Python机器学习应用DBSCAN算法实例数据集

模拟行为日志数据的生成

模拟行为日志数据的生成

本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 使用python对原始数据进行清洗，以便后续进行统计分析； 使用Hive对清洗后的数据进行统计分析； 使用Sqoop把Hive产生的统计结果导出到mysql中； 两个日志文件，一共有200MB，符合大数据量级，可以作为推荐系统数据集和hadoop测试集。

通过java模拟生产环境的日志，flume监控指定目录，采集日志推送到kafka。具体内容可参考 “基于CDH5的flume-kafka对接”这篇

今日给大家介绍一下java 日志的数据脱敏的实现方法，可以更好的保护数据的安全，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

从任意非结构化日志数据中导出指标。 关于格罗克 是一种将cr脚的非结构化日志数据解析为结构化和可查询内容的工具。 Grok在大量使用，以提供日志数据作为输入。 Grok附带了大约120种预定义模式，用于syslog日志，apache和其他Web服务器日志，mysql日志等。使用自定义模式扩展Grok很容易。 grok_exporter旨在将Grok从移植到监视。 目标是使用Grok模式从任意日志文件中提取Prometheus指标。 如何运行示例 从页面下载grok_exporter-$ARCH.zip于您的操作系统的grok_exporter-$ARCH.zip ，解压缩存档cd grok_exporter-$ARCH ，然后运行 ./grok_exporter -config ./example/config.yml 示例日志文件exim-rejected-RCPT-example

Web日志数据挖掘技术及应用，喜欢数据挖掘的可以下来看看哦

基于Logstash的日志数据采集和ELK可视化海量日志分析平台实战（全套视频+课件+代码+讲义+工具），具体内容包括： 01 Logstash的架构及运行流程 02 Logstash的数据采集案例（一） 03 Logstash的数据采集案例（二） 04 Kibana的介绍部署及功能模块讲解 05 ELK企业常见四种架构及应用 06 ELK综合案例-案例数据的导入 07 ELK综合案例-Logstash读取Mysql数据到ES 08 ELK综合案例-常见业务指标分析 09 ELK综合案例-Kibana生成报表展示

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