Splunk大數(shù)據(jù)分析

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	（美）Peter Zadrozny ，Raghu Kodali 著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)庫(kù)

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ISBN：	9787111464297	出版時(shí)間：	2014-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　絕大多數(shù)物理現(xiàn)象、人類活動(dòng)都會(huì)記錄在各種媒介中，而隨著數(shù)字化的普及，這一切又都將轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，人類正在從“卷宗”社會(huì)走向“數(shù)字”社會(huì)。尤其是近年來(lái)伴隨著智能終端、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字社會(huì)中的數(shù)據(jù)無(wú)論是在類型還是規(guī)模方面都在飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)以一種迅疾的速度滲透到我們生活、工作的各個(gè)領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前全球被創(chuàng)建和復(fù)制的數(shù)據(jù)總量已超過(guò)2ZB（1021B），遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類有史以來(lái)所有印刷材料的數(shù)據(jù)總量（約200PB）。想要從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有用的信息或知識(shí)，就離不開大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具。有觀點(diǎn)認(rèn)為，對(duì)于已經(jīng)顛覆或?qū)⒁嵏矀鹘y(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用（如電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融、物聯(lián)網(wǎng)），其核心競(jìng)爭(zhēng)力之一就是大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析能力，也就是我們說(shuō)的大數(shù)據(jù)能力。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、類型廣、時(shí)效高等特點(diǎn)，存儲(chǔ)和處理這些數(shù)據(jù)必須引入新的技術(shù)和機(jī)制。Splunk是一種典型的大數(shù)據(jù)處理工具，能夠非常高效地按時(shí)序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、索引、訪問(wèn)，已廣泛應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域。為此，本書全面系統(tǒng)地介紹了大數(shù)據(jù)挖掘工具Splunk，從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、訪問(wèn)、挖掘等角度系統(tǒng)介紹Splunk的原理和使用方式，以幫助讀者快速掌握Splunk。在過(guò)去幾個(gè)月中，黃琰、凡蕙銘、韓超、賴旦冉、何君、藍(lán)賢赟參與了部分翻譯，傅桔選、沈書毅、葉瑋成擔(dān)任了部分校審工作，在此感謝他們認(rèn)真的態(tài)度和極大的耐心。當(dāng)然，本書的翻譯工作得以順利完成，還要感謝機(jī)械工業(yè)出版社的編輯以及其他所有工作人員在各方面的支持和幫助。最后，對(duì)給予我們無(wú)私幫助的那些人致以誠(chéng)摯的謝意。譯者水平有限，書中疏漏在所難免，敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

作者簡(jiǎn)介

　　作者：（美國(guó)）扎德羅津尼（Peter Zadrozny）（美國(guó)）Raghu Kodali 譯者：唐宏陳健 Peter Zadrozny，資深軟件技術(shù)專家，OpalliosS公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官，專注于利用大數(shù)據(jù)和云技術(shù)為客戶提供有價(jià)值產(chǎn)品。Peter還是圣荷西州立大學(xué)大數(shù)據(jù)相關(guān)課程的講師。他曾先后在多家大中型公司擔(dān)任行政和技術(shù)職務(wù)，并主導(dǎo)在歐洲開啟webLogic和在墨西哥啟動(dòng)sun微操作系統(tǒng)。他在J2EE和性能工程領(lǐng)域有多部非常成功的著作，并且是流行開源項(xiàng)目Grinder的最初貢獻(xiàn)者。

