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日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用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
当新值非空，且目标字段不存在时，设置目标字段。 overwrite 总是设置目标字段。 overwrite-auto 当新值非空，设置目标字段。 父主题： DSL数据加工语法（邀测）
日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用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
全局操作函数 映射富化函数 字段值提取函数 字段操作函数 事件操作函数 流程控制函数 父主题： DSL数据加工语法（邀测）
选择目标字段，将该字段在表格中隐藏。 表格配置 每页显示 每页显示的数据条数。 显示总数 显示表格数据的总条目数。 列配置 对齐方式 表格数据的对齐方式，支持左对齐，右对齐以及居中。 开启搜索 开启后，即可对表格列数据进行搜索功能。 开启排序 开启后，即可对表格列数据进行排序功能。 字体大小 表格字体的大小，取值范围为12px~24px
操作符函数 解析函数 资源函数 字典函数 列表函数 编码解码函数 IP解析函数 特定结构化数据函数 正则表达式函数 日期时间函数 字符串函数 算术函数 转换函数 操作符函数 事件检查函数 父主题： DSL数据加工语法（邀测）
FlinkLtsLogProducer用于将数据写到云日志服务中。 producer只支持Flink at-least-once语义，在发生作业失败的情况下，写入云日志服务中的数据有可能会重复，但是绝对不会丢失。 用法示例如下，我们将模拟产生的字符串写入云日志服务： // 将数据序列化成日志服务的数据格式
志流的数据。 一个日志流只能创建5个消费组。 一个消费组可以被多个消费者消费，每个消费者不会重复消费数据。 同一个租户（Project_Id）下，消费组名称唯一。 消费者 消费组的基本构成单元，承担消费任务，可以根据您的服务自行决定消费者数量。 Shard 云日志服务将数据必定保
LTS数字图 数字图通常用来表示单一数据点或关键性指标，能够更好地展示单一信息和数据的相对大小，是一种非常清晰的信息展示方式，适用于需要重点突出关键信息和数据的场合。通过数字图可以快速地呈现信息和数据，使得用户能够快速、直观地理解数据的趋势和关键指标。 查看数字图 登录云日志服务控制台。
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。
rsor位置（当前该Cursor位置上无数据）。 当from_time > begin_time and from_time < end_time时：返回第一个服务端接收时间大于等于from_time的数据包对应的Cursor。 消费数据示例代码 创建TestDemo.java import
test_case id: 7892 content: this is a log test } 父主题： 使用DSL加工函数清洗LTS日志数据
云日志服务 云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）可以提供日志收集、分析、存储等服务。用户可以通过云日志服务快速高效地进行设备运维管理、用户业务趋势分析、安全监控审计等操作。 产品定价 图说LTS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转LTS 01 了解 帮助您快
数示例等。 函数列表 表1 类型转换函数 函数 描述 cast函数 将值从一种数据类型转换为另一种数据类型，并将数据类型提供给动态参数。 cast函数 将值从一种数据类型转换为另一种数据类型，并将数据类型提供给动态参数。 在允许表达式的任何地方都允许使用铸造表达式。 语法：CAST(Expression
数、IP解析函数中的ip_cidrmatch函数删除内网日志。 更多加工语法请参考DSL数据加工语法（邀测）。 在“测试数据”页签输入测试数据，参考如下：（以下示例仅供参考，请以实际上报的数据为准） 模拟测试时需要将srcaddr的值改为公网IP。 { "content": "1
重要紧急的数据使用立即上报日志reportImmediately接口，即可进行立即上报。 端侧SDK上报的数据是放到labels参数还是contents参数？ 答：固定数据（例如用户ID、设备型号、渠道、系统、网络等）可以放到labels参数，方便进行维度分析；其他数据建议都放到
云日志服务可以帮助您快捷地完成数据采集、消费、投递以及查询分析，提升运维和运营效率，建立海量日志处理能力。 LTS-Flink-Connector工具支持以下表1。 表1 功能说明 功能 说明 支持类型 源表和结果表 运行模式 仅支持流模式 API种类 SQL 是否支持更新或删除结果表数据 不支持更新和删除结果表数据，只支持插入数据。
实时日志告警：自定义告警内容，短信/邮件/企业微信/钉钉/HTTP多渠道通知。 一站式日志加工：200＋函数、一站式日志规整、富化、脱敏、过滤、分裂加工平台。 日志数据服务间集成：日志转储OBS/DWS/DIS/DLI/DMS，助力用户快速构建水平解决方案。 图1 云日志服务示意图
示例1：将k2满足正则表达式，输出到target2中。 测试数据 { "k1": "v1", "k2":"v2", "x1":"v3" , "x5": "v4" } 加工规则 此处e_drop()函数的作用是把e_if()函数过滤掉的数据做删除处理。如果不添加该函数，则被过滤的数据被投递到默认的存储目标中。创
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
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