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单击“CCE集群”后的目标框，在下拉列表中选择具体的集群。 单击“所属日志组”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志组，若没有所需的日志组，单击“所属日志组”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志组页面创建新的日志组。 单击“所属日志流”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志流，若没有所
单击“所属日志组”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志组，若没有所需的日志组，单击“所属日志组”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志组页面创建新的日志组。 单击“所属日志流”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志流，若没有所需的日志流，单击“所属日志流”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。
(其中pathFile为默认的必传字段，其余字段可选) custom_key_value 否 Map<String,String> 自定义键值对：配置日志接入规则时，可以配置自定义键值对规则，上报日志后，每条日志数据的标签数据中将会有用户自定义的键值对字段，键值对数量不超过20 键的长度限制为1
(其中pathFile为默认的必传字段，其余字段可选) custom_key_value Map<String,String> 自定义键值对：配置日志接入规则时，可以配置自定义键值对规则，上报日志后，每条日志数据的标签数据中将会有用户自定义的键值对字段，键值对数量不超过20 键的长度限制为128，允许的字符有a-zA-Z0-9_-
是 字段名或多个字段名的列表。 sep String 否 关键字与值的正则表达式的分隔符串，默认为=，不限于单个字符。 说明 可以使用非捕获分组，但不能使用捕获分组。 quote String 否 引用符，用于包裹值的字符。默认为"。 说明 提取的动态键值对的值一般需要quote来
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
LTS表格 表格作为最常见的数据展示类型，是组织整理数据最基本的手段，通过对数据的整理，达到快速引用和分析的目的。通过查询分析语法得到的数据结果默认以表格方式进行展示。 查看表格 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择
ELB在分发外部流量时，详细的记录HTTP(S)的访问日志，如URI请求、客户端IP和端口、状态码。 ELB日志可用于审计，也可用于通过时间和日志中的关键词信息搜索日志，同时也可以通过各种SQL聚合函数来分析某段时间内的外部请求统计数据，比如统计1天内所有URI请求404的错误条数；分析1周内的UV（
当日志超过每月免费赠送的额度（500M）时，超过的部分将按需收费。如果每月免费赠送的额度已经可以满足您的使用需求，超过后希望暂停日志收集，可以在配置中心进行设置。 该开关默认为开启状态，开启后表示当日志超过免费赠送的额度（500M）时，继续采集日志，超过的部分按需收费。 云日志服务的计费依据为
在“可视化”页签下输入SQL查询语句对相应的字段进行查询，即可返回所需的日志内容。 查询结果呈现 表格 下面的语句查询请求的host，request_uri所对应的日志各有多少条，发送的请求体的大小（MB），请求返回的状态码分别是2xx, 3xx, 4xx, 5xx的占比，并按照日志条数降序排列。
SQL IP函数 使用限制 LTS提供的IP与地域之间的关系，来自于第三方IP库，且数据是周期性更新（约半年），不承诺IP与地域关系完全正确；后续LTS会优化，缩短IP库的更新周期，为用户提供更好的体验。 单IP函数聚合查询的数据量上限为500万，查询的数据超出上限可能导致查询超时。 功能描述
本文介绍同比和环比函数的基础语法和示例。 compare函数 compare函数用于对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 语法格式 对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。 compare(x,n) 对比当前时间周期内的计算结果与n1、n2、n3秒之前时间周期内的计算结果。
消息模板是告警通知消息的固定格式，系统发送告警通知消息必须使用消息模板向订阅者发送。支持内置消息模板，不同协议的订阅者优先选择模板名称对应的协议模板，如果对应的协议模板不存在，则采用内置的消息模板。使用消息模板发送告警通知消息时，系统会自动将模板变量替换为告警规则中的内容。 创建消息模板
单击“所属日志组”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志组，若没有所需的日志组，单击“所属日志组”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志组页面创建新的日志组。 单击“所属日志流”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志流，若没有所需的日志流，单击“所属日志流”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。
单击“所属日志组”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志组，若没有所需的日志组，单击“所属日志组”目标框后的“新建”，在弹出的创建日志组页面创建新的日志组。 单击“所属日志流”后的目标框，在下拉列表中选择具体的日志流，若没有所需的日志流，单击“所属日志流”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。
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
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
ana的简称，它们组合起来提供了业界最常用的日志分析和可视化工具。 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。
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，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：
中间件-ElasticSearch日志 ElasticSearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，被广泛用于构建实时的、可扩展的搜索和分析应用程序。它的主要作用是存储、搜索和分析大量的数据。ElasticSearch的日志是记录其运行过程中各种信息的重要工具，主要有以下两种类型： 主要日志（cluster-name
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