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日期时间对象和Unix时间戳的相互转换 处理函数 推荐dt_parse函数将Unix时间戳转换为日期时间字符串。 e_set函数中的tz参数设置会将不带时区的日期时间对象处理为带时区的，或将原时区的转换为目标时区。 Unix时间戳转换成带时区的时间字符串对象。 原始日志 {
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":
对于不带时区信息的日期时间字符串2019-06-02 18:41:26，可以通过Unix时间戳，实现不同时区下的日期时间的相互转换。将洛杉矶时区的日期时间转换为上海时区的日期时间。 原始日志：已知time字段的值的时间是洛杉矶时间 { "time" : "2019-06-04 2:41:26" } 加工规则
启动Flume后，即可开始采集数据库中的表数据到LTS。 使用Flume采集syslog协议传输的日志上报到LTS Syslog协议是一种用于在IP网络中传输日志消息的协议，通过Flume将syslog协议传输的日志采集并上报到LTS。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。
启动Flume后，即可开始采集数据库中的表数据到LTS。 使用Flume采集syslog协议传输的日志上报到LTS Syslog协议是一种用于在IP网络中传输日志消息的协议，通过Flume将syslog协议传输的日志采集并上报到LTS。以下示例中的参数介绍请参考使用KAFKA协议上报日志。
ix时间戳。 场景1：不带时区信息的日期时间字符串类型转换为Unix时间戳。 对于不带时区信息的日期时间字符串如2019-06-02 18:41:26，将日期时间转化为Unix时间戳，需要指定该日期时间的时区，不同的时区转化得到的Unix时间戳的值不一样。 原始日志 { "time":
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
System，域名系统）是互联网的一项服务，它作为将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便地访问互联网。当用户在浏览器中输入域名时，DNS会将其解析为对应的IP地址，以便计算机能够找到正确的服务器并获取所需的信息。 DNS日志是记录域名系统相关活动的记录文件。它通常包含了域名解析的请求、
名称 说明 日志格式 单行日志：采集的日志文件中，如果您希望每一行日志在LTS界面中都显示为一条单独的日志数据，则选择单行日志。 多行日志：采集的日志中包含像java异常的日志，如果您希望多行异常的日志显示为一条日志，正常的日志每一行都显示为一条单独的日志数据，则选择多行日志，方便您查看日志并且定位问题。
Rows_sent 查询返回的行数。 1000 Rows_examined 查询检查的行数（即扫描的行数，可能包括未返回的行）。 100000 SET timestamp= 设置当前会话的时间戳（这通常是为了复制日志的一致性）。 1617012001 SELECT ... 执行的SQL查询。 SELECT
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
场景五：使用default传参为日志不存在的字段填充默认值 原始日志 { "content": "this is a log" } 加工规则： e_if(e_not_has("type"), e_set("type", "log")) 加工结果 { "type": "log"
distinct(optype) 过滤客户端IP，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct(user_ip) 过滤数据库名，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct(db) 过滤用户名，所关联的查询分析语句如下所示： select distinct(user)
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
分布式缓存服务（Distributed Cache Service，简称DCS）是一款内存数据库服务，兼容了Redis内存数据库引擎，满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。云日志服务提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。
本文介绍云日志服务基础资源的使用限制。 表1 基础资源使用限制表 限制项 说明 备注 日志组数量 您在1个华为账号下最多可创建100个日志组。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 日志流数量 您在1个日志组中最多可创建100个日志流。 日志流名称不能重复。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。
图表界面，选择目标日志新建的可视化图表。 完成后，单击“确定”。 添加过滤器 根据设置的变量添加过滤器的操作步骤如下： 在左侧导航栏中，选择“仪表盘”。 在仪表盘下方，选择仪表盘分组。 单击待操作的仪表盘名称，进入仪表盘详情页面。 单击，在过滤器页面中，配置相关参数，单击“确定”。
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“下一步：检查依赖项”。
arbitrary函数 用于返回x中任意一个非空的值。 max_by函数 查询y为最大值时对应的x值，或查询最大的n个y值对应的x值。 min_by函数 查询y为最小值时对应的x值，或查询最小的n个y值对应的x值。 count函数 用于计数。 max函数 用于查询x中最大的值。 min函数 用于查询x中最小值。
从值或时间表达式中截取指定的时间粒度。 dt_add 根据指定的时间粒度修改值或时间表达式的值。 dt_MO dt_add函数中传递给weekday参数的值，用于表示特定星期一的偏移量。 dt_TU dt_add函数中传递给weekday参数的值，用于表示特定星期二的偏移量。 dt_WE
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