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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")
日期时间偏移 处理函数 dt_add函数的参数如下： dt_add(字段名, dt1=None, dt2=None, year(s)=None, month(s)=None, day(s)=None, hour(s)=None, minute(s)=None, second(s)=None
{ time1: 1562741899 time2: 1562731122 time_diff: 10777 } 父主题： 使用DSL加工函数处理日期时间
替换（关键函数regex_replace）、Base64转码（关键函数base64_encoding）、MD5编码（关键函数md5_encoding）、str_translate映射（关键函数str_translate）等。更多信息，请参见正则表达式函数和编码解码函数。 场景1：手机号脱敏
场景一：过滤LTS日志 您可以使用e_if函数与DROP参数、e_if_else函数与DROP参数过滤日志，也可以使用e_drop函数或e_keep函数过滤日志。 常用规则如下所示： e_keep(e_has(...))：满足条件时保留，不满足条件时丢弃。 e_drop(e_has(
map函数进行数据富化 本文介绍使用映射富化函数e_dict_map、e_search_dict_map进行数据富化的实践案例。 背景信息 日志服务数据加工映射富化函数包括普通映射函数和搜索映射函数，两者区别如下所示： 普通映射函数使用文本完全匹配方式来映射。普通映射函数包括e_
e_drop()) 通过流程控制函数中的e_if函数、事件检查函数中的e_not_has函数删除不存在srcaddr和dstaddr字段的日志。 通过流程控制函数中的e_if函数、操作符函数中的op_not函数、事件检查函数中的e_match函数删除srcaddr和dstaddr字段不符合IP地址格式的日志。
将日志中的时间转换成指定格式 把日志中的时间字段从字符转化成指定格式。 使用date_parse函数将时间字段，从字符串转化成年-月-日 时:分:秒。 使用date_format函数截取年-月-日部分。 使用group by进行分组。 日志样例： time:2017-05-17 09:45:00
日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 处理函数 推荐dt_parse函数将Unix时间戳转换为日期时间字符串。 e_set函数中的tz参数设置会将不带时区的日期时间对象处理为带时区的，或将原时区的转换为目标时区。 Unix时间戳转换成带时区的时间字符串对象。 原始日志 {
日期时间对象和日期时间字符串的相互转换 处理函数 dt_parse智能转换函数可以将日期时间字符串或Unix时间戳转换为日期时间对象。 dt_astimezone函数返回一个带新时区信息的日期时间对象。 场景1：不带时区信息的日期时间字符串转换成指定时区的日期时间对象。 对于不带
日期时间字符串和Unix时间戳的相互转换 处理函数 dt_str智能转换函数，可以将Unix时间戳、日期时间对象和日期时间字符串转化为指定格式的日期时间字符串。 dt_strftimestamp函数只支持将Unix时间戳转化为日期时间字符串。 dt_parsetimestamp智能转换函数，可以将日期时间字
场景七：数据转化纳秒级的Unix时间戳 部分场景需要云日志服务的数据加工才能够满足纳秒级精度时间戳的需求，当原始日志中存在Unix时间格式字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成纳秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4", "time": 1704983810,
时间戳 部分场景需要日志服务的数据加工满足高精度时间戳的需求，当原始日志中存在标准 ISO8601时间格式的字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成微秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4", "time": 1704983810,
LTS地图 以地图作为背景，通过图形颜色、图像标记的方式展示地理数据信息。云日志服务（LTS）提供的地图，包括中国地图和世界地图。您在查询和分析语句中使用特定函数（中国地图：ip_to_province函数，世界地图：ip_to_country函数）后，云日志服务（LTS）将以地图形式展示分析结果。
"log")) 加工结果 { "type": "log", "content": "this is a log" } 父主题： 使用DSL加工函数清洗LTS日志数据
本文档介绍如何使用不同方案提取字符串键值对。 常用方案比较 字符串动态键值对提取分为关键字提取、值提取、关键字加工和值加工，常用方案为采用e_kv函数、e_kv_delimit函数和e_regex函数等。不同提取场景的三种方案如下： 方案 关键字提取 值提取 关键字加工 值加工 e_kv 使用特定正则表达式 支持
LTS SQL 称为 SQL。 SQL语言由用于处理数据库和数据库对象的命令和函数组成。使用该语言时需遵循有关表达式和文本使用的规则。因此在SQL参考章节，除了SQL语法参考外，还会看到有关表达式、函数和操作符等信息。SQL基本查询语句如下： 目前此功能支持全部用户使用的局点有：
与其他云服务的关系 云日志服务与其他服务之间关系，如表1所示。 表1 与其他服务之间关系 交互功能 相关服务 通过CTS服务，您可以记录与云日志服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS） 通过OBS服务，您可
数据不完善时，您可以从OBS中获取数据。日志服务数据加工支持使用res_obs_file函数从OSS中获取数据，再使用tab_parse_csv函数构建表格，最后使用e_table_map函数进行字段匹配，返回指定字段和字段值，生成新的日志数据。 实践案例 原始日志 {
求填写“图表名称”，开启“同时添加到仪表盘”，单击“确定”，可视化图表保存成功；当选中某个可视化图表时，单击“保存”，可对该图表进行修改。 单击“另存为”，在弹出的“另存为可视化图表”中，根据业务需求填写“图表名称”，开启“同时添加到仪表盘”，单击“确定”，对已有可视化图表进行复制。
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