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(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_-
ion的ICAgent无法直接访问华为云管理面上报日志的网段，需要配置跳板机进行数据转发；当您在进行POC测试，或者日志流量并不大的情况下，可以使用跳板机的方案。对于大流量的日志场景，如果您希望在生产环境中去掉跳板机，请提交工单给华为云网络技术支持工程师帮您设计网络直通的方案。 典型的跳板机配置是2vCPUs
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"
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
(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_-
入。 集成接入SDK的时候提示SDK初始化失败。 答：可以先开启debug模式，每个参数都会打印，根据提示可以定位到初始化失败的原因。 端侧上报一条日志长度和大小限制。 答：一条日志长度是30720个字符，超过该长度的内容会被删除，只截取30*1024长度的内容，然后以字符串方式
多行-全文日志：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，正常的日志则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。 JSON：适用JSON格式的日志，通过提取JSON字段将其拆分为键值对。 分隔符：适用于固定符号（例如空格/逗号/冒号）分隔的日志。
在创建仪表盘页面，单击“开始添加图表”，进入添加可视化图表界面，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”。
(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
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
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
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
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
API概览 云日志服务所提供的接口为扩展接口。通过使用云日志服务所提供的接口，您可以完整的使用云日志服务的基本功能。例如查询API版本号、创建、查询、删除日志组和日志流。 云日志服务提供的具体API如表1所示。 表1 接口说明 子类型 说明 主机组管理 LTS API的主机组管理接口，用来创建、查询、删除主机组。
中间件-Redis日志 Redis的日志主要用于记录Redis服务器的运行状态、相关事件以及客户端执行的命令等信息。Redis的日志主要有系统日志和慢查询日志。 系统日志（System Log）： 记录Redis服务器的启动、关闭、配置加载、持久化操作（如 RDB 和 AOF）等系统级事件。
对接Grafana插件（Linux） Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可将通过将采集的数据查询进行可视化的展示，并及时通知。 LTS-Grafana是Grafana服务中的一个插件，它可以使用LTS的数据，并对数据进行可视化分析和展示。 前提条件 已安装Gra
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
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