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1000 as "平均", APPROX_QUANTILE_DS("request_time", 0.50)*1000 as "P50", APPROX_QUANTILE_DS("request_time", 0.90)*1000 as "P90" ,APPROX_QUANTILE_DS("request_time"
"id":7990, "content":"this is a log" } 加工规则 e_set("topic","app","tag","stu") 加工结果 {topic: app source: 192.168.0.1 tag: stu id: 7990 content: this is
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费云日志服务的计费规则。 适用场景 云日志服务采集日志后，日志数据可以在云日志控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 适用计费项 按照用户实际使用
户行为等。您可以通过匿名写入采集各种浏览器、iOS App或Android App的用户信息，例如： 用户使用的浏览器、操作系统、分辨率等信息。 用户浏览行为记录（例如：用户在网站上的单击行为、购买行为等信息）。 用户在App中的停留时间、是否活跃等信息。 开启匿名写入 登录云日志服务控制台。
10\ncity:nanjing,Maki,18"), "name",["city", "age"]) 从OBS资源构建 e_search_table_map(tab_parse_csv(res_obs_file("https://obs.xxx.myhuaweicloud.com","dsl-test-xx"
"client_ip": "192.168.0.2", "receive_time": 1587214851, "topic": "app", "class": "test_case", "id": 7892, "content": "this is a log test"
添加日志转储至OBS als addLogPailToOBS 修改日志转储至OBS als updateLogPailToOBS 删除日志转储至OBS als deleteLogPailToOBS 批量启动暂停周期性日志转储 als batchActionLogPailToOBS 创建指标过滤器
在相关接入配置页签，勾选待解除的配置，单击“批量解除关联”。 单击“确定”，解除该主机组与所勾选的接入配置的关联。 复制主机组ID 鼠标悬浮在主机组名称上，支持复制主机组ID。 导出主机信息 在“主机”页面的区域内主机、CCE集群或区域外主机下方，勾选需要导出的主机。 单击“导出”，即可将主机信息导出到本地进行查看。
"k0")) 加工结果 ctx: ["k1","k2"] hello: ["k0", "k1", "k2"] lst_append 在列表结尾追加元素。 函数格式 lst_append(list_string, value1, value2, ...) 参数说明 参数名称 数据类型 是否必填
"ecs-kwxtest", "hostIP" : "192.168.0.156", "appName" : "default_appname", "containerName" : "CONFIG_FILE", "clusterName"
lts:logs:list - √ x OBS转储 POST /v2/{project_id}/log-dump/obs lts:transfers:create obs:bucket:CreateBucket obs:bucket:HeadBucket obs:bucket:GetLifecycleConfiguration
示例1：假如apple_price的值大于等于orange_price的值，则返回true。 测试数据 { "apple_price": 16, "orange_price": 14 } 加工规则 e_set("test_ge", op_ge(ct_int(v("apple_price"))
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。须先保存一个图表后，才可另存为可视化图表。 单击“下载”，可下载当前SQL查询结果的可视化数据，该文件为.csv。 单击按钮添加告警，在
Mac OS X 10_9_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/192.168.0.0 Safari/537.36 new_column:{"family":"Mac","brand":"Apple","model":"Mac"}
"status": "red" } ] } } 多层数组对象嵌套的复杂JSON数据加工 以一个复杂的保护多层数组嵌套的对象为示例，将users下的每个对象中的login_histories的每个登录信息都拆成一个登录事件。 原始日志 { "content":{
MV_PREPEND ('1', ARRAY['1','2']) 返回结果 ["1","1","2"] mv_append函数 将指定的元素添加到数组的末尾。 语法：mv_append(arr, expr) 表16 参数说明 参数名称 描述 类型 是否必选 arr 原始数组 Array（String/Number）
即查询的时候最后遇到的值。 SELECT LATEST(visitCount) APPROX_QUANTILE_DS(expr, probability) 计算数值expr的近似分位数，probability应介于0和1之间。 APPROX_QUANTILE_DS(expr, probability)
即可删除。 删除告警行动规则前需要先删除该行动规则绑定的告警规则。 搜索告警行动规则 在右上角的搜索框中输入规则名称关键字，单击后显示匹配对象。 父主题： 配置日志告警行动规则
Content-Type 是 String 该字段填为：application/json;charset=UTF-8。 最小长度：30 最大长度：30 Content-Encoding 否 String 日志压缩格式 枚举值： GZIP SNAPPY gzip snappy 表3 请求Body参数 参数
语句，查询日志并生成新的快速分析。 快速分析的字段长度最大为2000字节。 快速分析字段分布统计展示前100条数据。 前提条件 快速分析的对象为结构化日志中提取的关键字段，创建快速分析前请先对原始日志进行结构化配置。 创建快速分析 可通过日志结构化打开“快速分析”按钮进行创建。也可通过如下步骤进行创建。
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