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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
列表函数 本文介绍列表函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 函数 说明 lst_make 构建列表。 lst_insert 在列表特定位置插入元素。 lst_append 在列表结尾追加元素。 lst_delete_at 在列表特定位置删除元素。 lst_reverse
UTF-8编码是一种变长编码方式，用于表示Unicode字符集。GBK全称《汉字内码扩展规范》，中文计算机编码的一种，是ASCII码和GB2312编码的扩展。 采集策略 采集策略支持增量或全量。 增量采集：ICAgent采集新文件时，从文件的末尾开始读。
日期时间函数 本文介绍日期时间函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 在DSL加工逻辑中，日志中的所有值都以字符串的形式存储，需要根据场景对数据类型进行转换。 日志中时间主要有以下三种数据类型，您可以根据本文提供的日期时间函数进行日期时间格式转换。 字符串，例如2022/07/
服务韧性 LTS服务提供了3级可靠性架构，通过AZ内实例容灾、双AZ容灾、日志数据多副本技术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 LTS服务可靠性架构 可靠性方案 简要说明 AZ内实例容灾 单AZ内，LTS实例通过多实例方式实现实例容灾，快速剔除故障节点，保障LTS实例持续提供服务
配置日志告警规则 LTS支持对日志流中的日志数据进行关键词告警、SQL告警、搜索分析告警，通过设置告警规则，实时监控服务运行状态。目前每个账号最多可以创建关键词告警与SQL告警共200个。 支持批量创建多个告警规则，请参考创建多个告警规则。 前提条件 已创建日志组、日志流，请参考管理日志组和管理日志流
LTS柱状图 柱状图是使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较，用于描述分类数据，并统计每一个分类中的数量。 云日志服务（LTS）提供的柱状图，有垂直柱子和水平柱子，矩形块宽度一定，高度代表数值大小。有多列数据映射到Y轴时，采用分组柱状形式显示。 默认采用垂直柱子，您可以根据自己的需要进行选择
使用前必读 欢迎使用云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）。LTS用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供一个实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理
查看LTS告警列表 云日志服务支持对日志数据进行监控，通过配置关键词告警规则或sql告警规则，定时查询日志数据。当设置的匹配条数或条件表达式满足时，将告警进行上报，用户可以在LTS控制台查看告警。 前提条件 已创建告警规则。 查看告警 登录云日志服务控制台。 左侧导航选择“日志告警
进入搜索LTS日志页面 当您配置完成日志结构化解析和索引后，就可以通过输入搜索语句，在日志数据中查找包含特定关键词的日志记录。或者根据时间范围来检索日志数据，帮助您定位特定时间段内发生的事件和问题。 搜索语句用于指定日志查询时的过滤规则，返回符合条件的日志。搜索语句可以为关键词、数值
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"
场景四：转换日志参数类型（v函数、cn_int函数和dt_totimestamp函数） 场景1：调用op_add函数进行字符拼接和数据相加。 op_add函数既可以接收字符串类型，也可以接受数值类型，因此不需要做参数类型转换。 示例如下所示： 原始日志 { "a":"1",
场景六：使用e_if函数或e_switch函数判断日志并增加字段 推荐使用e_if函数或e_switch函数进行日志判断。更多信息，请参见流程控制函数。 e_if函数 e_if(条件1, 操作1, 条件2, 操作2, 条件3, 操作3, ....) e_switch函数 e_switch
统计图表概述 日志上报LTS后，支持通过SQL分析语法搜索关键日志数据，并将查询结果通过统计图表的方式进行可视化展示，帮助用户更容易地理解日志数据之间的变化。用户还可以将图表分析结果保存到仪表盘，进行长期监控。 限制说明 目前此功能支持全部用户使用的局点有：华南-广州、华北-北京四
日志搜索与分析概述 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
场景三：删除和重命名字段（e_drop_fields函数和e_rename函数） 一般情况下，推荐您使用e_compose函数进行多个函数的组合操作。 示例如下所示： 原始日志 {"content":"123", "age":23, "name":"twiss", "IdNumber
日志生成指标（邀测） 支持创建日志指标规则，将上报到LTS的日志数据提取为指标来统一管理，便于后续在应用运维管理控制台的指标浏览、仪表盘界面实时查看数据。 目前此功能在邀测中，支持华北-北京四、华北-乌兰察布一局点，针对白名单用户内测使用，后续将全网开放，敬请期待！ 背景信息 用户在
窗口函数 本文介绍窗口函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 窗口函数 函数 描述 ntile函数 用于将窗口分区内数据按照顺序分成N组。 ntile函数 用于将窗口分区内数据按照顺序分成N组。 语法： ntile(n) over ( [partition
解析CSV格式日志 本文档介绍在解析Syslog或者其他文本格式时，针对数据中以特殊字符分隔的格式如何进行解析。 解析正常形式的CSV格式日志 原始日志： { "program":"access", "severity":6, "priority":14, "facility
LTS漏斗图 漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。 查看漏斗图 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”
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