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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)=
上报高精度日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台“主机管理 > 安装ICAgent”的安装命令中获取，端口为8102，调用时使用该参数请参见请求示例。 每次上报的时候， 每条日志都必须带一个纳秒级的时间戳。在LTS界面查看日志的时候
Flink消费 云日志服务LTS提供的LTS-Flink-Connector工具用于对接flink，包括消费者(Consumer)和生产者(Producer)两部分。 消费者用于从云日志服务中读取数据，支持exactly once语义，支持shard负载均衡，生产者用于将数据写入云日志服务
LTS SDK接入错误码 当您使用LTS SDK报错时，请参见表1进行处理。 表1 错误码 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 参数类错误（LTS.00XX） LTS.0001 %@ is null. 参数%@为空。 请设置非空的参数后重试。 LTS.0002 %@ is invalid
正则式函数 本文介绍正则式函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 正则式函数 函数 描述 regexp_extract函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串。 regexp_like函数 判断目标字符串是否符合正则表达式。 regexp_extract_all
类型转换函数 本文介绍类型转换函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 类型转换函数 函数 描述 cast函数 将值从一种数据类型转换为另一种数据类型，并将数据类型提供给动态参数。 cast函数 将值从一种数据类型转换为另一种数据类型，并将数据类型提供给动态参数。
数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n位小数；如果n不存在，则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n
SQL聚合函数 聚合函数是对结构化后的日志的指定列进行的统计运算。聚合函数返回的是单个值，经常与SELECT语句和GROUP BY语句一起使用。LTS支持如下表格所示聚合函数，具体请参考表1。 在聚合函数的使用中请注意以下几点： 聚合函数可用在任何查询的SELECT子句中。您可以使用如
SQL数学函数 功能描述 数学函数为标量函数中的一种，只支持数值类型的字段，能够实现对数值进行取整、取绝对值、求余等功能，具体请参考表1。 在数学运算中，如果表达式里涉及的操作数皆为整数，那么SQL将会采用整数运算，否则便会切换到浮点运算。您可以将其中一个操作数转换为FLOAT类型来强制进行切换
SQL归约函数 功能描述 归约函数对零个或多个表达式进行操作，并返回单个表达式。如果没有表达式作为参数传递，则结果为 NULL。表达式必须全部转换为公共数据类型，即结果的类型有： 如果所有的参数都是 NULL，结果是 NULL，否则，NULL 参数被忽略。 如果所有的参数包含了数字和字符串的混合
提取字符串动态键值对 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
使用ICAgent收集日志时CPU占用较高怎么处理？ 如果在使用ICAgent收集日志过程中遇到CPU占用较高（例如运行速度变慢/程序崩溃）的情况，请确认您配置的日志采集路径下是否有大量的日志文件，建议您定时清理，以减少ICAgent在收集日志过程中带来的系统资源占用。若还是无法解决
使用ICAgent采集日志时，推荐的日志轮转方案是什么？ 日志轮转也叫日志切割或日志绕接，通俗来讲是对日志文件的大小进行控制。 软件系统通常会长时间的不停机运行，这样会产生很多信息记录到不同的日志中。随着时间的推移，日志的容量自然会越来越大，而硬盘的空间是有限的，就需要对日志文件的大小进行控制
设置LTS日志采集配额和使用量预警 配置超额采集 当日志超过每月免费赠送的额度（500M）时，超过的部分将按需收费。如果每月免费赠送的额度已经可以满足您的使用需求，超过后希望暂停日志收集，可以在配置中心进行设置。 该开关默认为开启状态，开启后表示当日志超过免费赠送的额度（500M）
SQL JSON函数 功能描述 JSON函数用于解析JSON对象或JSON数组，并从中提取值。 语法格式 SELECT json_extract(Results, '$.[0].EndTime') JSON函数语句 表1 JSON函数语句 语句 说明 示例 返回值类型 json_extract
SQL JOIN语法 JOIN子句可以关联查询两个或多个表数据，本文介绍JOIN子句的基本使用方法。 语法 select key from t1 LEFT|RIGHT|INNER JOIN t2 on t1.key=t2.key 当前日志服务支持LEFT JOIN、RIGHT JOIN
设置云端结构化模板 云日志服务（LTS）目前支持的结构化模板有两种，分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板，不支持修改系统模板的字段类型和删除字段，详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中，日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下，选择“系统模板”，选择对应的系统模板
设置云端结构化模板 云日志服务（LTS）目前支持的结构化模板有两种，分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板，不支持修改系统模板的字段类型和删除字段，详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中，日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下，选择“系统模板”，选择对应的系统模板
是否支持Log4j插件上报日志到LTS？ LTS不支持log4j插件上报日志到LTS，原因如下： 目前Log4j官网已经不再提供Log4j的后期维护，推荐用户使用Log4j2，支持Log4j2插件上报日志到LTS。 因为Log4j存在巨大的安全隐患，所以不再提供Log4j的日志采集能力
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、身份证号
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