大數(shù)據(jù)搜索與日志挖掘及可視化方案：ELK Stack：Elasticsearch、Logstash、Kibana (第2版)
大數(shù)據(jù)的搜索與挖掘，在當(dāng)今的“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代是很有必要的。本書(shū)提出的分布式大數(shù)據(jù)搜索與日志挖掘及可視化方案是基于ELKStack而提出的，它能有效應(yīng)對(duì)海量大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的分布式存儲(chǔ)與處理、全文檢索、日志挖掘、可視化等問(wèn)題。構(gòu)建在全文檢索開(kāi)源軟件Lucene之上的Elasticsearch，不僅能對(duì)海量規(guī)模的數(shù)據(jù)完成分布式索引與檢索，還能提供數(shù)據(jù)聚合分析。據(jù)國(guó)際權(quán)威的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)DBEngines的統(tǒng)計(jì)，在2016年1月，Elasticsearch已超過(guò)Solr等，成為排名第一的搜索引擎類應(yīng)用；Logstash能有效處理來(lái)源于各種數(shù)據(jù)源的日志信息；Kibana能得出可視化分析結(jié)果。了解基于ELKStack的大數(shù)據(jù)搜索與日志挖掘及可視化方案，掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana的基本使用方法和技巧，很有必要。全書(shū)以模塊化的方式進(jìn)行組織。和第一版相比，本書(shū)力求反映ELKStack的最新成果，內(nèi)容新穎、強(qiáng)調(diào)實(shí)踐。本書(shū)也可為高等學(xué)校相關(guān)專業(yè)（如計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、物聯(lián)網(wǎng)、信息管理與信息系統(tǒng)）學(xué)生的學(xué)習(xí)和科研工作提供幫助，同時(shí)對(duì)于從事大數(shù)據(jù)搜索與挖掘、日志分析、信息可視化技術(shù)的工程技術(shù)人員和希望了解網(wǎng)絡(luò)信息檢索技術(shù)的人員也具有較高的參考價(jià)值和工程應(yīng)用價(jià)值。
·9.4萬(wàn)字
