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云数据库RDS for MySQL接入LTS 支持云数据库RDS for MySQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
文档数据库服务DDS接入LTS 支持文档数据库服务DDS日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
数据仓库服务GaussDB(DWS)接入LTS 支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入LTS。 具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
使用DSL加工函数对LTS日志数据脱敏 数据脱敏可以有效地减少敏感数据在加工、传输、使用等环节中的暴露，降低敏感数据泄露的风险，保护用户权益。本文介绍日志服务数据加工过程中常见的脱敏场景、对应的脱敏方法及示例。 背景信息 使用敏感数据包括手机号、银行卡号、邮箱、IP地址、AK、身
数据复制服务DRS接入LTS 支持数据复制服务（DRS）日志接入LTS。配置访问日志后，DRS实例（包含实时迁移、备份迁移、实时同步、实时灾备和录制回放实例）新生成的所有日志记录会上传到云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）进行管理。 具体接入方法请参见日志配置管理。
构建字典与表格进行数据富化 字典和表格是对数据进行富化时主要使用的两种数据结构，本文档主要介绍这两种数据结构的常见构建方式，并对比不同构建方式的优缺点。 字典构建 不同字典构建方式对比参考如下： 表1 不同字典构建方式对比 构建方式 优点 缺点 直接构建 直观、简单、方便。 如果
方便快捷的方式进行查询。 日志查询与分析：对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等。 日志监控与告警：支持对存储在云日志服务中的日志数据进行关键词统计，通过在一定时间段内日志中关键字出现次数，实时监控服务运行状态。
云数据库RDS for PostgreSQL接入LTS 支持云数据库RDSfor PostgreSQL日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
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
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":
云数据库RDS for SQLServer接入LTS 支持云数据库RDS for SQLServer日志接入LTS。 具体接入方法请参见日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS
应用与数据集成平台ROMA Connect接入LTS 支持应用与数据集成平台ROMA Connect日志接入LTS。 具体接入方法请参见查看API调用日志。 父主题： 使用云服务接入LTS
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
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。
overwrite,overwrite-auto 返回结果 返回附带新字段的日志。 函数示例 示例1：根据测试数据中pro字段的值和目标数据字典，输出新字段protocol。 测试数据 { "data": 123, "pro": 1 } 加工规则 e_dict_map( {"1":
场景八：数据转化微秒级标准 ISO8601 时间戳 部分场景需要日志服务的数据加工满足高精度时间戳的需求，当原始日志中存在标准 ISO8601时间格式的字段，您可以使用e_set字段操作函数，将其解析成微秒精度的日志时间。 原始日志 { "source": "1.2.3.4"
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
使用e_dict_map、e_search_dict_map函数进行数据富化 本文介绍使用映射富化函数e_dict_map、e_search_dict_map进行数据富化的实践案例。 背景信息 日志服务数据加工映射富化函数包括普通映射函数和搜索映射函数，两者区别如下所示： 普通映
设置显示数值小数点位数。 图表名称字号 设置图表名称的字号大小。 查询分析设置 X轴数据 支持数字或字符串数据。 Y轴数据 支持数字或字符串数据，可以选择多个数据。 维度列 请从下拉列表中选择，一般为有序数据类别。 趋势对比 当X轴为时间数据时，且不设置维度列时，可开启该按钮。 开启后，设置比较对象时间
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： 使用Flume采集文本日志上报到LTS
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