Advertisement

关于ELK的大数据平台应用经验分享.pdf

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

简介：
本PDF文档详尽地介绍了在大数据处理领域中运用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）技术栈的实际案例和宝贵经验。 在2018年Elastic Meetup南京交流会上，云利来科技的涂海波为现场听众带来了题为《南京云利来基于ELK的大数据平台》的主题分享。他首先介绍了公司的基本情况，接着详细讲解了数据分类、数据采集及不同类型的数据；随后重点阐述了公司在运维方面的经验，并最后进行了告警分析的相关讨论。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于ELK的大数据平台应用经验分享.pdf
    优质
    本PDF文档详尽地介绍了在大数据处理领域中运用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）技术栈的实际案例和宝贵经验。 在2018年Elastic Meetup南京交流会上，云利来科技的涂海波为现场听众带来了题为《南京云利来基于ELK的大数据平台》的主题分享。他首先介绍了公司的基本情况，接着详细讲解了数据分类、数据采集及不同类型的数据；随后重点阐述了公司在运维方面的经验，并最后进行了告警分析的相关讨论。
     
  • 关于ACM竞赛的经验分享.pdf
    优质
    这份PDF文档包含了作者在参加ACM编程竞赛过程中的宝贵经验和技巧分享，旨在帮助对ACM竞赛感兴趣的读者更好地准备和参与比赛。 ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM International Collegiate Programming Contest，简称ACM-ICPC或ICPC）是一项全球性的计算机编程比赛，专为大学生设立。自1970年代初首次举办以来，它已经成为世界上最具影响力和挑战性的大学级别的计算机科学竞赛之一。本段落旨在分享我个人参加ACM竞赛的经历与体会，涵盖准备阶段、比赛策略、心理调节及赛后反思等内容，并希望能给即将参与这项赛事的同学们带来一定的启示和支持。
     
  • 大数据中台、数据仓库及大数据平台的数据治理与应用经验总结.rar
    优质
    本资源深入探讨了大数据中台、数据仓库以及大数据平台中的数据治理策略和实际应用案例，旨在分享宝贵的经验和见解。 在企业信息化进程中，大数据已成为核心竞争力的关键因素。构建高效数据体系的基础包括大数据中台、数据仓库、大数据平台以及数据治理。 首先来看“大数据中台”。这是一种新的企业数据管理架构，旨在整合并标准化各个业务部门的数据资源，并提供统一的数据服务以加速应用开发和提升数据价值。“大数据中台”核心在于实现数据共享和服务化。通过这一结构，公司可以更快地响应市场变化，提高业务效率。 接下来是“数据仓库”，它是一种设计用于决策支持系统的集成、非易失性且面向主题的历史数据存储库。该系统将来自不同业务系统的原始数据进行清洗、转换和聚合，形成一致性的数据视图以支撑高级分析与报告。“数据仓库”的主要目的是帮助制定决策，并提供历史视角以便识别趋势及模式。 “大数据平台”则包含了一系列功能如数据存储、计算处理以及管理和服务等。它是实现大规模数据分析的基础架构，支持实时或接近实时的数据处理需求。常见的技术包括Hadoop、Spark和Hive等。 而“数据治理”，则是确保数据质量和有效利用的一系列过程，涵盖了从控制质量到安全管理的多个方面。“数据治理”的目的是保证企业内部所有相关方都能准确地使用并访问高质量的数据资源。 我们可以深入探讨以下几点： 1. **商务智能（BI）、数据仓库、数据湖和大数据中台的区别**：商务智能关注于将复杂信息转化为易于理解的形式，如报告；而“数据仓库”侧重整合分析历史记录。“数据湖”则是一种存储原始未结构化数据的环境，可以进行灵活的数据探索。相比之下，“大数据中台”位于业务系统与“数据仓库”之间，提供连接二者的中间层服务。 2. **构建全面的数据治理框架**：这不仅涉及到技术层面的问题还包括组织流程方面。“数据治理”的框架应当包含政策制定、角色定义、规范流程选择工具以及持续改进等环节。 3. **大数据环境下的数据仓库建设**：例如Hadoop数据仓库的设计原则，架构优化及性能提升策略都是需要深入研究的内容。 4. **理解三者之间的关系**：“数据仓库”通常作为“大数据平台”的一部分处理结构化信息；而“大数据中台”则位于两者之上提供额外的数据服务支持业务应用和“数据仓库”。 5. **从零开始建设数据仓库的步骤**：包括需求分析、整合来源、模型设计实施部署及持续优化等环节。 6. **在治理框架下进行有效的数据仓库模型设计**，以确保其准确性和一致性是至关重要的任务之一。 综上所述，“大数据中台”、“数据仓库”、“大数据平台”和“数据治理”，这些要素共同构成了企业信息化战略中的核心部分。理解并掌握它们的实践方法对于建立高效的数据驱动型企业至关重要。
     
