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场景八：数据转化微秒级标准 ISO8601 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"
配置LTS日志转储至OBS后，OBS桶无法查看历史数据？ 在云日志服务LTS控制台，配置OBS转储后，OBS桶无法查看历史数据，是因为云日志服务配置的日志转储是将最新产生的日志转储到OBS桶中，不会对历史日志进行转储。 更多信息请参考日志转储至OBS。 父主题： 日志转储
使用e_dict_map、e_search_dict_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
查看LTS实时最新日志，每一次加载数据时延是多久？ 在LTS控制台查看LTS实时最新日志，正常情况下，每隔5秒加载一次。如果这5秒内没有产生日志，则不显示；5秒后会继续调用接口，刷新出产生的日志数据。即如果每5秒都有日志数据产生，则加载数据时延为5秒。 父主题： 日志搜索与分析
集进行应用监控。 数据接入服务 DIS 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪
日志组和日志流。创建日志组后，可以在该日志组下方创建多个日志流，方便对日志做进一步分类管理。创建日志流后，您可以将日志数据采集保存到日志流上，通过日志流对日志数据进行搜索分析、日志告警、日志转储、可视化展示、日志加工等。 为了快速了解并使用云日志服务LTS，建议您按照如下步骤进行操作：
Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 当您选择了裸金属服务BMS接入方式时，云日志服务可以将BMS待采集日志的路径配置到日志流中，IC
color="#FF0000">${event_severity}</font> 钉钉 钉钉渠道的内容支持Markdown语法。更多信息请参见钉钉开放平台-自定义机器人接入。目前支持的元素参考如下： 标题 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ##### 五级标题
用等多类端侧日志无法快速采集。 数据传输不可靠：移动端日志数据量多且频繁，传输速度慢，也极易出现丢失，对业务分析造成一定影响。 数据处理不方便：原始数据不方便处理，不方便快速与大数据平台实现对接。 云日志服务LTS支持采集多种移动端日志，融合大数据完成业务运营分析，基于LTS可以实现：
SDK】后，我们将通过被集成的【华为云日志服务移动端日志采集 SDK】向开发者的最终用户（以下简称“您”或“用户”）提供相关服务，处理开发者应用相关的数据，相关数据中可能包含您的个人信息。华为非常重视您的个人信息和隐私保护，我们将会按照法律要求和业界成熟的安全标准，为您的个人信息提供相应的安全保护
前提条件 日志已接入LTS。 已购买DMS。DMS存储独立收费，收费详情请参见：华为云定价 在注册DMS Kafka实例前，需在安全组中，开放入方向规则198.19.128.0/17和9011端口。如果DMS的子网关联了网络ACL，需要放开网络ACL入方向规则，协议为TCP， 入方向规则源地址198
设备接入IoTDA接入LTS AI开发平台ModelArts接入LTS MapReduce服务MRS接入LTS 云数据库RDS for MySQL接入LTS 云数据库RDS for PostgreSQL接入LTS 云数据库RDS for SQLServer接入LTS 应用与数据集成平台ROMA Connect接入LTS
日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方
松构建、管理和部署任意规模的API，并上架API云商店进行售卖。借助API网关，可以简单、快速、低成本、低风险地实现内部系统集成、业务能力开放及业务能力变现。API网关帮助您变现服务能力的同时，降低企业研发投入，让您专注于企业核心业务，提升运营效率。 APIG仪表盘模板支持查看A
FlinkLtsLogProducer用于将数据写到云日志服务中。producer只支持Flink at-least-once语义，在发生作业失败的情况下，写入云日志服务中的数据有可能会重复，但是绝对不会丢失。 用法示例如下，我们将模拟产生的字符串写入云日志服务： // 将数据序列化成日志服务的数据格式
志流的数据。 一个日志流只能创建5个消费组。 一个消费组可以被多个消费者消费，每个消费者不会重复消费数据。 同一个租户（Project_Id）下，消费组名称唯一。 消费者 消费组的基本构成单元，承担消费任务，可以根据您的服务自行决定消费者数量。 Shard 云日志服务将数据必定保
日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方
使用如下资源函数时，必须配置高级预览才能拉取到目标数据。 函数 说明 res_local 从当前数据加工任务中拉取高级参数配置信息。 支持和其他函数组合使用。 res_obs_file 从OBS中获取特定Bucket下的文件内容，支持定期更新数据。 支持和其他函数组合使用。 res_local
日志转储至DIS DIS提供丰富的大数据分析能力，可以将大量日志文件传输到云端做备份，进行离线分析、存储查询及机器学习，还能用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析。同时大量小文本文件可合并转储为大文件，提高数据处理性能。您可以根据业务场景选择是否使用DIS进行日志转储。 建议您优先使用转储至DMS。
printlog 命令）来查看和解析事务日志。 快照日志（Snapshot Log）： 快照日志是ZooKeeper 内存数据状态的序列化表示，它包含了ZooKeeper数据树在某个时间点的完整副本。 快照日志的存储位置与事务日志相同，也在dataLogDir或dataDir指定的目录下
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