ELKstack權威指南數據分析與決策技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• ELK Stack
• Elasticsearch
• Logstash
• Kibana
• 數據分析
• 大數據
• 日誌分析
• 運維
• 監控
• 技術指南

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111516347

商品編碼：26847378273

dy 章入門示例 3
1.1下載安裝 3
1.2HellOWbrld 5
1.3配置語法 7
1.3.1語法 8
1.3.2命令行參數 10
1.4插件安裝 1l
1.5長期運行方式 12
第2章插件配置 15
2.1輸入插件 15
2.1.1標準輸入 16
2.1.2文件輸入 17
2.1.3 TCP輸入 18
2.1.4 syslog輸入 19
2.1.5 collectd輸入 21
2.2編解碼配置 23
2.2.1 JSON編解碼 24
2.2.2多行事件編碼 -25
2.2.3網絡流編碼 26
2.3過濾器配置 _28
2.3.1 date時間處理 28
2.3.2 grok正則捕獲 30
2.3.3 GeoIP地址查詢 33
2.3.4 JSON編解碼 34
2.3.5 key-value切分 35
2.3.6 metrics數值統計 36
2.3.7 mutate數據修改 37
2.3.8隨心所欲的Ruby處理 42
2.3.9 split拆分事件 _43
2.3.10 elapsed 43
2.4輸齣插件 44
2.4.1輸齣到Elasticsearch 44
2.4.2發送email 49
2.4.3調用係統命令執行 ’50
2.4.4保存成文件 50
2.4.5報警發送到Nagios 51
2.4.6 statsd 52
2.4.7標準輸齣stdout 54
?2.4.8 TCP發送數據 55
2.4.9輸齣到HDFS 55
第3章場景示例 57
3.1 Nginx訪問日誌 57
3.1.1 grok處理方式 57
3.1.2 split處理方式 -58
3.1.3 json格式 -6l
3.1.4 syslog方式發送 62
3.2 Nginx錯誤日誌 62
3.3 Postfix日誌 63
3.4 0ssec日誌 64
3.4.1配置所有Ossec agent采用
syslog輸齣 -64
3.4.2配置Logstash 65
3.4.3推薦Kibana儀錶盤 65
3.5Windows係統日誌 67
3.5.1采集端配置 67
3.5.2接收解析端配置 68
3.6 Java日誌 69
3.6.1 Log4J配置 70
3.6.2 Logstash配置 70
3.6.3異常堆棧測試驗證 70
3.6.4 JSON Event layout 71
3.7 MySQL慢查詢日誌 -73
3.8 Docker日誌 74
3.8.1記錄到主機磁盤 75
3.8.2通過logspout收集 75
第4章性能與監控 77
4.1性能測試 77
4.1.1配置示例 77
4.1.2使用方式 78
4.1.3額外的話 79
4.2監控方案 79
4.2.1 logstash-input-heartbeat心跳
檢測方式 80
4.2.2 JMX啓動參數方式 8l
第5章擴展方案 83
5.1通過Redis隊列擴展 84
5.1.1讀取Redis數據 84
5.1.2采用list類型擴展Logstash''''85
5.1.3輸齣到Redis 86
5.2通過Kafka隊列擴展 87
5.2.1 Logstashl.4版本插件的安裝 88
5.2.2 Input配置 88
5.2.3 0utput配置 90
5.3 logstash-forwarder'''. 91
5.3.1 Indexer端配置 91
5.3.2 Shipper端配置 92
5.3.3 AIX上的logstash-forwarder-
java -‘93
5.4 Rsyslog''''' 95
5.4.1常用模塊介紹 95
5.4.2與Logstash閤作 96
5.4.3 Mmextemal模塊 ’97
5.5 NxlOg ‘99
5.6 Heka 101
5.7 Fluentd 102
5.7.1配置示例 103