  • 阿里巴巴数据中台实战经验分享.pdf
    优质
    本PDF文档深入剖析了阿里巴巴在构建和运营企业级数据中台的实际经验和最佳实践，涵盖技术架构、应用场景及业务价值等方面。适合大数据和技术管理从业者参考学习。 阿里巴巴数据中台实践分享主要介绍了公司在实际业务场景中的应用经验和技术细节。通过这些分享，参与者可以了解到如何构建高效的数据处理系统，并学习到一些实用的工具和方法来优化企业内部的数据管理流程。这样的交流活动对于希望提升自身数据分析能力或寻求改进现有解决方案的企业来说非常有价值。
     
  • 关于外卖平台需求分析的分享.pdf
    优质
    这份PDF文件深入探讨了当前外卖平台的需求分析，旨在帮助相关从业人员了解用户行为模式、市场趋势及未来发展方向，以优化服务和功能。 外卖平台的需求分析分享是一个关于外卖平台需求的详细报告，旨在为开发人员提供全面的需求指南。该报告分为五个部分：系统功能需求、各个模块的功能图示、类图与组件配置图以及运行环境设置及安装步骤。 一、系统功能需求包括六个方面： 1. 客户登录：客户无需注册即可直接查看商家信息和菜单。 2. 修改个人信息：管理员可进行账户管理和密码修改等操作。 3. 菜单查询：顾客能够根据电话号码预订餐品，并浏览餐厅提供的菜品。 4. 订单管理：顾客可以在线下单，半小时内送至指定地点并支持到付服务。 5. 数据维护：管理员有权对数据库执行增删改查等操作以确保数据的准确性和时效性。 6. 后台运营：管理者可发布通知给商家或消费者，并更新餐厅最新菜单信息。 二、模块功能图示展示了前台用户界面和后台管理系统的详细结构，包括浏览页面、编辑区域及公告板块等内容。 三、类图部分介绍了参与者相关角色如顾客、店主等及其相互间的关系，同时涵盖了系统内部的各类实体对象定义。 四、组件配置图则具体列出了应用程序的各项组成部分以及它们之间的交互方式，并描述了所需的硬件和软件基础架构来支持整个平台运行。 五、环境准备及安装步骤概述了如何搭建开发环境中所需的各种服务（如IIS）并设置了数据库连接信息等关键参数，确保系统能够顺利部署与运作。
     
  • 关于88E1512 SGMII接口千兆网驱动应用的经验分享.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了在嵌入式系统中使用88E1512芯片SGMII接口实现千兆以太网连接的具体方法与技巧，包括驱动程序开发和调试经验的总结。 在应用经验中描述了利用SGMII接口与MDIO接口配置88E1512千兆网PHY芯片的方法及程序，并通过实测验证其可用性。该方案已在DSP芯片TMS320C6678上进行测试并成功使用。
     
  • 关于ANUBIS的GNSS数据质量分析经验分享.pptx
    优质
    该演示文稿探讨了ANUBIS系统在处理和分析全球导航卫星系统（GNSS）数据方面的实践经验与挑战，旨在提升数据质量和应用效果。 GNSS数据质量分析涉及对全球导航卫星系统所采集的数据进行评估和检查，以确保其准确性和可靠性。这包括检测可能影响定位精度的各种误差源，并采取相应的校正措施来提高整体性能。
     
  • Hadoop大数据共享平台
    优质
    Hadoop大数据共享平台是一款基于Hadoop开源框架构建的数据处理工具，支持海量数据存储与高效运算分析，适用于多种行业的大数据分析需求。 计算机网络技术已在社会各领域广泛应用，显著提升了各行各业的现代化管理水平。传统的档案工作模式在查找效率方面存在不足，无法满足日益增长的信息需求。Hadoop技术的应用为提升档案管理效能提供了有力支持。基于Hadoop的企业档案信息共享系统是众多管理系统中的一个分支，它不仅具备一般管理系统的特性，还符合档案管理的独特要求。该系统采用SSH框架构建，并且运行稳定、功能划分合理、操作简便友好以及界面设计人性化。此档案信息共享平台能够有效提供基本的档案服务，降低管理和运营成本并提升工作效率。
     
  • 华为大数据平台ELK组件产品文档
    优质
    本产品文档详尽介绍了华为自研的大数据平台中的ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）技术栈组件，涵盖安装部署、配置优化及案例分析等内容。 华为FusionInsight C80版本ELK的官方产品文档已更新新特性内容。
     
  • 大数据中台、数据仓库及大数据平台的数据治理经验总结
    优质
    本文档基于作者在大数据领域多年的工作经验，深入探讨了大数据中台、数据仓库和大数据平台中的数据治理策略与实践，为相关技术领域的专业人士提供了宝贵的参考意见。 大数据中台、数据仓库、大数据平台以及数据治理方面的经验总结。