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云数据库GaussDB(for MySQL)接入LTS LTS支持云数据库 GaussDB(for MySQL)日志接入。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
云数据库RDS for MySQL接入LTS 支持云数据库RDS for MySQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
中间件-MySQL日志 自建中间件功能在邀测中，支持华北-北京四局点，仅针对用户内测使用，后续将全网开放，敬请期待！ MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统。MySQL日志系统包含了多种不同类型的日志，用于记录MySQL服务器在运行时的各种活动和事件。这些日志对于数据库管理
从OBS获取csv文件进行数据富化 本文档介绍如何通过资源函数和映射富化函数从OBS中获取数据对日志数据进行富化。 前提条件 已上传csv文件到OBS。 背景信息 OBS是华为云提供的一个高可靠、高性能、高安全的基于对象的海量存储云服务。针对更新不频繁的数据，建议您存储在OBS上
构建字典与表格进行数据富化 字典和表格是对数据进行富化时主要使用的两种数据结构，本文档主要介绍这两种数据结构的常见构建方式，并对比不同构建方式的优缺点。 字典构建 不同字典构建方式对比参考如下： 表1 不同字典构建方式对比 构建方式 优点 缺点 直接构建 直观、简单、方便。 如果
使用FunctionGraph服务提供的函数模板进行日志加工 云日志服务提供函数加工，您可以基于函数服务提供的函数模板或者自定义函数，实现日志规整、流转、脱敏、过滤等功能。 目前此功能仅支持以下局点，其他局点需要提交工单申请使用。详细操作请参考提交工单。 华北-北京四、华东-上海
数和e_table_map函数，两者区别在于e_dict_map函数接收的是dict类型的数据，e_table_map函数接收的是通过资源函数获取的table类型的数据。 例如：在nginx日志中，将特定的状态码转换为文本格式，可以使用普通映射函数e_dict_map。 状态码 文本
30 RDS for MySQL 云数据库 RDS for MySQL 错误日志（MYSQL错误日志） 慢日志（MYSQL慢日志） 云数据库RDS for MySQL接入LTS - 31 RDS for PostgreSQL 云数据库 RDS for PostgreSQL 错误日志（POSTGRESQL错误日志）
详情页面，可查看定时SQL任务的基本信息和执行实例。 每一个实例的上报的日志条数最多为100行。 修改定时SQL 在“定时SQL”页签，单击目标作业名称操作列对应的“修改”。 在弹出的页面中，修改表2。 定时SQL的任务名称和源日志组/流名称无法进行修改。 删除定时SQL 在“定
使用DSL加工函数对LTS日志数据脱敏 数据脱敏可以有效地减少敏感数据在加工、传输、使用等环节中的暴露，降低敏感数据泄露的风险，保护用户权益。本文介绍日志服务数据加工过程中常见的脱敏场景、对应的脱敏方法及示例。 背景信息 使用敏感数据包括手机号、银行卡号、邮箱、IP地址、AK、身
使用DSL加工函数进行事件判断 通过事件判断可以更好地对符合特定条件的数据进行相应操作，让加工逻辑更可靠。本文主要介绍使用函数进行事件判断的常见场景和最佳方案示例。 场景一：判断字段是否存在 原始日志 { "a": "a_value" } 加工规则 e_if(e_has("a")
云数据库GeminiDB接入LTS 支持云数据库GeminiDB日志接入LTS。配置访问日志后，GeminiDB Redis实例新生成的日志记录会上传到云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）进行管理。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
加工复杂JSON数据 本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个服务器每隔1分钟写入一条日志，包含
解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志 {
数据富化 从OBS获取csv文件进行数据富化 使用e_dict_map、e_search_dict_map函数进行数据富化 构建字典与表格进行数据富化 使用DSL加工函数过滤VPC流日志公网流量 父主题： 日志加工（邀测）
分析LTS日志 可视化提供对结构化后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后，等待1~2分钟左右，即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。 目前此功能支持全部用户使用的局点有：华南-广州、华北-北京四、华北-乌兰察布二零一、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华东-
日志搜索与分析是运维中不可或缺的一环。日志接入成功后，云日志服务（LTS）支持对采集成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和索引配置，因为结构化后数据具有严格的长度和
op_abs 对传入值进行绝对值操作。 op_div_floor 对传入值进行整除操作。 op_div_true 对传入值进行除法操作。 op_pow 对值进行幂值计算操作。 op_mul 对传入值进行乘法运算。 op_neg 计算传入值的相反数。 op_mod 对传入值进行模计算。 op_sub
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。 用户使用Flume系统采集日志，并且通过LTS侧提供的KAFKA协议方式上报日志。以下是部分常用数据采集场景示例：
数据保护技术 LTS通过多种数据保护手段和特性，保障LTS的数据安全可靠。 表1 LTS的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密（HTTPS） LTS支持HTTPS传输协议，保证数据传输的安全性。 构造请求 日志冗余存储 日志数据以多副本方式存储，保障数据可靠性。
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