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获取需要上报到LTS的日志组ID、日志流ID。 当前仅支持内网上报，需要在ECS主机上使用。 相关限制 当前仅支持内网上报，端口固定为9095，IP根据所在局点进行配置。 支持 Kafka 协议版本为：1.0.X，2.X.X，3.X.X。 支持压缩方式：gzip，snappy，lz4。 KAFKA认证方式为
在字段索引配置功能上线之前，LTS所有字段均支持索引，索引流量等于原始日志流量，字段索引功能上线之后，索引流量和用户的索引配置相关。在用户开启全文索引或者没有进行索引配置的场景下，索引流量等于原始日志流量，如果用户只配置了字段索引，则索引流量只统计开启了字段索引的字段，不再和原始日志流量保持一致。
包含了域名解析的请求、响应以及可能出现的错误等信息。通过分析DNS日志，可以了解网络中域名解析的情况，有助于排查网络问题、监控网络活动以及进行安全分析等。 DNS记录类型：DNS系统支持多种记录类型，每种类型都用于存储不同类型的信息。最常见的记录类型包括： A记录：将域名映射到IPv4地址。
“日志消费”页签。 单击新建消费组，填写消费组名称，单击“确定”。 （可选）当某个消费组，消费到一定位置时，如果想重头或者指定一个时间继续进行消费，支持重置消费位点。 单击重置消费点位，支持设置最早位置和指定时间点，需要重启SDK后，重置消费位点才能生效。 最早位置：从头开始一直拉取到当前最新时间的日志。
作为入参时的代称），选择日志组和日志流。 加工范围 白名单功能，数据加工的时间范围。选择“某时间开始”或“特定时间范围”可以对历史日志数据进行加工。 所有：从源日志流按收到第一条日志的时间开始数据加工任务，直到加工任务被手动停止。 某时间开始：指定数据加工任务的开始时间，从该时间点开始加工，直到加工任务被手动停止。
门的日志组添加group=groupaa标签，bb部门的日志组添加group=groupbb标签，然后在费用明细中导出账单，通过Excel进行统计分析。 以下提到的价格仅为示例，实际计算请以价格计算器中的价格为准。 通过日志流标签统计不同部门在LTS的费用开销 登录云日志服务控制台。
门的日志组添加group=groupaa标签，bb部门的日志组添加group=groupbb标签，然后在费用明细中导出账单，通过Excel进行统计分析。 以下提到的价格仅为示例，实际计算请以价格计算器中的价格为准。 通过日志流标签统计不同部门在LTS的费用开销 登录云日志服务控制台。
智能转换函数无法满足用户的全部需求。如对于用户自定义的特殊日期格式，dt_parse等智能转换函数无法自动解析日志，需要使用dt_strptime函数来进行解析指定格式。 父主题： 使用DSL加工函数处理日期时间
${region_name} 配置完成后，单击“确定”。 在LTS页面创建消息模板时提示“创建消息模板失败，名称不能重复”，可以参考如下步骤进行排查处理。 请检查消息模板名称是否有重复。 若有重复，请重新修改消息模板名称。因为，LTS的消息模板数据源与AOM消息模板数据源为同一个，
在查询语句单个词长度小于255字符 星号（*）或问号（?）不能用在词的开头。 long数据类型和double数据类型不支持使用星号（*）或问号（?）进行模糊查询 不涉及。 搜索时间范围 单次搜索，时间跨度默认不超过30天。 如您有更大的使用需求，请提交工单申请。 分析 表2 日志SQL分析限制
ts_compare函数 ts_compare函数用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 ts_compare函数必须按照时间列进行分组（GROUP BY）。 语法格式 对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 ts_compare(x, n) 对比
</manifest> 混淆配置 如App对代码进行乱序混淆，则在混淆配置文件中添加代码段： -keep class com.cloud.**{*;} 接入调试 在开发过程中可以启用调试模式，借助控制台日志实时查看上报日志的记录情况，观察具体结果并根据需要进行调整。 需要通过调用LTSSDK的
部分可能会根据使用的日志框架而有所不同，例如 Log4j，所以本文提供一个基于典型日志框架（如 Log4j）的示例，并对其中的一些通用字段进行解析。 系统日志示例。 2023-10-23 15:33:45,123 INFO [KafkaServer id=0] onBrokerStartup
ts_compare函数 ts_compare函数用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 ts_compare函数必须按照时间列进行分组（GROUP BY）。 语法格式 对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 ts_compare(x, n) 对比
avg：将缺失的值设置为前后两个时间点的平均值。 timezone 时区。例如：北京时区：+08:00 返回类型 bigint类型。 示例说明 按照一天的时间粒度进行数据补全，将缺失的值设置为0，并添加时区。 查询和分析语句 select time_series(__time, 'P1D', 'yyyy-MM-dd
创建DMS转储前，需要使用kafka ID以及kafka Topic进行实例注册。详情见接口注册DMSkafka实例 kafka_topic String DMS转储kafka topic。 创建DMS转储前，需要使用kafka ID以及kafka Topic进行实例注册。详情见接口注册DMSkafka实例
结构化的，您可以在结构化配置页面为您的云服务日志配置对应的结构化解析规则，详细操作请参考日志结构化配置。结构化解析之后即可对日志使用SQL进行可视化分析。LTS也为很多常见的云服务日志提供了开箱即用的仪表盘，例如ELB/APIG/DCS等开箱即用仪表盘。 应用监控告警场景 场景描
企业在日常经营中，可以上报各种业务日志（例如移动端日志、服务端日志），经过规整、过滤、脱敏、富化等加工处理后，可以融合大数据平台、BI工具进行业务分析，例如获取页面的PV、UV、用户停留时间、交易金额等，用于了解业务运营状况、分析用户行为特征，基于实时的数据分析反馈调整业务决策，
计要求。 集团公司的运营部门也可能出于运营分析的诉求，期望将不同账号下各个业务部门的关键日志集中存储和分析，汇聚到一个日志账号中，方便后续进行统一的大数据处理和可视化展示。 方案介绍 组织（以下简称Organizations）云服务为企业用户提供多账号关系的管理能力。Organi
str1 IS NOT NUll STRING_FORMAT(pattern[, args...]) 根据JAVA的String格式对字符串进行格式化。 SELECT str1, STRING_FORMAT(str1, '%s') WHERE str1 IS NOT NUll LENGTH(expr)
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