监控和日志管理功能。 对象存储服务 使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS），实现数据空间连接器中非结构化交换数据的存储。 云数据库 使用云数据库（RDS for MySQL），实现数据空间连接器中结构化交换数据的存储。 数据集成工具 使用DataArts

查看更多 →

在lts页面根据日志组和日志流的ID来进入日志流，如图6。 图6 进入日志流 图7 进入日志流 在日志流页面添加结构化配置，单击右上角的齿轮进行配置，如图8。 图8 日志流页面添加结构化配置 设置结构化配置，如图9。 图9 结构化配置 单击智能提取生成字段，如图10。 图10 智能提取字段 修改字段定义，单击进行修改，其中各字段介绍如下：

查看更多 →

修改结构化配置（不推荐） 功能介绍 该接口用于修改指定日志流下的结构化配置，由于参数较多且构建复杂，建议您使用8.9.2-修改结构化配置（推荐）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

查看更多 →

设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化模板 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 父主题： 日志搜索与分析（管道符方式-邀测）

查看更多 →

快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

查看更多 →

存储 文件存储（SFS） 极速文件存储（SFS Turbo） 对象存储（OBS） 临时路径（EmptyDir）

查看更多 →

存储 存储扩容 跨账号挂载对象存储 通过StorageClass动态创建SFS Turbo子目录 1.15集群如何从Flexvolume存储类型迁移到 CS I Everest存储类型 自定义StorageClass 使用延迟绑定的云硬盘（csi-disk-topology）实现跨AZ调度

查看更多 →

存储 创建NAS存储 权限策略 管理NAS存储 删除NAS存储 配置 服务器 组挂载策略 父主题： 管理员操作指南

查看更多 →

数据安全中心与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务，具备标准Restful API接口，可存储任意数量和形式的非结构化数据。经用户授权后，数据安全中心可以为OB

查看更多 →

" ，在此界面获取"知识库ID"字段的值，表示该知识库在向量数据库中存储的ID，具有唯一性 最小长度：1 最大长度：64 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 file_name 是 String 结构化数据的文件名 最小长度：1 最大长度：1024 file_status

查看更多 →

String 结构化类型参数（json、split、nginx、built_in、custom_regex）。 regex_rules 否 String 正则表达式（使用正则结构化规则时候需要）。 layers 否 Integer 最大解析层数（使用JSON方式结构化需要）。 tokenizer

查看更多 →

特定结构化数据函数 本文介绍特定结构化数据函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 类型 函数 说明 JSON json_select 根据JMES语法提取或计算JSON表达式中特定的值。 json_parse 将值解析为JSON对象。 XML xml_to_json 将xml数据转成JSON数据。

查看更多 →

设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 设置云端结构化模板 父主题： 日志搜索与分析（默认推荐）

查看更多 →

在 DLI 数据目录库下创建数据库和表请参考在DLI控制台创建数据库和表。 数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组成部分之一，

查看更多 →

S统一按数据目录进行迁移。而Hive表的元数据根据集群的不同配置，可以存储在不同类型的关系型数据库中（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。 业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，

查看更多 →

hiveobs 数据冗余存储策略 多AZ存储：数据冗余存储至多个可用区（AZ），可靠性更高。 单AZ存储：数据仅存储在单个可用区（AZ），成本更低。 单AZ存储 策略 并行文件系统的读写策略。 私有 归档数据直读 通过归档数据直读，您可以直接下载存储类别为归档存储的文件，而无需提前恢复。

查看更多 →

IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

查看更多 →

可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需

查看更多 →

信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买“基础版”连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时，系统配置200G的非机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如CSV文件，数据库数据等。

查看更多 →

、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要

查看更多 →

、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要

查看更多 →