5.7.2 Fluentd插件 -104

ELK Stack 權威指南：數據驅動的洞察力與卓越決策 在當今信息爆炸的時代，數據已成為企業核心資産，能夠從海量數據中挖掘齣有價值的洞察，並在此基礎上做齣明智的決策，是決定企業成敗的關鍵。ELK Stack，一個強大且靈活的開源技術組閤，為企業提供瞭應對這一挑戰的理想解決方案。本書《ELK Stack 權威指南：數據分析與決策技術叢書》正是為幫助您掌握ELK Stack的精髓，解鎖數據價值，賦能您的業務決策而量身打造。 本書並非一份簡單的操作手冊，而是一本深度探索ELK Stack原理、架構、應用及最佳實踐的權威著作。我們旨在帶領讀者從入門到精通，理解ELK Stack如何協同工作，如何處理、存儲、搜索和分析海量日誌及其他類型的數據，並最終將這些數據轉化為可執行的業務洞察。本書內容豐富，邏輯清晰，覆蓋瞭從基礎概念到高級應用的全方位知識體係，旨在為廣大技術從業者、數據分析師、運維工程師以及對數據驅動決策感興趣的讀者提供一套係統、實用的學習路徑。 第一部分：ELK Stack 基礎與核心組件剖析 在本書的第一部分，我們將帶領您深入理解ELK Stack的基石——Elasticsearch、Logstash和Kibana。 Elasticsearch：分布式搜索與分析引擎的深度解析 我們將從Elasticsearch的核心概念講起，包括倒排索引、文檔、索引、分片與副本等。您將學習如何理解Elasticsearch的數據模型，如何設計高效的映射（Mapping）來優化搜索性能和數據存儲。本書將詳述Elasticsearch的查詢 DSL（Domain Specific Language），從基本的全文搜索、結構化查詢，到復雜的聚閤（Aggregations）操作，如計數、求和、平均值、最大/最小值，以及更高級的度量聚閤（Metric Aggregations）和桶聚閤（Bucket Aggregations），如Terms、Date Histogram、Range等。通過大量的實例和代碼示例，您將掌握如何構建靈活而強大的查詢，以滿足各種數據分析的需求。 此外，我們還會深入探討Elasticsearch的集群管理、節點角色（Master-eligible, Data, Ingest, ML等）、索引生命周期管理（ILM）、冷熱數據分離以及監控與調優策略。理解這些內容，將幫助您構建高可用、高性能的Elasticsearch集群，確保數據的安全存儲和快速訪問。 Logstash：數據采集、轉換與豐富化的強大管道 Logstash作為ELK Stack的數據處理引擎，其核心作用在於從各種來源采集數據，進行清洗、轉換、 enriquecimiento（豐富化），然後將其輸齣到Elasticsearch或其他目的地。本書將詳細介紹Logstash的架構，包括輸入（Inputs）、過濾器（Filters）和輸齣（Outputs）插件。 您將學習如何使用各種輸入插件，如Filebeat（作為Logstash的輕量級前置，通常與Logstash配閤使用，但也可以獨立使用）、Stdin、TCP/UDP、Kafka、JDBC等，從文件、網絡端口、消息隊列、數據庫等多種來源實時或批量地采集日誌數據。 在過濾器部分，我們將重點講解Logstash最強大的轉換能力。您將掌握Grok過濾器，這是Logstash用於解析非結構化日誌（如Web服務器日誌）的關鍵工具，通過正則錶達式匹配和提取所需字段。還會深入介紹Mutate過濾器，用於字段的添加、刪除、重命名、類型轉換、替換等；Date過濾器，用於解析時間戳字段，使其能夠被Elasticsearch正確索引和查詢；JSON過濾器，用於解析JSON格式的數據；GeoIP過濾器，用於根據IP地址豐富地理位置信息；UserAgent過濾器，用於解析用戶代理字符串，獲取瀏覽器、操作係統等信息。 最後，輸齣部分將指導您如何將處理後的數據發送到Elasticsearch、Kafka、Redis、文件等多種目的地，實現數據的靈活分發和整閤。 Kibana：可視化數據分析與探索的交互界麵 Kibana是ELK Stack的可視化層，它提供瞭一個直觀的用戶界麵，讓您可以輕鬆地探索、查詢和可視化存儲在Elasticsearch中的數據。本書將全麵展示Kibana的強大功能。 您將學習如何使用Kibana的Discover功能，實時地搜索、過濾和瀏覽日誌數據，並查看原始日誌詳情。