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光年日志分析工具使用方法分析

导入日志文件，配置分析参数，工具自动解析数据，生成可视化报告，支持结果

核心功能模块

功能模块 说明
数据导入 支持本地文件、FTP/SFTP、数据库等多种数据源，兼容压缩格式（如.gz、.zip）。
预处理与清洗 字段提取、正则表达式匹配、时间格式转换、去重、过滤无效行。
实时查询与分析 支持SQL语法、关键词搜索、时间范围筛选，支持聚合计算（计数、求和、平均值等）。
可视化展示 自动生成折线图、柱状图、饼图、表格，支持自定义图表类型和时间粒度。
告警与通知 设置阈值规则（如错误率>5%），触发后通过邮件、Webhook推送告警。

操作步骤详解

数据导入

  • 步骤：

    1. 进入“数据源管理”界面，点击“添加数据源”。
    2. 选择日志文件类型（如JSON）及存储路径。
    3. 配置解析规则（如指定时间字段、IP字段等）。
    4. 完成导入后,系统自动生成索引。

  • 示例：

    光年日志分析工具使用方法分析

    // 日志样例（JSON格式）
{
  "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z",
  "level": "ERROR",
  "message": "Database connection failed",
  "ip": "192.168.1.1"
}

数据预处理

  • 操作：

    • 过滤：通过条件（如level == "ERROR"）筛选日志。
    • 转换：将时间戳统一为UTC+8时区,或提取IP地址段。
    • 聚合：按分钟/小时/天统计错误日志数量。

  • SQL示例：

    光年日志分析工具使用方法分析

    SELECT COUNT() AS error_count, DATE_FORMAT(timestamp, '%H:00') AS hour
FROM logs
WHERE level = 'ERROR'
GROUP BY hour;

查询与分析

  • 常用函数：
    | 函数 | 作用 | 示例 |
    |——————-|——————————|———————————–|
    | SUM() | 求和 | SUM(response_time) |
    | AVG() | 平均值 | AVG(duration) |
    | MAX() | 最大值 | MAX(memory_usage) |
    | REGEXP_MATCH() | 正则匹配 | REGEXP_MATCH(message, "timeout") |

  • 复杂查询：

    // 统计每个IP的错误次数并排序
SELECT ip, COUNT() AS error_count
FROM logs
WHERE level = 'ERROR'
GROUP BY ip
ORDER BY error_count DESC;

可视化与导出

  • 图表类型：折线图（趋势分析）、饼图（占比分布）、热力图（时间密度）。
  • 导出格式：PNG/PDF图表、CSV/Excel数据表、JSON原始日志。

性能优化建议

场景 优化方法
大文件处理 分块加载（如每次处理100万行），避免内存溢出。
查询速度慢 预先建立字段索引（如timestamp、level），减少全表扫描。
实时性要求 启用增量导入模式，仅加载新增日志。

常见问题与解答

问题1：导入日志时提示“解析失败”如何解决？

  • 解答：
    1. 检查日志格式是否与配置的解析规则一致（如JSON键名是否匹配）。
    2. 查看错误日志详情,确认是否存在非规字符或格式错误。
    3. 尝试手动指定分隔符（如CSV文件使用或t）。

问题2：查询结果为空，可能是什么原因？

  • 解答：
    1. 确认时间范围是否正确（如timestamp >= "2023-10-01"）。
    2. 检查过滤条件是否过于严格（如level = "WARN"但日志中实际为WARNING）。
    3. 验证字段名称是否拼写正确（如status vs http_status）。

通过以上步骤，可高效完成日志数据的导入、清洗、查询及可视化分析，若需进一步定制功能（如机器学习模型集成），可参考官方API文档扩展工具能力

光年日志分析工具使用方法分析

使用方法

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