在Clojure中进行海量数据的日志分析和异常检测可以使用一些库和工具来帮助处理大量数据和实现复杂的分析逻辑。以下是一个简单的示例代码，用于处理日志数据并检测异常：
(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，我们首先定义了一个函数read-log-file来读取日志文件并将每一行分割成一个字符串列表。然后我们定义了一个函数analyze-logs来筛选出所有错误日志，并生成相应的异常检测信息。最后，我们定义了一个函数detect-exceptions来整合以上两个函数，并打印出异常检测结果。
当然，这只是一个简单示例，实际的日志分析和异常检测可能会涉及更多的复杂逻辑和处理方式，根据实际情况需对代码进行进一步扩展和优化。同时，针对海量数据的处理，可能需要考虑使用分布式计算框架如Spark或Hadoop来进行并行处理，以提高处理效率和性能。
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