Advertisement

基于Elasticstack的分布式大数据搜索、日志分析和可视化实战指南.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本书提供了使用Elasticsearch Stack进行分布式大数据搜索、日志分析及可视化的全面指导，适合开发者深入学习与实践。 实战Elasticsearch、Logstash、Kibana++分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案.pdf介绍了如何使用这些工具进行高效的数据处理和分析。这本书详细讲解了Elasticstack（包含Elasticsearch、Logstash和Kibana）的安装配置，以及它们在实际项目中的应用案例。书中不仅涵盖了基础概念和技术细节，还提供了大量的实战示例来帮助读者理解并掌握这套强大的数据处理工具集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Elasticstack的分布式大数据搜索、日志分析和可视化实战指南.pdf
    优质
    本书提供了使用Elasticsearch Stack进行分布式大数据搜索、日志分析及可视化的全面指导，适合开发者深入学习与实践。 实战Elasticsearch、Logstash、Kibana++分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案.pdf介绍了如何使用这些工具进行高效的数据处理和分析。这本书详细讲解了Elasticstack（包含Elasticsearch、Logstash和Kibana）的安装配置，以及它们在实际项目中的应用案例。书中不仅涵盖了基础概念和技术细节，还提供了大量的实战示例来帮助读者理解并掌握这套强大的数据处理工具集。
     
  • 数据分析大话 - Tableau 数据可视化实战指南: 数据集篇
    优质
    本书为《数据分析大话》系列之一，专注于使用Tableau进行数据可视化。通过实际案例讲解如何将复杂的数据集转换成直观易懂的图表和报告，助力读者掌握高效的数据分析技巧。 此数据适用于《大话数据分析-Tableau数据可视化实战》中的所有操作演练，并且也可用于其他数据分析工具的练习，如PowerBI、FineBI等。请注意，这不是电子书。
     
  • 大数据日志分析实战技巧
    优质
    《大数据日志分析实战技巧》是一本专注于教授如何高效处理和解析大规模数据日志的书籍，适合从事数据分析、系统运维等领域的专业人士阅读。书中涵盖了从基础理论到高级技术的应用实践，助力读者掌握最新的日志分析工具和技术，提升工作效率与质量。 大数据日志分析实战技巧与应用探讨
     
  • Hadoop Spark大数据日志分析及可视化答辩PPT.pptx
    优质
    本PPT围绕Hadoop和Spark在大数据环境下的日志分析技术及其可视化展示进行汇报，涵盖数据分析方法、技术实现细节以及应用案例。 hadoop spark大数据日志分析与可视化答辩PPT展示了关于使用Hadoop和Spark进行大数据日志分析及可视化的研究内容和技术细节。
     
  • 新闻日志大数据分析和可视化的系统设计与实现.doc
    优质
    本文档探讨并实现了基于新闻日志的大数据分析及可视化系统的架构设计和技术细节，旨在提升数据洞察力和用户交互体验。 每天有大量的用户关注各类新闻资讯。随着网络通信技术的发展以及互联网应用的普及,每时每刻都有大量的人们通过网络搜索各种新闻,产生了海量的日志数据。过去使用单机方式通过MySQL数据库存储这些日志，但当积累下来的用户日志数据量达到一定规模后，一台计算机无法容纳如此庞大的数据，于是出现了如何有效处理和存储海量数据的问题。 如果采用传统的文件系统分散存储策略，则难以对大量实时与离线的数据进行有效的分析处理，并且也难以为用户提供直观的展示方式。为了应对这一挑战，在新闻业务中需要获取并显示用户搜索内容排行、识别公众关注热点，从而实现针对这些重点信息推送相关资讯和广告，同时也能及时发现不良行为。 本段落在对上述需求进行了深入研究之后,采用Flume日志收集系统来读取与合并各个服务器中的日志文件，并将数据划分为离线流数据与实时流数据两条处理路线。对于离线数据部分，则利用Hadoop集群进行存储和分析，通过使用Hive完成数据分析任务，并最终借助于Hue平台向用户提供可视化展示服务。 而对于实时流的数据,则采用Kafka消息队列临时储存后交给Spark Streaming进行即时计算并把结果存入MySQL数据库中。最后再由Java程序从该数据库获取数据并通过Echarts插件在前端实现对这些信息的动态呈现。 本段落详细描述了系统研究背景、目的及意义，介绍了所使用技术的基本原理，并进行了整体需求分析和功能模块设计实现,最终实现了用户搜索日志的数据结构化处理与可视化展示。最后总结并讨论了未来改进的可能性方向。
     
