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发表于2024-11-27
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书[0名0]: | Splunk[0大0]数据分析[按需印刷]|3769964 |
图书定价: | 69元 |
图书作者: | (美)Peter Zadrozny;Raghu Kodali |
出版社: | [1机1] 械工业出版社 |
出版日期: | 2014/5/1 0:00:00 |
ISBN号: | 9787111464297 |
开本: | 16开 |
页数: | 1 |
版次: | 1-1 |
目录 |
《Splunk[0大0]数据分析》 译者序 致谢 [0第0]1章 [0大0]数据和Splunk / 1 1.1 什么是[0大0]数据 / 1 1.2 非传统的数据处理技术 / 5 1.3 Splunk是什么 / 6 1.4 关于本书 / 7 [0第0]2章 将数据导入Splunk / 9 2.1 数据的多样性 / 9 2.2 Splunk如何处理多样化的数据 / 10 2.2.1 文件和目录 / 11 2.2.2 数据生成器 / 16 2.2.3 生成样本数据 / 17 2.2.4 网络资源 / 21 2.2.5 Windows数据 / 21 2.2.6 其他资源 / 21 2.3 应用程序和附加组件 / 21 2.4 转发器 / 26 2.5 小结 / 27 [0第0]3章 处理和分析数据 / 28 3.1 了解组合访问日志数据 / 28 3.2 搜索和分析索引数据 / 29 3.3 报表 / 35 3.3.1 使用多的浏览器 / 35 3.3.2 排[0名0]前五的IP地址 / 37 3.3.3 浏览量来源多的网站 / 38 3.3.4 有多少404事件 / 40 3.3.5 有多少事件包含购买行为 / 42 3.3.6 列出购买的[0商0][0品0] / 42 3.4 排序 / 44 3.5 过滤 / 45 3.6 添加和[0评0]估字段 / 47 3.7 聚合 / 48 3.8 小结 / 54 [0第0]4章 结果的可视化 / 55 4.1 数据可视化 / 55 4.2 Splunk是怎样处理可视化的 / 55 4.3 chart / 60 4.3.1 制作每一个主 [1机1] 的GET和 [P1O1S] T事件数量的图表 / 61 4.3.2 制作每一个产[0品0]类别的购买数和浏览数的图表 / 62 4.3.3 哪个产[0品0]种类受HTTP 404错误的影响 / 63 4.3.4 MyGizmoStore.com的购买趋势 / 64 4.3.5 事务持续时间 / 66 4.4 timechart / 67 4.4.1 高购买数量的产[0品0] / 67 4.4.2 页面浏览率和购买量 / 68 4.5 使用Google Maps应用程序来可视化 / 69 4.6 Globe / 71 4.7 仪表盘 / 72 4.8 小结 / 80 [0第0]5章 定义警报 / 81 5.1 什么是警报 / 81 5.2 Splunk如何提供警报 / 81 5.2.1 基于[0商0][0品0]销售量的警报 / 82 5.2.2 登录失败的警报 / 84 5.2.3 日志文件中关键性错误的警报 / 87 5.3 小结 / 88 [0第0]6章 网站监测 / 90 6.1 监测网站 / 90 6.2 IT运作 / 91 6.2.1 主 [1机1] 访问量 / 91 6.2.2 无内部访问的主 [1机1] 访问量 / 91 6.2.3 HTTP请求成功的流量 / 93 6.2.4 HTTP请求未成功的流量 / 93 6.2.5 返回HTTP错误状态码多的页面 / 94 6.3 业务 / 96 6.3.1 区域用户统计 / 96 6.3.2 跳出率 / 97 6.3.3 [0独0]立访问者数量 / 98 6.4 小结 / 103 [0第0]7章 使用日志文件创建高级分析 / 104 7.1 传统的分析方[0法0] / 104 7.2 范式变更 / 105 7.3 语义日志 / 106 7.4 日志佳实践 / 113 7.5 小结 / 115 [0第0]8章 航班准点率项目 / 116 小结 / 118 [0第0]9章 将航班数据导入Splunk / 119 9.1 处理CSV文件 / 119 9.1.1 航班数据 / 119 9.1.2 下载数据 / 120 9.1.3 了解航班数据 / 121 9.1.4 关于时间戳 / 123 9.1.5 将字段映射成一个时间戳 / 124 9.1.6 对所有航班数据建立索引 / 131 9.2 从关系数据库中索引数据 / 132 9.2.1 定义一个新的数据库连接 / 132 9.2.2 数据库监测 / 133 9.3 小结 / 136 [0第0]10章 分析航空公司、 [1机1] 场、航班和延迟 / 137 10.1 分析航空公司 / 137 10.1.1 计算航空公司的总数 / 138 10.1.2 可视化结果 / 139 10.2 分析 [1机1] 场 / 143 10.3 分析航班 / 146 10.4 分析延迟 / 151 10.4.1 各航空公司航班延迟情况 / 151 10.4.2 各 [1机1] 场航班延迟的原因 / 152 10.4.3 冬天与夏天的航班延迟情况 / 155 10.5 创建和使用宏命令 / 157 10.6 报告加速 / 158 10.7 加速统计 / 161 10.8 小结 / 166 [0第0]11章 分析一个特定航班的历年数据 / 167 11.1 航空公司[0名0]称 / 167 11.1.1 字段查找自动化 / 172 11.1.2 从搜索中创建查找表 / 173 11.2 United flight 871航班 / 174 11.3 小结 / 178 [0第0]12章 分析推文 / 179 12.1 开发样本流 / 180 12.2 将推文加载到Splunk中 / 183 12.3 Twitter / 185 12.4 流行的单词 / 188 12.5 实时的Twitter趋势 / 191 12.6 小结 / 196 [0第0]13章 分析Foursquare签到信息 / 197 13.1 签到信息格式 / 198 13.2 时区注意事项 / 202 13.3 装载签到数据 / 203 13.4 分析签到信息 / 205 13.4.1 星期日早午餐搜索 / 205 13.4.2 Google地图和热门地点 / 209 13.4.3 地点的签到模式 / 211 13.4.4 地点的签到数量 / 212 13.4.5 分析性别活动 / 214 13.5 小结 / 217 [0第0]14章 情感分析 / 218 14.1 意见、观点、信仰、信念 / 218 14.2 [0商0]业用途 / 219 14.3 情感分析的技术性工作 / 220 14.4 情感分析应用程序 / 222 14.4.1 全局性的命令 / 223 14.4.2 挖掘情感 / 224 14.4.3 语言的处理 / 226 14.4.4 训练数据和测试数据 / 227 14.5 世界情绪指数项目 / 231 14.5.1 收集RSS摘要 / 232 14.5.2 将新闻标题索引到Splunk中 / 234 14.5.3 定义情感语料库 / 237 14.5.4 对结果进行可视化 / 240 14.6 小结 / 242 [0第0]15章 远程数据收集 / 243 15.1 转发器 / 243 15.1.1 流行的拓扑结构 / 244 15.1.2 安装转发器 / 246 15.2 部署服务器 / 248 15.2.1 配置部署服务器 / 250 15.2.2 配置转发器 / 251 15.3 部署监控 / 252 15.4 小结 / 253 [0第0]16章 可扩展性和高可用性 / 254 16.1 扩展Splunk / 254 16.2 聚类 / 259 16.3 小结 / 264 附录A Splunk的性能 / 265 附录B 有用的Splunk应用程序 / 281 |
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