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ElasticStack（ELK）实战入门.pdf

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简介：
《ElasticStack（ELK）实战入门》是一本针对初学者的电子书，全面介绍了如何使用Logstash、Elasticsearch和Kibana这三个工具进行日志管理和数据分析。书中通过实例讲解了安装配置、数据收集与展示等关键技术点，帮助读者快速掌握Elastic Stack的核心功能及其应用场景。 ELK Stack 是一个强大的日志分析工具集合，包括 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个核心组件。Elasticsearch 提供了高效的数据存储与检索功能；Logstash 负责数据的收集、处理和转发；而 Kibana 则提供了一个用户友好的界面来可视化这些数据。对于初学者来说，了解 ELK Stack 的基本架构和配置方法是十分重要的。通过学习如何安装各个组件以及它们之间的交互方式，可以更好地掌握这一工具集，并将其应用到实际的日志管理和分析场景中去。

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  • ElasticStack（ELK）实战入门.pdf
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    《ElasticStack（ELK）实战入门》是一本针对初学者的电子书，全面介绍了如何使用Logstash、Elasticsearch和Kibana这三个工具进行日志管理和数据分析。书中通过实例讲解了安装配置、数据收集与展示等关键技术点，帮助读者快速掌握Elastic Stack的核心功能及其应用场景。 ELK Stack 是一个强大的日志分析工具集合，包括 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个核心组件。Elasticsearch 提供了高效的数据存储与检索功能；Logstash 负责数据的收集、处理和转发；而 Kibana 则提供了一个用户友好的界面来可视化这些数据。对于初学者来说，了解 ELK Stack 的基本架构和配置方法是十分重要的。通过学习如何安装各个组件以及它们之间的交互方式，可以更好地掌握这一工具集，并将其应用到实际的日志管理和分析场景中去。
     
  • Docker实战入门.pdf
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    《Docker实战入门》是一本面向初学者的技术书籍，通过丰富的示例和教程，帮助读者快速掌握容器化技术Docker的基础知识与实践技巧。 Docker从入门到实践是一份全面的指南，旨在帮助用户了解并掌握容器化技术的基础知识及其实际应用。这份资料涵盖了安装步骤、基本概念解释以及如何使用Docker来构建、发布和运行应用程序等内容，适合初学者快速上手，并为有经验的技术人员提供深入学习的机会。
     
  • ThingsBoard实战入门V0.1.pdf
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    《ThingsBoard实战入门V0.1》是一份面向物联网开发者的教程文档，内容涵盖IoT设备管理平台ThingsBoard的基础知识和实用操作技巧。通过本手册的学习，读者可以快速掌握ThingsBoard的安装、配置及应用开发等技能，为构建高效智能的物联网解决方案奠定坚实基础。 物联网平台ThingsBoard入门实战V0.1，欢迎交流ThingsBoard以及物联网相关技术。
     
  • Docker入门及实战PDF
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    《Docker入门及实战》是一本全面介绍Docker容器技术的书籍，适合初学者与进阶读者。书中详细讲解了Docker的基本概念、安装配置以及高级应用，并通过大量实例演示如何使用Docker进行项目开发和部署，帮助读者快速掌握Docker的核心技能。 本段落档主要描述了docker容器的基础知识，适用于需要了解该主题的读者，并可作为参考手册使用。
     
  • ELK Stack详解入门.pptx
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    本PPT详细介绍了ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的基础知识和使用方法，适合初学者快速上手。 ELK Stack 是由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个开源软件组成的组合，在实时数据检索与分析场景下通常会一起使用，并且这三者都归于 Elastic.co 公司名下，因此有了这一简称。在最近两年里，ELK Stack 快速发展成为机器数据分析或实时日志处理领域中的首选开源方案。 相较于传统的日志处理方法，ELK Stack 有以下几点优势： 1. **灵活的处理方式**：Elasticsearch 支持实时全文索引功能，无需像 storm 那样预先编程才能使用。 2. **简易配置和上手快**：Elasticsearch 使用 JSON 接口，Logstash 则采用 Ruby DSL 设计，这些都是目前业界最通用且易于理解的配置语法设计。 3. **高效的检索性能**：尽管每次查询都是实时计算完成，但通过优秀的系统架构与实现技术可以确保全天数据查询达到秒级响应的速度。 4. **集群线性扩展能力**：无论是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都可以根据需求进行线性的水平或垂直扩展。 5. **炫丽的前端操作界面**：Kibana 提供了直观且易于使用的用户界面，通过简单的鼠标点击即可完成搜索、聚合功能，并能生成美观的数据仪表板。
     
