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大数据搜索与日志挖掘及可视化方案:ELK Stack:Elasticsearch、Logstash、Kibana (第2版)
高凯更新时间:2021-03-26 16:54:06
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大数据的搜索与挖掘,在当今的“互联网+”时代是很有必要的。本书提出的分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化方案是基于ELKStack而提出的,它能有效应对海量大数据所带来的分布式存储与处理、全文检索、日志挖掘、可视化等问题。构建在全文检索开源软件Lucene之上的Elasticsearch,不仅能对海量规模的数据完成分布式索引与检索,还能提供数据聚合分析。据国际权威的数据库产品评测机构DBEngines的统计,在2016年1月,Elasticsearch已超过Solr等,成为排名第一的搜索引擎类应用;Logstash能有效处理来源于各种数据源的日志信息;Kibana能得出可视化分析结果。了解基于ELKStack的大数据搜索与日志挖掘及可视化方案,掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana的基本使用方法和技巧,很有必要。全书以模块化的方式进行组织。和第一版相比,本书力求反映ELKStack的最新成果,内容新颖、强调实践。本书也可为高等学校相关专业(如计算机科学与技术、软件工程、物联网、信息管理与信息系统)学生的学习和科研工作提供帮助,同时对于从事大数据搜索与挖掘、日志分析、信息可视化技术的工程技术人员和希望了解网络信息检索技术的人员也具有较高的参考价值和工程应用价值。
品牌:清华大学
上架时间:2016-06-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
大数据搜索与日志挖掘及可视化方案:ELK Stack:Elasticsearch、Logstash、Kibana (第2版)最新章节
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- 参考文献
- 9.6 本章小结
- 9.5 扩展知识与阅读
- 9.4 基于Kibana的日志分析结果可视化设计与实现
- 9.3 基于Logstash的日志处理
- 9.2 基于Python的信息检索及Web端设计
- 9.1 信息采集
- 第9章 网络信息检索与分析实践
- 8.7 本章小结
高凯
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