我們將重點講解Kibana的可視化構建能力，包括創建各種圖錶類型，如摺綫圖（Line）、柱狀圖（Bar）、餅圖（Pie）、麵積圖（Area）、熱力圖（Heatmap）、地圖（Map）等，以直觀地展示數據趨勢和模式。 本書還將深入介紹Kibana儀錶盤（Dashboard）的創建和管理。您將學習如何將多個可視化圖錶組閤成一個完整的儀錶盤，以便在一個統一的視圖中監控關鍵指標和業務洞察。我們將演示如何利用儀錶盤的交互性，通過聯動過濾和搜索，實現數據的深入探索。 此外，我們還會介紹Kibana的Lens功能，這是一個更加智能和簡化的可視化創建工具，能夠根據您的數據自動推薦最佳可視化方式。同時，還將涵蓋Kibana的Canvas功能，它提供瞭更高級的畫布式編輯體驗，可以創建高度定製化的報告和數據故事。 第二部分：ELK Stack 的高級應用與實踐 在掌握瞭ELK Stack的核心組件後，本書第二部分將帶領您進入更高級的應用場景和最佳實踐。 Beats傢族：輕量級數據傳輸的有力補充 雖然Logstash功能強大，但在某些場景下，它可能顯得過於沉重。Beats傢族應運而生，作為輕量級的數據傳輸工具，它們能夠高效地收集和傳輸各種類型的數據到Logstash或直接到Elasticsearch。本書將重點介紹Filebeat，它專注於收集和傳輸日誌文件，並提供預處理能力。您將學習如何配置Filebeat來監控日誌文件，處理日誌輪轉，以及如何將其與Logstash或Elasticsearch集成。 同時，我們還會簡要介紹其他Beats，如Metricbeat（收集係統和服務的度量數據）、Packetbeat（捕獲和分析網絡流量）、Winlogbeat（收集Windows事件日誌）等，並說明它們在不同場景下的應用價值。 Elasticsearch 的高級查詢與分析 除瞭基礎查詢，本書將深入探討Elasticsearch的高級查詢技術，包括： 全文搜索進階： 學習如何使用Query String Query、Match Query、Multi Match Query、Bool Query、Function Score Query等，實現更精細化的搜索控製，如模糊匹配、短語匹配、同義詞處理、相關性排序等。 聚閤分析的深度挖掘： 講解更復雜的聚閤類型，如Pipeline Aggregations（用於對聚閤結果進行進一步的聚閤，如Moving Average, Derivative, Max Bucket等），以及Nested Aggregations，實現多層級的聚閤分析。 地理空間數據分析： 演示如何使用Elasticsearch的Geo-point和Geo-shape類型，進行基於位置的查詢和聚閤，例如查找附近的點、計算距離、繪製地理區域覆蓋等。 時間序列數據分析： 聚焦於時間序列數據的索引和查詢優化，講解Date Histogram聚閤在趨勢分析中的應用，以及如何利用Elasticsearch的特性處理大量的時序數據。 ELK Stack 的性能調優與監控 構建一個穩定、高效的ELK Stack至關重要。本書將提供一套係統性的性能調優指南。 Elasticsearch 性能優化： 涵蓋JVM調優、綫程池配置、索引設置（如刷新間隔、閤並策略）、分片與副本策略、硬件選擇、網絡優化等。 Logstash 性能優化： 講解輸入、過濾和輸齣插件的最佳配置，如批量處理大小、工作綫程數、內存限製等，以提高數據處理吞吐量。 Kibana 性能優化： 介紹如何優化儀錶盤的加載速度，減少不必要的查詢，以及閤理使用緩存。 監控與告警： 演示如何利用Elasticsearch的_cat API、Metricbeat和Kibana的監控模塊，對ELK Stack的各個組件進行實時監控，並設置告警規則，及時發現和處理潛在問題。 ELK Stack 的安全加固 在數據安全日益重要的今天，ELK Stack的安全配置不容忽視。本書將講解如何實現： 用戶認證與授權： 集成X-Pack（或Elastic Stack的免費安全特性），實現用戶角色管理、權限控製，確保隻有授權用戶纔能訪問數據和執行操作。 傳輸層加密： 配置TLS/SSL，確保數據在傳輸過程中不被竊聽或篡改。 審計日誌： 啓用審計日誌功能，記錄用戶的訪問和操作行為，以便進行安全審計和事件追溯。 第三部分：ELK Stack 的實際應用場景與案例分析 理論知識的掌握最終需要落實在實踐中。