發表於2024-11-10
書[0名0]: | Splunk[0大0]數據分析[按需印刷]|3769964 |
圖書定價: | 69元 |
圖書作者: | (美)Peter Zadrozny;Raghu Kodali |
齣版社: | [1機1] 械工業齣版社 |
齣版日期: | 2014/5/1 0:00:00 |
ISBN號: | 9787111464297 |
開本: | 16開 |
頁數: | 1 |
版次: | 1-1 |
目錄 |
《Splunk[0大0]數據分析》 譯者序 緻謝 [0第0]1章 [0大0]數據和Splunk / 1 1.1 什麼是[0大0]數據 / 1 1.2 非傳統的數據處理技術 / 5 1.3 Splunk是什麼 / 6 1.4 關於本書 / 7 [0第0]2章 將數據導入Splunk / 9 2.1 數據的多樣性 / 9 2.2 Splunk如何處理多樣化的數據 / 10 2.2.1 文件和目錄 / 11 2.2.2 數據生成器 / 16 2.2.3 生成樣本數據 / 17 2.2.4 網絡資源 / 21 2.2.5 Windows數據 / 21 2.2.6 其他資源 / 21 2.3 應用程序和附加組件 / 21 2.4 轉發器 / 26 2.5 小結 / 27 [0第0]3章 處理和分析數據 / 28 3.1 瞭解組閤訪問日誌數據 / 28 3.2 搜索和分析索引數據 / 29 3.3 報錶 / 35 3.3.1 使用多的瀏覽器 / 35 3.3.2 排[0名0]前五的IP地址 / 37 3.3.3 瀏覽量來源多的網站 / 38 3.3.4 有多少404事件 / 40 3.3.5 有多少事件包含購買行為 / 42 3.3.6 列齣購買的[0商0][0品0] / 42 3.4 排序 / 44 3.5 過濾 / 45 3.6 添加和[0評0]估字段 / 47 3.7 聚閤 / 48 3.8 小結 / 54 [0第0]4章 結果的可視化 / 55 4.1 數據可視化 / 55 4.2 Splunk是怎樣處理可視化的 / 55 4.3 chart / 60 4.3.1 製作每一個主 [1機1] 的GET和 [P1O1S] T事件數量的圖錶 / 61 4.3.2 製作每一個産[0品0]類彆的購買數和瀏覽數的圖錶 / 62 4.3.3 哪個産[0品0]種類受HTTP 404錯誤的影響 / 63 4.3.4 MyGizmoStore.com的購買趨勢 / 64 4.3.5 事務持續時間 / 66 4.4 timechart / 67 4.4.1 高購買數量的産[0品0] / 67 4.4.2 頁麵瀏覽率和購買量 / 68 4.5 使用Google Maps應用程序來可視化 / 69 4.6 Globe / 71 4.7 儀錶盤 / 72 4.8 小結 / 80 [0第0]5章 定義警報 / 81 5.1 什麼是警報 / 81 5.2 Splunk如何提供警報 / 81 5.2.1 基於[0商0][0品0]銷售量的警報 / 82 5.2.2 登錄失敗的警報 / 84 5.2.3 日誌文件中關鍵性錯誤的警報 / 87 5.3 小結 / 88 [0第0]6章 網站監測 / 90 6.1 監測網站 / 90 6.2 IT運作 / 91 6.2.1 主 [1機1] 訪問量 / 91 6.2.2 無內部訪問的主 [1機1] 訪問量 / 91 6.2.3 HTTP請求成功的流量 / 93 6.2.4 HTTP請求未成功的流量 / 93 6.2.5 返迴HTTP錯誤狀態碼多的頁麵 / 94 6.3 業務 / 96 6.3.1 區域用戶統計 / 96 6.3.2 跳齣率 / 97 6.3.3 [0獨0]立訪問者數量 / 98 6.4 小結 / 103 [0第0]7章 使用日誌文件創建高級分析 / 104 7.1 傳統的分析方[0法0] / 104 7.2 範式變更 / 105 7.3 語義日誌 / 106 7.4 日誌佳實踐 / 113 7.5 小結 / 115 [0第0]8章 航班準點率項目 / 116 小結 / 118 [0第0]9章 將航班數據導入Splunk / 119 9.1 處理CSV文件 / 119 9.1.1 航班數據 / 119 9.1.2 下載數據 / 120 9.1.3 瞭解航班數據 / 121 9.1.4 關於時間戳 / 123 9.1.5 將字段映射成一個時間戳 / 124 9.1.6 對所有航班數據建立索引 / 131 9.2 從關係數據庫中索引數據 / 132 9.2.1 定義一個新的數據庫連接 / 132 9.2.2 數據庫監測 / 133 9.3 小結 / 136 [0第0]10章 分析航空公司、 [1機1] 場、航班和延遲 / 137 10.1 分析航空公司 / 137 10.1.1 計算航空公司的總數 / 138 10.1.2 可視化結果 / 139 10.2 分析 [1機1] 場 / 143 10.3 分析航班 / 146 10.4 分析延遲 / 151 10.4.1 各航空公司航班延遲情況 / 151 10.4.2 各 [1機1] 場航班延遲的原因 / 152 10.4.3 鼕天與夏天的航班延遲情況 / 155 10.5 創建和使用宏命令 / 157 10.6 報告加速 / 158 10.7 加速統計 / 161 10.8 小結 / 166 [0第0]11章 分析一個特定航班的曆年數據 / 167 11.1 航空公司[0名0]稱 / 167 11.1.1 字段查找自動化 / 172 11.1.2 從搜索中創建查找錶 / 173 11.2 United flight 871航班 / 174 11.3 小結 / 178 [0第0]12章 分析推文 / 179 12.1 開發樣本流 / 180 12.2 將推文加載到Splunk中 / 183 12.3 Twitter / 185 12.4 流行的單詞 / 188 12.5 實時的Twitter趨勢 / 191 12.6 小結 / 196 [0第0]13章 分析Foursquare簽到信息 / 197 13.1 簽到信息格式 / 198 13.2 時區注意事項 / 202 13.3 裝載簽到數據 / 203 13.4 分析簽到信息 / 205 13.4.1 星期日早午餐搜索 / 205 13.4.2 Google地圖和熱門地點 / 209 13.4.3 地點的簽到模式 / 211 13.4.4 地點的簽到數量 / 212 13.4.5 分析性彆活動 / 214 13.5 小結 / 217 [0第0]14章 情感分析 / 218 14.1 意見、觀點、信仰、信念 / 218 14.2 [0商0]業用途 / 219 14.3 情感分析的技術性工作 / 220 14.4 情感分析應用程序 / 222 14.4.1 全局性的命令 / 223 14.4.2 挖掘情感 / 224 14.4.3 語言的處理 / 226 14.4.4 訓練數據和測試數據 / 227 14.5 世界情緒指數項目 / 231 14.5.1 收集RSS摘要 / 232 14.5.2 將新聞標題索引到Splunk中 / 234 14.5.3 定義情感語料庫 / 237 14.5.4 對結果進行可視化 / 240 14.6 小結 / 242 [0第0]15章 遠程數據收集 / 243 15.1 轉發器 / 243 15.1.1 流行的拓撲結構 / 244 15.1.2 安裝轉發器 / 246 15.2 部署服務器 / 248 15.2.1 配置部署服務器 / 250 15.2.2 配置轉發器 / 251 15.3 部署監控 / 252 15.4 小結 / 253 [0第0]16章 可擴展性和高可用性 / 254 16.1 擴展Splunk / 254 16.2 聚類 / 259 16.3 小結 / 264 附錄A Splunk的性能 / 265 附錄B 有用的Splunk應用程序 / 281 |
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