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完善的自我保护机制。为保证运行在服务器上的ICAgent，不会明显影响您服务器上其他服务的性能，ICAgent在CPU、内存及网络使用方面都做了严格的限制和保护机制。 ICAgent结构化解析规则 日志接入前，您需要提前了解ICAgent采集的结构化解析规则，方便快速操作。支持组合解析，一个日志流的每个采集配
量100GB的标准存储包（100GB/月），在费用中心的资源包页面存储总量有100GB*1个*24小时*30天=72000GB。 若只购买1个数量100GB的读写流量包，在费用中心的资源包页面总量显示100GB。 若只购买1个数量100GB的索引流量包，在费用中心的资源包页面总量显示100GB。
使用FunctionGraph服务提供的函数模板进行日志加工 云日志服务提供函数加工，您可以基于函数服务提供的函数模板或者自定义函数，实现日志规整、流转、脱敏、过滤等功能。 目前此功能仅支持以下局点，其他局点需要提交工单申请使用。详细操作请参考提交工单。 华北-北京四、华东-上海
在“定时SQL”页签，单击目标作业名称进入详情页面，可查看定时SQL任务的基本信息和执行实例。 每一个实例的上报的日志条数最多为100行。 修改定时SQL 在“定时SQL”页签，单击目标作业名称操作列对应的“修改”。 在弹出的页面中，修改表2。 定时SQL的任务名称和源日志组/流名称无法进行修改。 删除定时SQL
其中五个字段的索引，这五个字段的数据量为50GB。 日志标准存储时长30天（存储日志的时长，只存30天的日志，第31天则会删除第一天的日志），未开启智能冷存储，使用云日志服务（LTS）30天，基于此案例，具体消费情况如下表2所示。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。
示例1：创建日志组 场景描述 本章以创建一个LTS的日志组为例。 涉及其它云服务接口 无。 创建日志组 接口相关信息 URI格式：POST /v2/{project_id}/groups 请求示例 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/groups
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
上报日志接口参考 功能介绍 该接口用于主机上报租户日志给LTS。 接入点IP可在LTS控制台安装ICAgent的安装命令中获取，端口为8102，调用时使用该参数请参见请求示例。 关于上报日志的约束与限制请参考日志读写限制。 URI POST /v2/{project_id}/lts/grou
查询结构化日志（新版） 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容（新版）。 新版查询功能支持的局点信息请参考用户指南-日志可视化里的可视化章节。数据聚合结果不超过100亿条。仅支持分析最近30天内的数据，30天以上的数据不支持SQL分析。如您有更大的使用需求，请提工单申请。 调用方法 请参见如何调用API。
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
公告 公告是对新功能的介绍，展示云日志服务功能的最新动态。 如需查看更多功能介绍，您可以单击更多。 我的收藏/我的收藏（本地缓存） 我的收藏展示您收藏的日志流，有两种收藏方式：我的收藏和我的收藏（本地缓存）。 我的收藏：将日志流保存至数据库中，默认为关闭状态。当您的账号开通写权限时，可显示该功能和我的收藏（本地缓存）。
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。
录了客户端访问Nginx服务器的详细信息。通过访问日志，您可以了解到用户的IP地址、访问的URL、访问时间、请求的处理时间、HTTP响应状态码、请求的头部信息等。 错误日志（error_log）：错误日志记录了Nginx服务器在处理请求过程中遇到的错误和警告信息。通过查看错误日志
本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个服务器每隔1分钟写入一条日志，包含当前信息状态，以及相关服务器和客户端节点的统计状态信息。 日志样例
钟等时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置整点时间1小时，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。 QPS图展示QPS的变化情况，所关联的查询分析语句如下所示： select TIME_FORMAT(TIM
从委托账号中选择您希望接入的日志组/日志流 选择希望接入的日志组/日志流，最多支持选择20条。 通过自动配置的接入规则，被委托方中的目标日志组、目标日志流名称默认同委托方中源日志组、源日志流名称保持一致，也支持手动修改。 单击“预览”，查看预览结果。 预览结果有两种： 将创建新的目标日志流：被委托方中新建的目标日志组/日志流。
使用切分后的单词进行搜索。初次使用时，LTS已默认进行了分词配置，默认配置的分词符为： , '";=()[]{}@&<>/:\\?\n\t\r 若默认分词符不能满足您的需求时，可按照如下操作进行自定义配置。 注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志按照之前配置的分词符进行处理。
scala:220) 日志内容 记录了具体的日志信息，可能是描述性的文本、错误消息、堆栈跟踪等。 starting 日志位置 默认情况下，Kafka的系统日志文件可能位于Kafka安装目录的logs子目录下，但具体位置可能会因配置而异。以下是一些常见的方法用于找到Kafka的系统日志文件位置： 查看Kafka安装目录。
(address,subnet) IPV4_PARSE(address) 将address解析为整数的IPv4地址。如果address是有效的IPv4地址，则它可以被解析。如果address不是有效的IPv4地址，则返回null。 SELECT IPV4_PARSE(address) IP
钟等时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置整点时间1小时，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。 QPS图展示QPS的变化情况，所关联的查询分析语句如下所示： select TIME_FORMAT(TIM
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