本書的第三部分將通過豐富的實際應用場景和案例分析，幫助您將ELK Stack的強大功能應用於解決實際業務問題。 日誌分析與故障排查： Web服務器日誌分析： 演示如何使用ELK Stack分析Nginx、Apache等Web服務器的訪問日誌，監控網站流量、識彆錯誤請求、分析用戶行為，以及快速定位4xx和5xx錯誤。 應用服務器日誌分析： 講解如何采集和分析Java、Python、Node.js等應用服務器的日誌，監控應用性能，捕獲異常堆棧信息，實現故障的快速診斷和修復。 係統日誌與安全日誌分析： 演示如何集中收集Linux係統日誌（syslog, auth.log等）和Windows事件日誌，進行係統狀態監控、安全事件審計，以及入侵檢測。 業務指標監控與分析： 用戶行為分析： 結閤埋點數據，使用ELK Stack分析用戶在産品中的行為路徑、活躍度、留存率等，為産品優化提供數據支持。 交易數據分析： 實時監控交易流水，分析交易量、成功率、支付渠道錶現等，為業務決策提供實時數據。 IoT設備數據分析： 演示如何采集和分析來自物聯網設備的傳感器數據，進行設備狀態監控、故障預警、性能優化等。 DevOps與AIOps： 應用性能監控（APM）： 結閤APM工具，利用ELK Stack實現端到端的應用性能追蹤，從請求的入口到數據庫的響應，全麵瞭解應用性能瓶頸。 自動化運維： 將ELK Stack與其他自動化工具集成，實現日誌驅動的告警與響應，提升運維效率。 AIOps平颱構建： 探討如何基於ELK Stack構建更智能的運維分析平颱，利用機器學習等技術進行故障預測和根因分析。 本書特點： 係統性與全麵性： 覆蓋ELK Stack從入門到精通的完整知識體係。 深度與廣度： 不僅講解基礎概念，更深入探討高級特性、原理及最佳實踐。 實操性強： 大量貼近實際的配置示例、代碼片段和案例分析，幫助讀者快速上手。 權威性與前瞻性： 結閤最新的Elastic Stack版本特性，提供符閤行業發展趨勢的解決方案。 目標讀者廣泛： 無論是初學者還是有經驗的從業者，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。 《ELK Stack 權威指南：數據分析與決策技術叢書》將是您在數據驅動時代不可或缺的學習夥伴。通過本書的學習，您將能夠自信地構建、部署和管理ELK Stack，充分釋放數據的潛力，為您的業務帶來革命性的洞察和卓越的決策能力。讓我們一起開啓這段精彩的數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《ELK Stack權威指南：數據分析與決策技術叢書》，拿到手的時候，我真的被它沉甸甸的厚度給震撼到瞭，感覺像捧著一本武功秘籍，裏麵藏著降龍十八掌般的絕世秘籍。我之前對ELK Stack的瞭解就停留在“聽說過”的階段，知道它是個挺厲害的數據分析工具，能處理日誌、指標什麼的。但具體怎麼用，怎麼把這些零散的數據變成有價值的信息，我是一點概念都沒有。讀這本書之前，我總是覺得數據分析是那些高高在上、隻屬於數據科學傢的領域，普通人根本玩不轉。我腦子裏構想的ELK Stack，可能是那種需要敲敲打打各種命令行的硬核操作，估計我這種非技術背景的人，看瞭開頭就能直接放棄。所以，這本書對我來說，更像是一個探索未知領域的敲門磚，我期望它能像一位經驗豐富的老者，耐心地引導我，從最基礎的概念講起，一點點揭開ELK Stack神秘的麵紗，讓我明白它的核心價值，以及在實際工作中，它到底能幫我解決什麼問題。我尤其希望這本書能有大量的實際案例，能讓我看到彆人是如何運用ELK Stack解決各種痛點的，比如用戶行為分析、係統性能監控、安全事件追蹤等等，這樣纔能讓我對這個工具的實用性有更直觀的感受。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《ELK Stack權威指南：數據分析與決策技術叢書》這本書的時候，我腦海裏立刻浮現齣無數個關於數據分析的場景。我的工作經常需要處理大量的用戶行為日誌、服務器性能指標以及各種係統事件，這些數據就像一座座孤島，分散在不同的地方，想要從中提煉齣有價值的信息，往往耗時耗力，而且容易遺漏關鍵綫索。我曾經嘗試過一些零散的學習資料，但總感覺不成體係，難以形成完整的知識閉環。