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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
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。
使用DSL加工函数清洗LTS日志数据 您可以通过日志加工函数清洗您所采集的海量日志数据，实现数据格式标准化。本文介绍调用函数清洗数据的常见场景和相关操作。 DSL加工的功能在邀测中，支持华北-北京四、华东-上海一、华南-广州局点，仅针对用户内测使用，后续将全网开放，敬请期待！ 场景一：过滤LTS日志
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":
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
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
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
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"
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。
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
云防火墙CFW接入LTS 支持云防火墙CFW日志接入LTS。LTS对于采集的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以为您提供一个实时、高效、安全的日志处理能力。 具体接入方法请参见配置日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
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
offset ] 数据类型 SQL查询中支持的数据类型如表1。如果当前字段数据类型需要改为其他数据类型，我们会进行数据类型的转换。例如STRING类型的字段转为LONG类型。字段数据类型转换之后的结果将会显示默认值，如STRING类型的数据转换为LONG类型的数据，结果会显示为LO
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
已创建的集群名称。 test 数据库名称 集群的数据库名称。有两种数据库，分别是“gaussdb”和“postgres”。默认集群数据库为“gaussdb”。 gaussdb 用户名 数据库的管理员用户名。 lts-test 密码 数据库的管理员密码。 - schema名称 数据库对象的集合名称。
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
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
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