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在Clojure中進行海量數據的日志分析和異常檢測可以使用一些庫和工具來幫助處理大量數據和實現復雜的分析邏輯。以下是一個簡單的示例代碼，用于處理日志數據并檢測異常：
(ns log-analysis.core
(:require [clojure.java.io :as io]
[clojure.string :as str]))
(defn read-log-file [file-path]
(->> (io/reader file-path)
(line-seq)
(map str/split #"\s+")
(filter #(= (count %) 3))))
(defn analyze-logs [logs]
(->> logs
(filter #(= (last %) "ERROR"))
(map #(str "Error detected in log: " (clojure.string/join " " %)))))
(defn detect-exceptions [file-path]
(let [logs (read-log-file file-path)
errors (analyze-logs logs)]
(if (empty? errors)
"No errors detected in logs"
(clojure.string/join "\n" errors))))
(println (detect-exceptions "logs.txt"))
在上面的示例中，我們首先定義了一個函數read-log-file來讀取日志文件并將每一行分割成一個字符串列表。然后我們定義了一個函數analyze-logs來篩選出所有錯誤日志，并生成相應的異常檢測信息。最后，我們定義了一個函數detect-exceptions來整合以上兩個函數，并打印出異常檢測結果。
當然，這只是一個簡單示例，實際的日志分析和異常檢測可能會涉及更多的復雜邏輯和處理方式，根據實際情況需對代碼進行進一步擴展和優化。同時，針對海量數據的處理，可能需要考慮使用分布式計算框架如Spark或Hadoop來進行并行處理，以提高處理效率和性能。
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