Splunk大數據分析

譯者序
致謝

第1章 大數據和
1.1什麼是大數據
1.2非傳統的數據處理技術
1.3Splunk是什麼
1.4關於本書

第2章 將數據導入
2.1數據的多樣性
2.2Splunk如何處理多樣化的數據
2.2.1文件和目錄
2.2.2數據生成器
2.2.3生成樣本數據
2.2.4網絡資源
2.2.5Windows數據
2.2.6其他資源
2.3應用程序和附加組件
2.4轉發器
2.5小結

第3章 處理和分析數據
3.1了解組合訪問日志數據
3.2搜索和分析索引數據
3.3報表
3.3.1使用最多的瀏覽器
3.3.2排名前五的IP地址
3.3.3瀏覽量來源最多的網站
3.3.4有多少404事件
3.3.5有多少事件包含購買行為
3.3.6列出購買的商品
3.4排序
3.5過濾
3.6添加和評估字段
3.7聚合
3.8小結

第4章 結果的可視化
4.1數據可視化
4.2Splunk是怎樣處理可視化的
4.3.1制作每一個主機的GET和POST事件數量的圖表
4.3.2制作每一個產品類別的購買數和瀏覽數的圖表
4.3.3哪個產品種類受HTTP404錯誤的影響
4.3.4MyGizmoStore.com的購買趨勢
4.3.5事務持續時間
4.4.1最高購買數量的產品
4.4.2頁面瀏覽率和購買量
4.5使用GoogleMaps應用程序來可視化
4.7儀表盤
4.8小結

第5章 定義警報
5.1什麼是警報
5.2Splunk如何提供警報
5.2.1基於商品銷售量的警報
5.2.2登錄失敗的警報
5.2.3日志文件中關鍵性錯誤的警報
5.3小結

第6章 網站監測
6.1監測網站
6.2IT運作
6.2.1主機訪問量
6.2.2無內部訪問的主機訪問量
6.2.3HTTP請求成功的流量
6.2.4HTTP請求未成功的流量
6.2.5返回HTTP錯誤狀態碼最多的頁面
6.3業務
6.3.1區域用戶統計
6.3.2跳出率
6.3.3獨立訪問者數量
6.4小結

第7章 使用日志文件創建高級分析
7.1傳統的分析方法
7.2范式變更
7.3語義日志
7.4日志最佳實踐
7.5小結

第8章 航班准點率項目
小結

第9章 將航班數據導入
9.1處理CSV文件
9.1.1航班數據
9.1.2下載數據
9.1.3了解航班數據
9.1.4關於時間戳
9.1.5將字段映射成一個時間戳
9.1.6對所有航班數據建立索引
9.2從關系數據庫中索引數據
9.2.1定義一個新的數據庫連接
9.2.2數據庫監測
9.3小結

第10章 分析航空公司、機場、航班和延遲
10.1分析航空公司
10.1.1計算航空公司的總數
10.1.2可視化結果
10.2分析機場
10.3分析航班
10.4分析延遲
10.4.1各航空公司航班延遲情況
10.4.2各機場航班延遲的原因
10.4.3冬天與夏天的航班延遲情況
10.5創建和使用宏命令
10.6報告加速
10.7加速統計
10.8小結

第11章 分析一個特定航班的歷年數據
11.1航空公司名稱
11.1.1字段查找自動化
11.1.2從搜索中創建查找表
11.2Unitedflight871航班
11.3小結

第12章 分析推文
12.1開發樣本流
12.2將推文加載到Splunk中
12.4最流行的單詞
12.5實時的Twitter趨勢
12.6小結

第13章 分析Foursquare簽到信息
13.1簽到信息格式
13.2時區注意事項
13.3裝載簽到數據
13.4分析簽到信息
13.4.1星期日早午餐搜索
13.4.2Google地圖和熱門地點
13.4.3地點的簽到模式
13.4.4地點的簽到數量
13.4.5分析性別活動
13.5小結

第14章 情感分析
14.1意見、觀點、信仰、信念
14.2商業用途
14.3情感分析的技術性工作
14.4情感分析應用程序
14.4.1全局性的命令
14.4.2挖掘情感
14.4.3語言的處理
14.4.4訓練數據和測試數據
14.5世界情緒指數項目
14.5.1收集RSS摘要
14.5.2將新聞標題索引到Splunk中
14.5.3定義情感語料庫
14.5.4對結果進行可視化
14.6小結

第15章 遠程數據收集
15.1轉發器
15.1.1流行的拓撲結構
15.1.2安裝轉發器
15.2部署服務器
15.2.1配置部署服務器
15.2.2配置轉發器
15.3部署監控
15.4小結

第16章 可擴展性和高可用性
16.1擴展
16.2聚類
16.3小結

附錄A Splunk的性能
附錄B 有用的Splunk應用程序