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支持创建日志指标规则，将上报到LTS的日志数据提取为指标来统一管理，便于后续在应用运维管理控制台的指标浏览、仪表盘界面实时查看数据。 背景信息 用户在LTS页面只需按照业务需要创建指标规则即可生成自己的统计报表，设置单个日志过滤条件或通过添加关联关系和添加组设置多个日志过滤条件，保留符合条件的日志，对用户特定
主机和云服务的日志数据上报至云日志服务LTS后，LTS会根据配置的日志存储时间定时清理日志内容。例如日志存储时间为30天，上报到LTS的日志只保存30天，30天后开始删除日志内容。请以创建日志组或日志流时设置的日志存储时间为准，详情请参考管理日志组和管理日志流。超出存储时间的日志数据将会被自动删除，对于需要长期存
”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。详细请参考管理日志流。 单击“下一步：采集配置”。 在采集配置页面，参考表1设置参数。 表1 采集配置 参数类型 名称 说明 基本配置 采集配置名称 自定义采集配置名称，长度范围为1到64个字符，只支持输入英文、数字、中
单击“确定”，完成主机的添加。 移除主机 在主机组列表，单击待修改的主机组所在行前的。 在主机页签，单击待移除主机所在行操作列的“移除”。 在弹出的移除主机页面，单击“确定”，将该主机移除。 自定义标识主机组下的主机不支持该操作。 取消部署 在主机组列表，单击待修改的主机组所在行前的。 在主机页签，单击待移除主机所在行操作列的“取消部署”。
B的标准存储包（100GB/月），在费用中心的资源包页面存储总量有100GB*1个*24小时*30天=72000GB。 若只购买1个数量100GB的读写流量包，在费用中心的资源包页面总量显示100GB。 若只购买1个数量100GB的索引流量包，在费用中心的资源包页面总量显示100GB。
日志组和日志流是云日志服务进行日志管理的基本单位，在使用云日志服务时，您首先需要创建一个日志组，然后在日志组中创建日志流。 登录云日志服务控制台。 在“日志管理”页面，单击“创建日志组”，参考表1填写日志组相关信息。 图2 创建日志组 表1 参数说明 参数 说明 示例 日志组名称 日志组名称只支持输入英文、数字
t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， 会按照时间戳排序展示在页面上。关于上报日志的约束与限制请参考日志读写限制。 URI POST /v2/{project_id}
务日志将存储在dataDir指定的目录下。 在事务日志的目录中，存在version-2的子目录，这个目录表示当前ZooKeeper使用的事务日志格式版本号。在该目录下，存在一系列名为log.<txid> 的文件，其中<txid>是一个十六进制数，表示写入该日志的第一个事务的ID。
用户访问凭证。登录LTS控制台，单击账号名称>我的凭证>访问密钥，在访问密钥页面中，可直接复制访问密钥ID。 - 添加仪表盘。 在左侧菜单栏中，单击 选择Dashboards，在New dashboard页面中，单击add an empty panel。 在New dashboards页面中，选择hw
日志上报到LTS。日志接入LTS后，用户就可以在云日志服务控制台进行一系列操作，例如搜索与分析日志、使用统计图表或仪表盘可视化展示日志统计结果、设置日志告警、设置日志转储等。 日志接入前，需要确认开启ICAgent采集开关，请参考设置LTS日志采集配额和使用量预警。 采集开关默认
会丢失一个反斜杠，因为json解析会将第一个反斜杠作为转义符处理。 开启格式化按钮：设置JSON默认展开层级，最大设置为10层。 关闭格式化按钮：对于JSON格式的日志，将不会格式化层级显示。 日志折叠设置 鼠标悬浮在按钮上，单击“日志折叠设置”，在弹出的日志折叠设置页面中，设置长日志字符个数。
添加仪表盘。 在左侧菜单栏中，单击 选择Dashboards，在New dashboard页面中，单击add an empty panel。 在New dashboards页面中，选择hws-lts-grafana-datasource-plugin插件和填写对应的sql语句。 在右上角选择对应时间，并单击
保存LTS快速查询日志条件 当您需要重复使用某一关键字搜索日志时，可以将其设置为快速查询语句。 创建快速查询 在云日志服务控制台，单击“日志管理”。 在日志组列表中，单击日志组名称前对应的按钮。 在日志流列表中，单击日志流名称，进入日志详情页面。 在“统计图表”页签，单击，输入“快速查询名称”和“快速
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。 Kibana是一个开源的分析和可视化平
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
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，在弹出的“
日期时间对象和日期时间字符串的相互转换 处理函数 dt_parse智能转换函数可以将日期时间字符串或Unix时间戳转换为日期时间对象。 dt_astimezone函数返回一个带新时区信息的日期时间对象。 场景1：不带时区信息的日期时间字符串转换成指定时区的日期时间对象。 对于不带时区信息的日期时间字符串2019-06-02
使用默认拦截器处理日志 使用Flume采集器时，拦截器是简单的插件式组件，设置在Source和Channel之间。Source接收到的事件Event，在写入Channel之前，拦截器都可以进行转换或者删除这些事件。每个拦截器只处理同一个Source接收到的事件。 时间戳拦截器 该拦截器的作用是将
使用默认拦截器处理日志 使用Flume采集器时，拦截器是简单的插件式组件，设置在Source和Channel之间。Source接收到的事件Event，在写入Channel之前，拦截器都可以进行转换或者删除这些事件。每个拦截器只处理同一个Source接收到的事件。 时间戳拦截器 该拦截器的作用是将
ON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个服务器每隔1分钟写入一条日志，包含当前信息状态，以及相关服务器和客户端节点的统计状态信息。 日志样例 { "content":{
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