這本書的名字“權威指南”和“數據分析與決策技術”瞬間吸引瞭我，我看到瞭它能幫助我構建一個係統性的ELK Stack知識體係的潛力。我希望這本書能夠詳細地闡述ELK Stack的各個組件是如何協同工作的，比如Elasticsearch如何高效地存儲和檢索海量數據，Logstash如何靈活地采集、過濾和轉換各種來源的數據，以及Kibana如何將復雜的數據轉化為直觀易懂的可視化圖錶。更重要的是，我期待這本書能提供大量的實際操作指導和案例分析，讓我能夠親手搭建和運用ELK Stack，解決我在數據分析過程中遇到的具體問題，比如如何進行實時的數據監控，如何進行深入的用戶行為分析，以及如何基於數據做齣更明智的業務決策。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《ELK Stack權威指南：數據分析與決策技術叢書》的時候，我內心是既期待又忐忑的。期待是因為我最近工作中遇到的數據處理瓶頸，感覺很多信息都散落在日誌裏，卻無法有效地提取和分析，讓我錯失瞭很多商業洞察。而忐忑則是因為我對ELK Stack的印象一直停留在“技術含量很高”的層麵，總覺得它離我這個偏業務的崗位有點遠。翻開書的第一感受是，它確實有一定厚度，內容看起來很紮實。我比較關注它能否從零開始，為我這樣的“小白”構建一個清晰的認知框架。我非常希望這本書能夠詳細講解ELK Stack的每一個組件，比如Elasticsearch的索引原理、Logstash的數據管道設計、Kibana的可視化能力等等，並且用清晰易懂的語言來解釋那些可能讓人望而生畏的技術術語。最重要的是，我希望它能告訴我，如何將這些技術組件有機地結閤起來，構建一個完整的數據分析流程，並且在實際應用中，能夠針對不同的業務場景，設計齣有效的解決方案。我特彆想瞭解，如何利用ELK Stack來做用戶畫像，挖掘潛在的客戶需求，或者如何監控網站的訪問流量，發現異常情況，這些都對我提升工作效率和價值有著直接的幫助。

評分☆☆☆☆☆

拿到《ELK Stack權威指南：數據分析與決策技術叢書》這本書，我最直接的感受就是內容的深度和廣度。在我的工作中，數據分析早已不是一個可選項，而是決定産品生死存亡的關鍵。然而，麵對指數級增長的數據量和日趨復雜的數據維度，傳統的分析工具和方法已經顯得捉襟見肘。ELK Stack這個名字對我來說，代錶著一種先進的解決方案，但具體如何落地，如何將其轉化為實際的生産力，一直是我心中的一個謎團。我非常希望這本書能夠深入淺齣地講解ELK Stack的每一個組成部分，從Elasticsearch的底層架構和索引優化，到Logstash的數據處理流水綫設計，再到Kibana的儀錶盤定製和高級查詢技巧，都能夠有詳盡的闡述。我特彆關注書中能否提供一些關於ELK Stack在不同行業、不同場景下的實際應用案例，例如金融行業的風險控製、電商行業的個性化推薦、互聯網行業的安全防護等等。我希望通過閱讀這本書，我能夠對ELK Stack建立起一個全麵而深刻的認識，並且能夠掌握運用它來解決復雜數據分析挑戰的關鍵技術和方法論，從而真正地實現數據驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，《ELK Stack權威指南：數據分析與決策技術叢書》這本書的封麵設計和書名，都給我一種“硬核技術”的既視感，讓我這個非IT背景的讀者在拿到手的時候，內心是有點小壓力的。我目前的工作涉及大量的用戶反饋和産品數據，經常需要分析這些海量信息來改進産品，但傳統的Excel或者簡單的數據庫查詢，已經越來越難以滿足需求瞭。我一直聽說ELK Stack是處理這類非結構化和半結構化數據的一把好手，但一直沒有一個係統性的入門途徑。我拿到這本書，主要就是希望它能從一個非常基礎的角度齣發，把我這個“小白”帶進ELK Stack的世界。我特彆期待書中能夠詳細介紹ELK Stack的各個核心組件，比如Elasticsearch的強大搜索能力，Logstash的數據采集和轉換能力，以及Kibana令人驚嘆的可視化能力。更重要的是，我希望這本書能夠提供豐富的實戰案例，讓我看到ELK Stack是如何被應用到各種真實場景中的，比如如何通過分析用戶日誌來優化産品體驗，如何通過監控係統指標來保障服務的穩定性，或者如何通過日誌審計來加強數據安全。我希望通過這本書，我能掌握構建和使用ELK Stack的基本技能，為我解決實際工作中的數據分析難題提供一條可行的路徑。