  • 大数据分析及可视化技术实战应用.pdf
    优质
    本书详细介绍了大数据分析和可视化的最新技术和方法，并通过实际案例讲解了如何将这些技术应用于解决具体问题。适合数据分析人员和技术爱好者参考学习。 大数据分析与可视化技术应用实战.pdf 由于文档名称重复了多次，这里将其简化为： 1. 大数据分析与可视化技术应用实战.pdf 2. 该PDF文件深入探讨了大数据分析以及如何通过有效的可视化手段来展示复杂的数据信息。 3. 内容涵盖了从基础理论到实际操作的各种层面，旨在帮助读者理解和掌握最新的技术和方法。
     
  • 大数据分析实战：Tableau数据可视化——数据集
    优质
    本书聚焦于使用Tableau进行数据分析和可视化，通过丰富的实例讲解如何操作和展示数据集，助力读者掌握高效的数据分析技能。 特别提醒：本段落件为《大话数据分析：Tableau数据可视化实战》的数据集，并不是PDF书籍。
     
  • 网站日志数据分析与Hadoop部署指南(基于大数据)
    优质
    本指南深入讲解如何利用Hadoop进行网站日志的数据分析，适合希望掌握大数据处理技术的读者。 本次实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由一家培训机构主办，并吸引了众多技术爱好者参与讨论。每天都有大量用户发帖、回帖。我们利用Python网络爬虫工具抓取了网站数据（2013年5月30日至2013年5月31日），并将这些数据保存为两个日志文件。由于这两个文件的大小超出了常规分析工具处理的能力范围，因此决定使用Hadoop进行后续的数据处理工作。 首先通过Python对原始数据进行了清洗和预处理，以便于之后进行统计分析；然后利用Hive对经过清理后的数据集开展了一系列的统计分析操作；最后借助Sqoop将从Hive中提取出的所有统计数据导出了到MySQL数据库之中。这两个日志文件总共大小为200MB，非常适合用于推荐系统的数据训练和测试环境构建。
     
  • 搜狗搜索日志分析（大数据综合案例 修复版 final）.doc
    优质
    该文档为《搜狗搜索日志分析》的修复最终版本，结合了大数据技术的应用，通过实际案例深入剖析搜索引擎的日志数据，提供全面的数据挖掘和分析方法。 基于搜狗查询数据500万条使用MapReduce进行数据清洗，并利用Hive进行离线分析的项目。详细文档附带完整数据连接，下载自搜狗实验室的搜索数据缺少了用户ID字段的数据，因此本分析采用的是完整的原始数据集，大家可以放心下载。如果遇到百度云链接失效无法下载的情况，请留言反馈。
     
  • 基于分布式的智能大屏可视化招聘数据分析与预测
    优质
    本项目研发了一种基于分布式计算的大屏可视化系统，专门用于处理和分析海量招聘数据。通过深度学习算法进行数据挖掘及趋势预测，以优化人力资源管理策略。 互联网已成为海量信息的重要载体，在分析市场趋势、监控竞争对手或获取销售线索方面发挥着关键作用。数据采集与分析能力已经成为驱动业务决策的核心技能之一。 《计算机行业岗位招聘数据分析》项目的目标是使用Python编写爬虫程序，从招聘网站上抓取招聘信息，并将这些数据存储在MySQL数据库中。随后进行必要的数据清洗工作，然后对清洗后的数据开展深入的统计和分析。最后一步是对分析结果进行可视化展示。 具体来说，该项目会针对智联招聘等平台上的计算机行业职位信息进行爬取，主要收集的数据字段包括：公司招聘信息链接、公司名称、规模与性质、所属领域及职位名称；学历要求、类别标签以及工作亮点（如福利待遇）；薪资水平和所在城市；工作经验要求及简历投递统计情况；公司的评价分数，办公地点描述等信息。通过数据清洗后进行多维度分析，并最终实现可视化展示。 完成此项目将极大程度地提高我们查找招聘信息的效率，使得工作岗位的信息管理更加系统化、标准化与自动化。这有助于深入理解行业内的薪资分布状况以及各城市的工作岗位数量；识别出不同职位所需的关键技能和经验要求等重要信息。