[按需印刷]Splunk大數據分析計算機與互聯網書箱|3769964 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

Name: [按需印刷]Splunk大數據分析 計算機與互聯網 書箱|3769964 pdf epub mobi txt 電子書 2024
SKU: 27068713901
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美 Peter Zadrozny，Ra 著，唐宏陳健譯

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發表於2024-05-17

商品介绍

店鋪：互動齣版網圖書專營店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111464297

商品編碼：27068713901

叢書名：大數據技術叢書

齣版時間：2014-05-01

頁數：1

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書籍描述

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

《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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