日志分析 日志路径 OBS Android SDK的日志路径是通过LogConfigurator.setLogFileDir指定的，默认存放于SD卡的logs目录下。日志文件名为：OBS-SDK.log。 日志内容格式 SDK日志格式为：日志时间|线程号|日志级别|日志内容。示例如下：

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日志分析 日志路径 OBS C SDK的日志路径是通过OBS.ini中LogPath字段指定的，默认存放于与C SDK动态库lib目录同级的logs目录中。定位问题只需要查看同级logs目录下运行日志eSDK-OBS-API-*-C.run.log或者obs-sdk-c.run.log。

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日志分析 日志配置 OBS Go SDK基于标准库log提供了日志功能，您可以通过InitLog开启日志、CloseLog关闭并同步缓存中的日志内容到日志文件。示例代码如下： // 引入依赖包 import ( obs "github.com/huaweicloud

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日志分析 AOM展示的日志是否为实时日志？ 怎样查看AOM中的日志是通过哪个应用产生的？

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0控制台。 在左侧导航栏选择“日志分析 > 日志加工”。 登录LTS控制台。 在左侧导航栏选择“日志加工”。 日志消费与加工 日志分析（旧版） 日志分析（旧版）提供日志搜索、日志文件、日志路径、日志转储、接入LTS的功能。您可以通过“返回旧版”使用日志分析（旧版）的功能。 表2 功能说明

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日志分析 日志配置 OBS PHP SDK基于monolog日志组件提供了日志功能，您可以通过ObsClient->initLog开启日志功能并进行配置。示例代码如下： $obsClient -> initLog ([ 'FilePath' => './logs',

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日志分析 设置方式 开启系统日志记录，代码如下所示： static OBSClient *client; NSString *endPoint = @"your-endpoint"; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量

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日志分析 日志路径 OBS .NET SDK生成的日志文件路径是通过Log4Net.config配置文件指定的，一般将该配置文件放于工程编译生成的可执行文件所在目录。 日志级别 当系统出现问题需要定位且当前的日志无法满足要求时，可以通过修改日志的级别来获取更多的信息。其中DEBU

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日志分析 日志配置 OBS BrowserJS SDK提供了日志功能，您可以通过ObsClient.initLog开启日志功能并进行配置。示例代码如下： // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({ // 认证用的ak和

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日志分析 快速获取并分析实例API的调用日志。 前提条件 已调用API。 操作步骤 进入API网关控制台页面。 根据实际业务在左侧导航栏上方选择实例。 在左侧导航栏选择“监控分析 > 日志分析”。 单击“配置访问日志”，将“启动日志记录”修改为，即启用日志记录能力。 “日志组”和

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日志分析（旧版） 搜索日志 查看日志文件 配置虚机日志采集路径 添加日志转储 接入LTS 日志流

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日志分析(Python SDK) 日志配置 OBS Python SDK基于Python日志库提供了日志功能，您可以通过ObsClient.initLog开启日志功能并进行配置。示例代码如下： # 引入模块 from obs import LogConf from obs import

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日志分析(Java SDK) 日志开启方式 将OBS SDK包中的log4j2.xml文件放到classpath根目录； 或者调用Log4j2Configurator.setLogConfig直接指定log4j2.xml文件的路径。 您可以从OBS Java SDK的发布软件包中获取默认的日志配置文件log4j2

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日志分析(Harmony SDK) 日志配置 日志功能默认是关闭的，需要主动开启。 日志内容格式 SDK日志格式为：日志时间|打印日志所在的文件：行号|日志级别|日志内容。示例如下： 2018/03/13 16:21:50 [INFO]: http.go:79|Enter method

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通过日志分析恶意访问地址 适用场景 如果您的加速 域名 遭受攻击，想要加固安全防护配置，比如配置防盗链、IP黑白名单等，您可以通过分析攻击时段对应的日志实现。 CDN日志包含了终端用户访问的信息，日志内容示例如下： [05/Feb/2018:07:54:52 +0800] x.x.x

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Hive应用开发简介 Hive简介 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HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL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。

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性：

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