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Splunk大數據分析 ( 簡體 字) |
| 作者：（美）扎德羅津尼 等著 | 類別：1. -> 程式設計 -> 大數據 |
| 譯者：唐宏 等譯 |
| 出版社：機械工業出版社 |  3dWoo書號： 38539
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
【不接受訂購】 |
| 出版日：5/1/2014 |
| 頁數：291 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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【不接受訂購】 | | ISBN：9787111464297 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：plunk是一種典型的大數據處理工具，能夠高效地按時序對數據進行存儲、索引、訪問，已廣泛應用在多個領域。本書是介紹如何實時處理大數據并從中獲得商業價值的一本實用指南。本書通過真實的大數據分析項目，從數據導入、訪問、挖掘和可視化角度全面而系統地介紹Splunk的基本概念和使用方法，以幫助讀者快速掌握Splunk。
全書共16章，分為四個部分：第一部分（第1~7章）介紹Splunk的基本操作，包括利用Splunk進行數據收集、處理、分析及結果可視化等的基本操作和命令，以及使用日志文件創建高級數據分析報表的方法；第二部分（第8~11章）使用“航空公司準點性能數據”介紹一個典型的數據分析案例，詳細講解如何運用Splunk深度挖掘現有數據倉庫，并介紹一些新的Splunk命令和實用技巧；第三部分（第12~14章）詳細介紹如何收集、處理、分析推文和Foursquare的簽到信息等，涵蓋分析社會化媒體流數據所需的知識；第四部分（第15~16章）詳細介紹如何按需求擴展Splunk，以及分布式處理和高可用性的基本概念。此外，還包括兩個附錄，展示Splunk的性能以及各種可用的應用程序。
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目錄：
譯者序
致謝
第1章 大數據和Splunk / 1
1.1 什么是大數據 / 1
1.2 非傳統的數據處理技術 / 5
1.3 Splunk是什么 / 6
1.4 關于本書 / 7
第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
第3章 處理和分析數據 / 28
3.1 了解組合訪問日志數據 / 28
3.2 搜索和分析索引數據 / 29
3.3 報表 / 35
3.3.1 使用最多的瀏覽器 / 35
3.3.2 排名前五的IP地址 / 37
3.3.3 瀏覽量來源最多的網站 / 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 列出購買的商品 / 42
3.4 排序 / 44
3.5 過濾 / 45
3.6 添加和評估字段 / 47
3.7 聚合 / 48
3.8 小結 / 54
第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 制作每一個主機的GET和POST事件數量的圖表 / 61
4.3.2 制作每一個產品類別的購買數和瀏覽數的圖表 / 62
4.3.3 哪個產品種類受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 最高購買數量的產品 / 67
4.4.2 頁面瀏覽率和購買量 / 68
4.5 使用Google Maps應用程序來可視化 / 69
4.6 Globe / 71
4.7 儀表盤 / 72
4.8 小結 / 80
第5章 定義警報 / 81
5.1 什么是警報 / 81
5.2 Splunk如何提供警報 / 81
5.2.1 基于商品銷售量的警報 / 82
5.2.2 登錄失敗的警報 / 84
5.2.3 日志文件中關鍵性錯誤的警報 / 87
5.3 小結 / 88
第6章 網站監測 / 90
6.1 監測網站 / 90
6.2 IT運作 / 91
6.2.1 主機訪問量 / 91
6.2.2 無內部訪問的主機訪問量 / 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 返回HTTP錯誤狀態碼最多的頁面 / 94
6.3 業務 / 96
6.3.1 區域用戶統計 / 96
6.3.2 跳出率 / 97
6.3.3 獨立訪問者數量 / 98
6.4 小結 / 103
第7章 使用日志文件創建高級分析 / 104
7.1 傳統的分析方法 / 104
7.2 范式變更 / 105
7.3 語義日志 / 106
7.4 日志最佳實踐 / 113
7.5 小結 / 115
第8章 航班準點率項目 / 116
小結 / 118
第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 了解航班數據 / 121
9.1.4 關于時間戳 / 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 從關系數據庫中索引數據 / 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
第10章 分析航空公司、機場、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 分析機場 / 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 各機場航班延遲的原因 / 152
10.4.3 冬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
第11章 分析一個特定航班的歷年數據 / 167
11.1 航空公司名稱 / 167
11.1.1 字段查找自動化 / 172
11.1.2 從搜索中創建查找表 / 173
11.2 United flight 871航班 / 174
11.3 小結 / 178
第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 最流行的單詞 / 188
12.5 實時的Twitter趨勢 / 191
12.6 小結 / 196
第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 分析性別活動 / 214
13.5 小結 / 217
第14章 情感分析 / 218
14.1 意見、觀點、信仰、信念 / 218
14.2 商業用途 / 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
第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
第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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