中软国际数据治理专业服务解决方案实践

Nginx：通过log_format指令来自定义访问日志的格式。 结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。

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大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一

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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：

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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）

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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

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于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。

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Integer 最大解析层数（使用JSON方式结构化需要）。 最大值：3 tokenizer 否 String 分隔符（使用分隔符结构化时需要）。 log_format 否 String Nginx配置规则（使用分隔符结构化时需要）。 tag_fields 是 Array of TagField

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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）

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QL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也

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进入搜索LTS日志页面 云日志服务支持管道符特性在一个语句中同时进行搜索和分析。其语法结构主要由三部分构成：针对非结构化数据和半结构化数据的搜索语句、“|”和针对结构化数据的查询的分析语句。语法示例结构：* and msg:"hello world" | SELECT avg(value)

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QL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量（半）结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也

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日志接入前，您可以提前了解ICAgent采集的结构化解析规则，方便您快速操作。支持组合解析，一个日志流的每个采集配置可以配置不同的结构化解析规则。 支持以下日志结构化解析规则： 单行-全文日志：采集的日志文件中，如果您希望每一行日志在LTS界面中都显示为一条单独的日志数据，则选择单行日志。 多行-全

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持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用 DLI ，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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如何进行需求结构化管理 为什么要进行需求结构化管理？ 并不是说任何情况下都需要进行软件项目需求的结构化管理。如果只是事务性质的管理需求，也就是有需求了能记录、能跟踪状态、实现之后不需要继续跟踪、也不需要维护需求与需求之间的关联，那么不需要思考需求结构化管理这个问题。这种情况下，不

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查询结构化模板简略列表 功能介绍 该接口用于查询结构化模板简略列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/lts/struct/customtemplate/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息，请参见：https://hbase

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t算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务 支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性，Kudu

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算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kud

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算法，该算法可确保只要副本总数的一半以上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性，Kud

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创建 MRS 集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query

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