圖書目錄

譯者序
致謝
第1章　大數(shù)據(jù)和Splunk / 1
1.1　什么是大數(shù)據(jù) / 1
1.2　非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù) / 5
1.3　Splunk是什么 / 6
1.4　關(guān)于本書 / 7
第2章　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Splunk / 9
2.1　數(shù)據(jù)的多樣性 / 9
2.2　Splunk如何處理多樣化的數(shù)據(jù) / 10
2.2.1　文件和目錄 / 11
2.2.2　數(shù)據(jù)生成器 / 16
2.2.3　生成樣本數(shù)據(jù) / 17
2.2.4　網(wǎng)絡(luò)資源 / 21
2.2.5　Windows數(shù)據(jù) / 21
2.2.6　其他資源 / 21
2.3　應(yīng)用程序和附加組件 / 21
2.4　轉(zhuǎn)發(fā)器 / 26
2.5　小結(jié) / 27
第3章　處理和分析數(shù)據(jù) / 28
3.1　了解組合訪問(wèn)日志數(shù)據(jù) / 28
3.2　搜索和分析索引數(shù)據(jù) / 29
3.3　報(bào)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(lái)源最多的網(wǎng)站 / 38
3.3.4　有多少404事件 / 40
3.3.5　有多少事件包含購(gòu)買行為 / 42
3.3.6　列出購(gòu)買的商品 / 42
3.4　排序 / 44
3.5　過(guò)濾 / 45
3.6　添加和評(píng)估字段 / 47
3.7　聚合 / 48
3.8　小結(jié) / 54
第4章　結(jié)果的可視化 / 55
4.1　數(shù)據(jù)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(gè)主機(jī)的GET和POST事件數(shù)量的圖表 / 61
4.3.2　制作每一個(gè)產(chǎn)品類別的購(gòu)買數(shù)和瀏覽數(shù)的圖表 / 62
4.3.3　哪個(gè)產(chǎn)品種類受HTTP 404錯(cuò)誤的影響 / 63
4.3.4　MyGizmoStore.com的購(gòu)買趨勢(shì) / 64
4.3.5　事務(wù)持續(xù)時(shí)間 / 66
4.4　timechart / 67
4.4.1　最高購(gòu)買數(shù)量的產(chǎn)品 / 67
4.4.2　頁(yè)面瀏覽率和購(gòu)買量 / 68
4.5　使用Google Maps應(yīng)用程序來(lái)可視化 / 69
4.6　Globe / 71
4.7　儀表盤 / 72
4.8　小結(jié) / 80
第5章　定義警報(bào) / 81
5.1　什么是警報(bào) / 81
5.2　Splunk如何提供警報(bào) / 81
5.2.1　基于商品銷售量的警報(bào) / 82
5.2.2　登錄失敗的警報(bào) / 84
5.2.3　日志文件中關(guān)鍵性錯(cuò)誤的警報(bào) / 87
5.3　小結(jié) / 88
第6章　網(wǎng)站監(jiān)測(cè) / 90
6.1　監(jiān)測(cè)網(wǎng)站 / 90
6.2　IT運(yùn)作 / 91
6.2.1　主機(jī)訪問(wèn)量 / 91
6.2.2　無(wú)內(nèi)部訪問(wèn)的主機(jī)訪問(wèn)量 / 91
6.2.3　HTTP請(qǐng)求成功的流量 / 93
6.2.4　HTTP請(qǐng)求未成功的流量 / 93
6.2.5　返回HTTP錯(cuò)誤狀態(tài)碼最多的頁(yè)面 / 94
6.3　業(yè)務(wù) / 96
6.3.1　區(qū)域用戶統(tǒng)計(jì) / 96
6.3.2　跳出率 / 97
6.3.3　獨(dú)立訪問(wèn)者數(shù)量 / 98
6.4　小結(jié) / 103
第7章　使用日志文件創(chuàng)建高級(jí)分析 / 104
7.1　傳統(tǒng)的分析方法 / 104
7.2　范式變更 / 105
7.3　語(yǔ)義日志 / 106
7.4　日志最佳實(shí)踐 / 113
7.5　小結(jié) / 115
第8章　航班準(zhǔn)點(diǎn)率項(xiàng)目 / 116
小結(jié) / 118
第9章　將航班數(shù)據(jù)導(dǎo)入Splunk / 119
9.1　處理CSV文件 / 119
9.1.1　航班數(shù)據(jù) / 119
9.1.2　下載數(shù)據(jù) / 120
9.1.3　了解航班數(shù)據(jù) / 121
9.1.4　關(guān)于時(shí)間戳 / 123
9.1.5　將字段映射成一個(gè)時(shí)間戳 / 124
9.1.6　對(duì)所有航班數(shù)據(jù)建立索引 / 131
9.2　從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中索引數(shù)據(jù) / 132
9.2.1　定義一個(gè)新的數(shù)據(jù)庫(kù)連接 / 132
9.2.2　數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)測(cè) / 133
9.3　小結(jié) / 136
第10章　分析航空公司、機(jī)場(chǎng)、航班和延遲 / 137
10.1　分析航空公司 / 137
10.1.1　計(jì)算航空公司的總數(shù) / 138
10.1.2　可視化結(jié)果 / 139
10.2　分析機(jī)場(chǎng) / 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(jī)場(chǎng)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(chuàng)建和使用宏命令 / 157
10.6　報(bào)告加速 / 158
10.7　加速統(tǒng)計(jì) / 161
10.8　小結(jié) / 166
第11章　分析一個(gè)特定航班的歷年數(shù)據(jù) / 167
11.1　航空公司名稱 / 167
11.1.1　字段查找自動(dòng)化 / 172
11.1.2　從搜索中創(chuàng)建查找表 / 173
11.2　United flight 871航班 / 174
11.3　小結(jié) / 178
第12章　分析推文 / 179
12.1　開發(fā)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(shí)時(shí)的Twitter趨勢(shì) / 191
12.6　小結(jié) / 196
第13章　分析Foursquare簽到信息 / 197
13.1　簽到信息格式 / 198
13.2　時(shí)區(qū)注意事項(xiàng) / 202
13.3　裝載簽到數(shù)據(jù) / 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(diǎn) / 209
13.4.3　地點(diǎn)的簽到模式 / 211
13.4.4　地點(diǎn)的簽到數(shù)量 / 212
13.4.5　分析性別活動(dòng) / 214
13.5　小結(jié) / 217
第14章　情感分析 / 218
14.1　意見、觀點(diǎn)、信仰、信念 / 218
14.2　商業(yè)用途 / 219
14.3　情感分析的技術(shù)性工作 / 220
14.4　情感分析應(yīng)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(yǔ)言的處理 / 226
14.4.4　訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù) / 227
14.5　世界情緒指數(shù)項(xiàng)目 / 231
14.5.1　收集RSS摘要 / 232
14.5.2　將新聞標(biāo)題索引到Splunk中 / 234
14.5.3　定義情感語(yǔ)料庫(kù) / 237
14.5.4　對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化 / 240
14.6　小結(jié) / 242
第15章　遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)收集 / 243
15.1　轉(zhuǎn)發(fā)器 / 243
15.1.1　流行的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) / 244
15.1.2　安裝轉(zhuǎn)發(fā)器 / 246
15.2　部署服務(wù)器 / 248
15.2.1　配置部署服務(wù)器 / 250
15.2.2　配置轉(zhuǎn)發(fā)器 / 251
15.3　部署監(jiān)控 / 252
15.4　小結(jié) / 253
第16章　可擴(kuò)展性和高可用性 / 254
16.1　擴(kuò)展Splunk / 254
16.2　聚類 / 259
16.3　小結(jié) / 264
附錄A　Splunk的性能 / 265
附錄B　有用的Splunk應(yīng)用程序 / 281"