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云数据库GeminiDB Mongo接入LTS 支持云数据库GeminiDB Mongo日志接入LTS。 具体接入方式请参考日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
您分散存储数据，面临日志数据不完善时，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
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
数据复制服务DRS接入LTS 支持数据复制服务（DRS）日志接入LTS。配置访问日志后，DRS实例（包含实时迁移、备份迁移、实时同步、实时灾备和录制回放实例）新生成的所有日志记录会上传到云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）进行管理。 具体接入方法请参见日志配置管理。
云数据库RDS for PostgreSQL接入LTS 支持云数据库RDSfor PostgreSQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
构建字典与表格进行数据富化 字典和表格是对数据进行富化时主要使用的两种数据结构，本文档主要介绍这两种数据结构的常见构建方式，并对比不同构建方式的优缺点。 字典构建 不同字典构建方式对比参考如下： 表1 不同字典构建方式对比 构建方式 优点 缺点 直接构建 直观、简单、方便。 如果
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":
云数据库RDS for SQLServer接入LTS 支持云数据库RDS for SQLServer日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
应用与数据集成平台ROMA Connect接入LTS 支持应用与数据集成平台ROMA Connect日志接入LTS。 具体接入方法请参见查看API调用日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
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"
的一些数据信息，比如值，名称等。 刻度文本格式 可配置为分类、百分比、分类：百分比或分类：数值（百分比）。 标签位置 开启是否显示刻度后，可配置此参数，调整标签在图表中的位置。 查询分析设置 数据 分类数据对应的数值。 第一层数据 类目 分类数据。 展示数量 显示分类数据的个数。
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
ua_parse_device(value) 参数说明 参数名称 数据类型 是否必填 说明 value String 是 待解析的User-Agent字符串。 返回结果 返回JSON类型的数据集。 函数示例 测试数据 { "http_user_agent":"Mozilla/5
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
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： 使用Flume采集文本日志上报到LTS
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： 使用Flume采集文本日志上报到LTS
该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容（新版）。 新版查询功能支持的局点信息请参考用户指南-日志可视化里的可视化章节。数据聚合结果不超过100亿条。仅支持分析最近30天内的数据，30天以上的数据不支持SQL分析。如您有更大的使用需求，请提工单申请。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST
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
方法的返回值为一个checkPoint // 如果您在处理这批数据的时候, 遇到什么异常或者说想重新获取这一次的数据, 那么 return checkPointTracker.getCurrentCursor(); return null; } @Override // 当调用Cli
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