在CloudWatch中，AWS Metric Filter可以使用split函数来解析日志事件并创建指标。split函数用于将字符串拆分为一个字符串数组，基于指定的分隔符。

以下是一个使用split函数的AWS Metric Filter示例：

1. 打开AWS管理控制台并导航到CloudWatch服务。
2. 在左侧导航栏中，选择“Logs”。
3. 点击“Create log group”创建一个新的日志组，命名为“example-log-group”。
4. 选择刚创建的日志组并点击“Create log stream”创建一个新的日志流，命名为“example-log-stream”。
5. 在“example-log-stream”下方的文本框中输入以下日志事件：

This is log event 1
This is log event 2
This is log event 3

6. 点击“Create metric filter”创建一个新的指标过滤器。
7. 在“Filter pattern”文本框中输入以下过滤器模式：

[timestamp, message]

8. 在“Metric details”部分，选择“Create a new metric”。
9. 在“Metric namespace”文本框中输入一个命名空间，例如“ExampleNamespace”。
10. 在“Metric name”文本框中输入一个指标名称，例如“ExampleMetric”。
11. 在“Default value”文本框中输入一个默认值，例如“0”。
12. 在“Split using”下拉菜单中选择“Space”。

完成上述步骤后，AWS Metric Filter将会将日志事件中的每个单词作为一个独立的指标数据点发送到CloudWatch。以下是一个使用split函数的Python代码示例，用于在CloudWatch中创建指标过滤器：

import boto3

client = boto3.client('logs')

response = client.put_metric_filter(
    logGroupName='example-log-group',
    filterName='example-metric-filter',
    filterPattern='[timestamp, message]',
    metricTransformations=[
        {
            'metricName': 'ExampleMetric',
            'metricNamespace': 'ExampleNamespace',
            'defaultValue': '0',
            'metricValue': '1',
            'metricUnit': 'Count'
        },
    ]
)

print(response)

在上述示例中，我们使用了put_metric_filter方法来创建一个指标过滤器。我们需要提供日志组名称、过滤器名称、过滤器模式以及指标转换信息。metricTransformations列表中的metricName、metricNamespace、defaultValue和metricValue分别对应指标的名称、命名空间、默认值和指标值。metricUnit指定了指标的单位，这里使用了“Count”。

以上是一个使用split函数的AWS Metric Filter在CloudWatch中的解决方法，其中包含了Python代码示例。请根据实际需求修改示例中的日志组名称、过滤器名称、过滤器模式以及指标转换信息。