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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"
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:
关闭索引后,历史索引的存储空间将在当前日志流的数据保存时间到期后,自动被清除。 云日志服务默认已为部分内置保留字段创建字段索引,请参见内置保留字段。 不同的索引配置,会产生不同的查询和分析结果,请根据您的需求,合理创建索引。全文索引和字段索引互不影响。 索引配置修改后,对新写入的日志数据生效,历史日志数据不会生效。
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
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
00:00:00~2021-01-02 01:00:00)的网站访问量。 6000.0表示昨天同时段(例如2021-01-01 00:00:00~2021-01-01 01:00:00)的网站访问量。 0.999表示当前1小时与昨天同时段的网站访问量比值。 图1 查询和分析结果 分列显示查询和分析结果
00:00:00~2021-01-02 01:00:00)的网站访问量。 6000.0表示昨天同时段(例如2021-01-01 00:00:00~2021-01-01 01:00:00)的网站访问量。 0.999表示当前1小时与昨天同时段的网站访问量比值。 图1 查询和分析结果 分列显示查询和分析结果。
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
t是否对日志数据进行采集)、采集Syslog日志到AOM、采集容器标准输出到AOM、ICAgent诊断开关。 设置采集开关 登录云日志服务控制台。 左侧导航选择“配置中心”,单击“ICAgent采集开关”。 ICAgent采集开关是用来控制ICAgent是否对日志数据进行采集。
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。
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
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
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
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
当新值非空,且目标字段不存在时,设置目标字段。 overwrite 总是设置目标字段。 overwrite-auto 当新值非空,设置目标字段。 父主题: DSL数据加工语法(邀测)
选择目标字段,将该字段在表格中隐藏。 表格配置 每页显示 每页显示的数据条数。 显示总数 显示表格数据的总条目数。 列配置 对齐方式 表格数据的对齐方式,支持左对齐,右对齐以及居中。 开启搜索 开启后,即可对表格列数据进行搜索功能。 开启排序 开启后,即可对表格列数据进行排序功能。 字体大小 表格字体的大小,取值范围为12px~24px
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
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