  • ELK从入门到精通
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    《ELK从入门到精通》是一本全面解析ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana） stack技术栈的教程书籍，适合初学者快速上手并帮助有经验的技术人员深入优化系统日志管理和数据分析。 ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合，这三者是核心组件，但整个套件还包括其他工具。以下将详细介绍四种基本架构中应用到的相关软件。 Elasticsearch是一个实时全文搜索与分析引擎，支持数据收集、处理及存储三大功能，并通过开放式的REST接口和Java API提供高效能的搜索服务。它建立在Apache Lucene搜索引擎库之上，实现了一个可扩展且分布式的系统结构。 Logstash是一款用于搜集、解析和过滤日志文件的数据工具。它可以接收几乎任何类型的日志信息，包括系统日志、错误记录及自定义应用程序日志等。该软件可以接入多种数据源进行收集工作，例如syslog、消息队列（如RabbitMQ）以及JMX，并且能够以多种形式输出所处理的信息，比如电子邮件、websockets和Elasticsearch。 Kibana则是一个基于Web的可视化工具界面，用于搜索及展示存储在Elasticsearch中的日志数据。通过利用Elasticsearch的REST接口来获取信息，它不仅允许用户创建个性化的仪表盘视图以定制自己的数据分析结果展示方式，还支持灵活多样的查询与过滤条件设置功能。
     
  • Python爬虫实战入门指南.pdf
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    《Python爬虫实战入门指南》是一本全面介绍如何使用Python进行网页数据抓取和处理的教程。书中从基础知识讲起，逐步深入到复杂项目的实践，适合初学者快速掌握爬虫开发技能。 主要特点：课程由浅入深地讲解Python和Web前端的基础知识，并逐步增加难度，层层递进。内容详实全面，从静态网站到动态网站的构建、从单机爬虫到分布式爬虫的应用都涵盖其中。不仅包括基础知识点的学习，还深入剖析关键问题及难点分析，帮助读者顺利实现技能提升。
     
  • Docker入门与实战（中文版）.pdf
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    《Docker入门与实战》是一本全面介绍容器技术Docker的教程书籍，适合初学者快速上手，并为进阶用户提供深入实践指导。 《Docker从入门到实践中文版.pdf》包含了完整书签目录以及全部Shell命令。网上很多扫描版本的Shell命令都不全，我对其中部分错误脚本进行了标注。这是学习Docker入门的必备资料！
     
  • Flink实战入门
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    《Flink实战入门》是一本面向初学者的指南书籍，旨在通过实际案例教授Apache Flink进行大数据实时处理和批处理的技术与方法。 以Flink处理Kafka消息流为例，将接收到的Kafka消息sink到MySQL、Elasticsearch、HDFS和另一个Kafka主题。通过真实的案例帮助你入门Flink计算框架。课程中的案例代码也可以移植到其他业务系统中，实现快速开发。
     
  • Python数据挖掘入门及实战 PDF
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    《Python数据挖掘入门及实战》是一本全面介绍使用Python进行数据分析和挖掘技术的书籍。它不仅涵盖了基础理论知识，还通过实际案例演示如何应用这些技能解决真实世界中的问题，非常适合编程新手和对数据科学感兴趣的读者学习参考。 《Python数据挖掘入门与实战》是一本面向初学者及有一定编程基础的数据分析师的书籍。它主要介绍如何使用Python语言进行数据挖掘的技术和实践应用。由于语法简洁且库丰富，Python在数据科学领域被广泛采用，而scikit-learn（简称sklearn）则是其中最常用的数据挖掘和机器学习库之一。 本书首先带领读者熟悉Python的基础知识，包括数据类型、控制流结构、函数以及类等概念，为后续的学习打下坚实基础。接着详细介绍了Numpy、Pandas和Matplotlib这几个在数据分析中不可或缺的库，它们分别用于数值计算、数据清洗及可视化工作。书中还特别关注了如何处理缺失值与异常值，并教授读者进行数据标准化和归一化的方法。 特征工程是提升模型性能的关键环节，在本书中也得到了充分讲解。此外，机器学习部分涵盖了监督学习（如线性回归、逻辑回归）以及无监督学习方法（例如决策树、随机森林和支持向量机），并介绍了聚类算法等技术。书中还详细解释了评估模型效果的指标和交叉验证的概念。 在实际应用章节中，本书可能通过预测销售情况、客户分类及网络文本分析等多个案例来帮助读者理解如何将理论知识应用于解决现实问题当中。同时介绍使用sklearn中的Pipeline和GridSearchCV工具进行优化选择与调优的方法，以提高数据挖掘效率。书中提供的代码示例经过了作者的改进和完善，有助于进一步加深对Python编程的理解。 《Python数据挖掘入门与实战》是学习这门技术的重要资源，适合各个层次的学习者使用，并帮助读者建立起自己的知识体系和解决问题的能力。