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华为云账号的项目ID（project id）。 String 必填 - accessKeyId 华为云账号的AK。认证用的AK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议密文存放，使用时解密，确保安全。 String 必填 - accessKeySecret 华为云账号的SK。
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 {
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":
对于不带时区信息的日期时间字符串2019-06-02 18:41:26，可以通过Unix时间戳，实现不同时区下的日期时间的相互转换。将洛杉矶时区的日期时间转换为上海时区的日期时间。 原始日志：已知time字段的值的时间是洛杉矶时间 { "time" : "2019-06-04 2:41:26" } 加工规则
ORDER BY "被访问次数" DESC LIMIT 30 响应最慢的URL图表所关联的查询分析语句如下所示： * | SELECT http_host AS "网站",url_extract_path (COALESCE ( url, '/' )) AS URL
ix时间戳。 场景1：不带时区信息的日期时间字符串类型转换为Unix时间戳。 对于不带时区信息的日期时间字符串如2019-06-02 18:41:26，将日期时间转化为Unix时间戳，需要指定该日期时间的时区，不同的时区转化得到的Unix时间戳的值不一样。 原始日志 { "time":
场景五：使用default传参为日志不存在的字段填充默认值 原始日志 { "content": "this is a log" } 加工规则： e_if(e_not_has("type"), e_set("type", "log")) 加工结果 { "type": "log"
公告 公告是对新功能的介绍，展示云日志服务功能的最新动态。 如需查看更多功能介绍，您可以单击更多。 我的收藏/我的收藏（本地缓存） 我的收藏展示您收藏的日志流，有两种收藏方式：我的收藏和我的收藏（本地缓存）。 我的收藏：将日志流保存至数据库中，默认为关闭状态。当您的账号开通写权限时，可显示该功能和我的收藏（本地缓存）。
是 字段名或多个字段名的列表。 sep String 否 关键字与值的正则表达式的分隔符串，默认为=，不限于单个字符。 说明 可以使用非捕获分组，但不能使用捕获分组。 quote String 否 引用符，用于包裹值的字符。默认为"。 说明 提取的动态键值对的值一般需要quote来
字段操作函数 本文介绍字段操作函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 函数 说明 V 获得日志特定字段的值。当同时传入多个字段名时，返回日志中第一个存在的字段的值。支持和其他函数组合使用。 e_set 添加新字段或为现有字段设置新的字段值。支持和其他函数组合使用。 e_drop_fields
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：
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：
建议停止1分钟再关闭整个服务, 目的就是让消费者完成后台的异步任务, 安全的退出 // 如果消费者突然关闭, 没有调用shutdown方法; 或者调用shutdown方法之后, 没有等待一定的时间. 那么可能造成下次消费时, 会有一定的重复数据, 因为消费者后台的异步任务没有保存checkPoint点
中间件-Flink日志 Flink是一个大数据处理引擎的处理框架，是针对流进行的处理。它是Apache旗下的一个框架和分布式的处理引擎，用于对无界和有界的数据进行状态的计算。Flink的核心特点包括高吞吐、低延迟（每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟），以及结果的准确性（Flink提供了时间事件（ev
SQL IP函数 使用限制 LTS提供的IP与地域之间的关系，来自于第三方IP库，且数据是周期性更新（约半年），不承诺IP与地域关系完全正确；后续LTS会优化，缩短IP库的更新周期，为用户提供更好的体验。 单IP函数聚合查询的数据量上限为500万，查询的数据超出上限可能导致查询超时。 功能描述
在“可视化”页签下输入SQL查询语句对相应的字段进行查询，即可返回所需的日志内容。 查询结果呈现 表格 下面的语句查询请求的host，request_uri所对应的日志各有多少条，发送的请求体的大小（MB），请求返回的状态码分别是2xx, 3xx, 4xx, 5xx的占比，并按照日志条数降序排列。
whereExpr)的语法在聚合之前进行过滤，即聚合函数只会聚合满足过滤条件的列。 在同一个SQL查询语句中，根据过滤条件的不同，对应的聚合函数所呈现的结果会不同。 只有COUNT函数可以跟DISTINCT搭配使用。 聚合操作没有固定的执行顺序。如果在执行具有多个聚合函数的SQL语句查询
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
ana的简称，它们组合起来提供了业界最常用的日志分析和可视化工具。 Elasticsearch是一个基于Lucene的开源、分布式、RESTful搜索和分析引擎。 Logstash是一个开源的、服务器端的数据处理管道，能够同时从多个来源实时接收、转换并将数据发送到用户选择的“存储库”。通常用于日志的收集、过滤和转发。
单击“所属日志组”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志组，若没有所需的日志组，单击“所属日志组”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志组页面创建新的日志组。 单击“所属日志流”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志流，若没有所需的日志流，单击“所属日志流”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志流页面创建新的日志流。
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