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需要上报的日志对象或者对象数组，每个对象（Object）最多允许300个键值对，且转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字符，超出部分将被截断。 array<Object>：数组中的每条Object数据最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。
者相似程度较高的日志，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 支持区域： 全部 正则分析 JSON 分隔符 Nginx 结构化模板 可视化 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。
需要上报的日志对象或者对象数组，每个对象（Object）最多允许300个键值对，且转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字符，超出部分将被截断。 array<Object>：数组中的每条Object数据最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。
str_startswith 判断字符串是否以指定字符串开头。 切分 str_split 通过指定分隔符对字符串进行分割。 str_splitlines 通过换行符符对字符串进行分割。 str_partition 根据指定的分隔符将字符串从左往右分割为三部分。 str_rpartition
需要上报的日志对象或者对象数组，每个对象（Object）最多允许300个键值对，且转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字符，超出部分将被截断。 array<Object>：数组中的每条Object数据最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。
"2019-06-04 2:41:26" } 加工规则 #time1的下一个星期一对应的日期 e_set("nex_Monday", dt_add(v("time1"), weekday=dt_MO(1))) #time1的上一个星期二对应的日期 e_set("previous_Tuesday", dt_add(v("time1")
文本解析 解析Nginx日志 提取字符串动态键值对 解析CSV格式日志 加工复杂JSON数据 解析与更新JSON数据 父主题： 日志加工（邀测）
日志加工（邀测） 使用DSL加工函数清洗LTS日志数据 使用DSL加工函数进行事件判断 使用DSL加工函数处理日期时间 使用DSL加工函数对LTS日志数据脱敏 文本解析 数据富化
需要上报的日志对象或者对象数组，每个对象（Object）最多允许300个键值对，且转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字符，超出部分将被截断。 array<Object>：数组中的每条Object数据最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。
需要上报的日志对象或者对象数组，限制：Object：最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。 array<Object>：数组中的每条Object数据最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。
String 否 用于分隔键值对的正则字符集，默认为\s。例如\s\w、abc\s等。 说明 如果您需要使用字符串对字段进行分隔，推荐您使用str_replace或regex_replace将字符串转换成字符作为分隔符，然后再使用e_kv_delimit函数对字段进行分隔。 kv_sep
"status": "red" } ] } } 加工需求 对原始日志进行topic分裂，分别是overall_type、client_status、server_status。 对不同的topic保存不同的信息。 overall_type：保留server、c
) 参数说明 参数名称 数据类型 是否必填 说明 dict dict 是 需要删除键值对的目标字典。 key1 String 是 要删除的键值对的关键字。 key2 String 否 要删除的键值对的关键字。 返回结果 返回删除后的字典。 函数示例 测试数据 { "ctx":
能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如表1所示，包括了LTS的所有系统权限。
志进行结构化，云端结构化解析会消耗LTS服务端算力，未来会按照日志大小收取日志加工流量费用。 图1 不同解析方式 注意事项 日志结构化是以日志流为单位。 日志流中的大部分日志需有一定的规则，否则结构化是无意义的。 结构化配置修改后，对新写入的日志数据生效，历史日志数据不会生效。 父主题：
志进行结构化，云端结构化解析会消耗LTS服务端算力，未来会按照日志大小收取日志加工流量费用。 图1 不同解析方式 注意事项 日志结构化是以日志流为单位。 日志流中的大部分日志需有一定的规则，否则结构化是无意义的。 结构化配置修改后，对新写入的日志数据生效，历史日志数据不会生效。 父主题：
产品功能 在使用云日志服务LTS之前，建议您先通过表1了解LTS提供的主要功能。 表1 产品功能 功能 说明 端云全场景日志接入 支持40+云服务、主机/容器、移动端、跨云、多语言SDK、多账号汇聚，满足全场景客户丰富的日志接入需求。 实时采集日志 云日志服务提供实时日志采集功能
回表达式1的值。 op_and 使用逻辑运算and，对任意类型值进行真假判断，所有参数值为真时返回true。 op_not 使用逻辑运算not，对任意类型值进行真假判断，返回参数值的反义布尔值。 op_or 使用逻辑运算or，对任意类型值进行真假判断。当任意参数值为真时返回true，所有参数值为假时返回false。
窗口分区，根据分区表达式将数据划分成不同的分区。 任意 是 order by order_expression 窗口排序，根据排序表达式对各个分区内的每一行进行排序。 任意 是 返回值类型：integer 示例：status,host,ntile(5) over (partition
”。 在“配置转储”页面，设置转储日志相关参数。 表1 配置转储参数说明 参数名称 说明 示例 日志源 当前账号：对用户所在账号下所产生的日志进行转储。 其他账号：对委托人账号下所产生的日志进行转储，如需转储其他账号日志，需该账号使用者在IAM中创建委托，创建完成后，请记下委托名称和委托人账号名称。
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