTelemetry ProtoBuf Quindi crea un cartella `src` e quindi esegui il comando per generare associazioni specifiche della lingua. Per ulteriori informazioni, consulta [Generating Your Classes](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto3#generating).
Di seguito è riportato un esempio di come generare associazioni Javascript.
```
protoc --proto_path=./ --js_out=import_style=commonjs,binary:src \
opentelemetry/proto/common/v1/common.proto \
opentelemetry/proto/resource/v1/resource.proto \
opentelemetry/proto/metrics/v1/metrics.proto \
opentelemetry/proto/collector/metrics/v1/metrics_service.proto
```
Nella sezione seguente sono inclusi esempi di utilizzo delle associazioni specifiche della lingua che puoi creare utilizzando le istruzioni precedenti.
**Java**
```
package com.example;
import io.opentelemetry.proto.collector.metrics.v1.ExportMetricsServiceRequest;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MyOpenTelemetryParser {
public List parse(InputStream inputStream) throws IOException {
List result = new ArrayList<>();
ExportMetricsServiceRequest request;
/* A Kinesis record can contain multiple `ExportMetricsServiceRequest`
records, each of them starting with a header with an
UnsignedVarInt32 indicating the record length in bytes:
------ --------------------------- ------ -----------------------
|UINT32|ExportMetricsServiceRequest|UINT32|pExportMetricsService...
------ --------------------------- ------ -----------------------
*/
while ((request = ExportMetricsServiceRequest.parseDelimitedFrom(inputStream)) != null) {
// Do whatever we want with the parsed message
result.add(request);
}
return result;
}
}
```
**Javascript**
Questo esempio presuppone che la cartella principale con le associazioni generate sia `./`
L'argomento dati della funzione `parseRecord` può essere uno dei seguenti tipi:
+ `Uint8Array` è ottimale
+ `Buffer` ottimale sotto il nodo
+ `Array.{{number}}` numero intero a 8 bit
```
const pb = require('google-protobuf')
const pbMetrics =
require('./opentelemetry/proto/collector/metrics/v1/metrics_service_pb')
function parseRecord(data) {
const result = []
// Loop until we've read all the data from the buffer
while (data.length) {
/* A Kinesis record can contain multiple `ExportMetricsServiceRequest`
records, each of them starting with a header with an
UnsignedVarInt32 indicating the record length in bytes:
------ --------------------------- ------ -----------------------
|UINT32|ExportMetricsServiceRequest|UINT32|ExportMetricsService...
------ --------------------------- ------ -----------------------
*/
const reader = new pb.BinaryReader(data)
const messageLength = reader.decoder_.readUnsignedVarint32()
const messageFrom = reader.decoder_.cursor_
const messageTo = messageFrom + messageLength
// Extract the current `ExportMetricsServiceRequest` message to parse
const message = data.subarray(messageFrom, messageTo)
// Parse the current message using the ProtoBuf library
const parsed =
pbMetrics.ExportMetricsServiceRequest.deserializeBinary(message)
// Do whatever we want with the parsed message
result.push(parsed.toObject())
// Shrink the remaining buffer, removing the already parsed data
data = data.subarray(messageTo)
}
return result
}
```
**Python**
È necessario leggere i delimitatori `var-int` in autonomia o utilizzare i metodi interni `_VarintBytes(size)` e `_DecodeVarint32(buffer, position)`. Questi restituiscono la posizione nel buffer subito dopo i byte di dimensione. Il lato lettura costruisce un nuovo buffer che è limitato alla lettura solo dei byte del messaggio.
```
size = my_metric.ByteSize()
f.write(_VarintBytes(size))
f.write(my_metric.SerializeToString())
msg_len, new_pos = _DecodeVarint32(buf, 0)
msg_buf = buf[new_pos:new_pos+msg_len]
request = metrics_service_pb.ExportMetricsServiceRequest()
request.ParseFromString(msg_buf)
```
**Go**
Utilizza `Buffer.DecodeMessage()`.
**C\#**
Utilizza `CodedInputStream`. Questa classe può leggere messaggi delimitati da dimensioni.
**C\+\+**
Le funzioni descritte in `google/protobuf/util/delimited_message_util.h` possono leggere messaggi delimitati dalle dimensioni.
**Altre lingue**
Per le altre lingue, consulta [Download Protocol Buffers](https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/downloads).
Nell'implementare il parser, considera che un record Kinesis può contenere più messaggi di buffer di protocollo `ExportMetricsServiceRequest`, ognuno dei quali inizia con un'intestazione con un `UnsignedVarInt32` che indica la lunghezza del record in byte.