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flink消费保证最终一致性，即您可以获取到这条日志流的全部内容，但由于时间为服务端时间，所以在获取日志流的过程中，可能导致获取到的日志数量跟LTS页面查询的日志数量不一致。 语法结构 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
表示查询18:00:00~19:00:00的日志数据。 自定义：表示查询指定时间范围的日志数据。 SQL查询约束有： 单次查询返回结果最多10W条。 当聚合结果超过10W时，聚合结果可能存在误差。 SQL查询语句中，string类型的where条件的键值有限制： 精确查找value需添加英文单引号，
大小对应所表示的数据的比例，从而直观地展示出各部分与整体之间的关系。 环图 环图本质上是将饼图中心挖空，相比于饼图来说有如下优点： 在原有构成的基础上增加了总数显示，展示了更多的信息。 两个饼图直接进行比较是非常不直观的，两个环图间可以通过环状条长度进行简单的对比。 南丁格尔玫瑰图
日志搜索与分析是运维中不可或缺的一环。日志接入成功后，云日志服务（LTS）支持对采集成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和索引配置，因为结构化后数据具有严格的长度和
P是放置在持续时间表示的开始处的持续时间指示符（对于期间）。 Y是日历年数值之后的年指示符。 M是日历月数值之后的月份指示符。 W是周数值之后的周指示符。 D是日历天数值之后的日期指示符。 T是表示的时间分量之前的时间指示符。 H是小时数值之后的小时指示符。 M是分钟指示符，紧随分钟数的值。 S是秒数值之后的第二个指示符。
在仪表盘模板下方，选择“METRIC仪表盘模板 > 日志生成指标任务监控中心”，查看图表详情。 过滤规则ID，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct(task_set) 输入行数图表所关联的查询分析语句如下所示： SELECT CASE WHEN "input"
接入，可以直接应用模板的数据模型作为示例日志。 选择模板后，“模板详情”中会自动显示对应的日志解析结果。 结构化配置时，如果使用系统模板，则系统模板中的时间为自定义日志时间。支持通过模板名称搜索模板，方便用户快速查询模板信息。 string类型的字段不支持使用运算符（>=<）或 in
接入，可以直接应用模板的数据模型作为示例日志。 选择模板后，“模板详情”中会自动显示对应的日志解析结果。 结构化配置时，如果使用系统模板，则系统模板中的时间为自定义日志时间。支持通过模板名称搜索模板，方便用户快速查询模板信息。 string类型的字段不支持使用运算符（>=<）或 in
日志接入概述 日志接入是指通过各种手段采集应用程序或服务在运行时产生的系统运行状态、错误信息、用户操作记录等日志信息，并将这些日志信息存储到指定的位置，以便后续分析和使用。这些日志信息对于系统运维、故障排查以及业务分析都具有重要意义。 云日志服务提供实时日志接入功能，通过ICAg
日志管理 日志管理概述 管理日志组 管理日志流 查看日志管理 设置多账号日志汇聚
日志搜索与分析（默认推荐） 日志搜索与分析概述 设置云端结构化解析日志 设置LTS日志索引配置 搜索日志 查看LTS实时日志 分析LTS日志 SQL分析语法介绍
日志告警 日志告警概述 配置日志告警规则 配置日志告警行动规则 查看LTS告警列表
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提供了时间事件（ev
日志搜索与分析（管道符方式-邀测） 进入搜索LTS日志页面 设置云端结构化解析日志 设置LTS日志索引配置 搜索日志 查看LTS实时日志 SQL函数
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式将日志流中的日志进行结构化，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤
刚完成接入配置则需要等待1~5分钟，日志才会开始上报。 排查相同主机的同一个日志采集路径，是否已在AOM进行了配置。在AOM配置后则不能在LTS重复配置。 参考ECS接入排查是否存在不规范的配置导致日志采集失败。 若以上解决办法无法解决您的问题，请提交工单寻求技术支持工程师的帮助。 父主题： 日志接入
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式将日志流中的日志进行结构化，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤
时间字段 时间字段类型 云日志服务的保留字段__time__：用API/SDK写入日志数据时指定的日志时间，该字段可用于日志投递、查询、分析。 日志中原有的时间字段：日志在生成时，用于记录日志事件发生时间的字段，是原始日志的字段。 转换时间字段格式的方式： 将__time转化成时间戳
whereExpr)的语法在聚合之前进行过滤，即聚合函数只会聚合满足过滤条件的列。 在同一个SQL查询语句中，根据过滤条件的不同，对应的聚合函数所呈现的结果会不同。 只有COUNT函数可以跟DISTINCT搭配使用。 聚合操作没有固定的执行顺序。如果在执行具有多个聚合函数的SQL语句查询时，执
返回类型 JSON数组。格式为[当前计算结果, n秒前的计算结果, 当前计算结果与n秒前计算结果的比值, n秒前的UNIX时间戳]。 示例说明 环比今天3小时与昨天3小时的网站访问量。 选择查询和分析的时间范围为今天某3小时，并执行如下查询和分析语句。其中86400表示当前时间减去864
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