doxygen是一款生成开源代码说明文件的工具,因为不需要编译源码,用作代码的分析也十分方便. 一.安装 sudo apt-get install graphviz sudo apt-get install doxygen-guiubuntu - Generate graphs and diagrams with Doxygen - Stack Overflow 二.使用 示例:简单的代码调用关系的分析 代码见用 Graphviz+pvtrace 可视化函数调用 - fengbohello -

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

不知已过而立,发狠告别IT,回头看看以前自己的多个作品,耗时最多的就是这个股票分析系统了,留在自己的电脑里也体现不出多大价值了,故打算出售源码给需要的人,联系方式QQ:874724605 注明:股票源码 股票分析系统 原域名www.stock-bi.com 网站原理: 系统源码大致包括如下部分: 1. 数据库 其中ChinaStock_BFQ 存储的是从沪深开市以来所有股票和指数的数据. ChinaStockForWeb存储的是股票分析系统各报表数据. 2. 数据SSIS包 该包完成一键处理 3

环境根据:http://www.cnblogs.com/zzzhfo/p/5925786.html 1.安装AWStats软件包 将软件包解压到httpd服务器中的/usr/lcoal/目录下 [root@www /]# tar zxf awstats-7.3.tar.gz [root@www /]# mv awstats-7.3 /usr/local/awstats 2.为要统计的站点建立配置文件 [root@www /]# cd /usr/local/awstats/tools/ [root

elk 日志分析系统 Logstash+ElasticSearch+Kibana4 logstash 管理日志和事件的工具 ElasticSearch 搜索 Kibana4 功能强大的数据显示客户端 redis 缓存 安装包 logstash-1.4.2-1_2c0f5a1.noarch.rpm elasticsearch-1.4.4.noarch.rpm logstash-contrib-1.4.2-1_efd53ef.noarch.rpm kibana-4.0.1-linux-x64.tar

Hadoop日志分析系统 项目需求: 需要统计一下线上日志中某些信息每天出现的频率,举个简单的例子,统计线上每天的请求总数和异常请求数.线上大概几十台 服务器,每台服务器大概每天产生4到5G左右的日志,假设有30台,每台5G的,一天产生的日志总量为150G. 处理方案: 方案1:传统的处理方式,写个JAVA日志分析代码,部署到每台服务器进行处理,这种方式部署起来耗时费力,又不好维护. 方案2:采用Hadoop分布式处理,日志分析是Hadoop集群系统的拿手好戏.150G每天的日志也算是比较大的数

Awstats是一个免费非常简洁而且强大有个性的网站日志分析工具. 功能: 一:访问量,访问次数,页面浏览量,点击数,数据流量等 二:精确到每月.每日.每小时的数据 三:访问者国家 四:访问者IP 五:Robots/Spiders的统计 六:访客持续时间 七:对不同Files type 的统计信息 八:Pages-URL的统计 九:访客操作系统浏览器等信息 十:其它信息(搜索关键字等等)   1.安装httpd [root@www /]# tar zxvf httpd-.tar.gz -C /u

    [导读] 为了实现高清视频的智能分析功能,本文介绍了一种以TI公司的DM8168为核心的高清视频智能分析系统的设计方案,该方案从硬件设计和软件设计两个方面介绍了硬件组成.工作流程.软件架构,并详细描述智能分析算法的构成.实现和优化.经过目标测试结果表明,该高清视频智能分析系统能实现对复杂场景的昼夜不间断监控,具有架构简单.可靠性高.误报警率低等特点.      0 引言 视频智能分析系统是指以数字视频处理技术为核心,在传统视频监控系统上发展而来的一种新型系统,充分利用了这些年高速DSP.

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持. 基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行

最近有个需求,需要整合所有店铺的数据做一个离线式分析系统,曾经都是按照店铺分库分表来给各自商家通过highchart多维度展示自家的店铺经营 数据,我们知道这是一个以店铺为维度的切分数据,非常适合目前的在线业务,这回老板提需求了,曾经也是一位数据分析师,sql自然就溜溜的,所以就 来了一个以买家维度展示用户画像,从而更好的做数据推送和用户行为分析,因为是离线式分析,目前还没研究spark,impala,drill了. 一:搭建hadoop集群     hadoop的搭建是一个比较繁琐的过程,采用

转载自:http://www.cnblogs.com/Auyuer/p/8086975.html MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理

MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理方式,根据ES中的数据进行圈选定位,将所圈选出的部分订单再进行处理统计信息.那么为了能够更好地看到

ubuntu14.04部署ELK+redis日志分析系统 [环境] host1:172.17.0.4 搭建ELK+redis服务 host2:172.17.0.3 搭建logstash+nginx服务 注:安装开发编译包: #apt-get install build-essential -y (ubuntu) #yum groupinstall "Development Tools" -y (CentOS) 一.ELK的运行环境需要java支持,ubuntu14.04安装java8.

   今天收到<计算机时代>编辑部寄来的稿件录用通知,本人撰写的论文"基于数据仓库的广东省高速公路一张网过渡期通行数据及异常分析系统",已被<计算机时代>录用,拟在2015年第7/8期刊出.   本论文基于的是本人开发的基于数据仓库的广东省高速公路一张网过渡期通行数据及异常分析系统.近一年来,该系统每周在经过数据挖掘.数据仓库数据生成和数据展现后,为企业的管理者提供了较为清晰地依据. 下面是手机拍的照片: 

ELK就是一套完整的日志分析系统 ELK=Logstash+Elasticsearch+Kibana 统一官网https://www.elastic.co/products ELK模块说明 Logstash 作用:用于处理传入的日志,负责收集.过滤和写出日志 Logstash分为三个组件input,filter,output 输入input 常用file,redis,kafka 示例: input file { path => ['/var/log/neutron/dhcp-agent.log'

一.系统的基本架构 在以前的博客中有介绍过在物理机上搭建ELK日志分析系统,有兴趣的朋友可以看一看-------------->>链接戳我<<.这篇博客将介绍如何使用Docker来更方便快捷的搭建,架构图如下: 说明:WEB服务器代表收集日志的对象,由Filebeat收集日志后发送给Logstash2,再由Logstash2发送至Redis消息队列,然后由Redis发送至Logstash1,最后由ElasticSearch收集处理并由Kibana进行可视化显示.这里之所以需要两层L

ELK + Filebeat 日志分析系统 架构图 环境 OS:CentOS 7.4 Filebeat: 6.3.2 Logstash: 6.3.2 Elasticsearch 6.3.2 Kibana: 6.3.2 FileBeat安装配置 安装 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.3.2-x86_64.rpm yum localinstall filebeat-6.3.2-x86_64.r

1.什么是AWStats AWStats是一款功能强大且功能强大的免费工具,可以图形方式生成高级Web,流媒体,ftp或邮件服务器统计信息.此日志分析器用作CGI或命令行, 并在几个图形网页中显示您的日志包含的所有可能信息. 它使用部分信息文件来经常快速地处理大型日志文件.它可以分析来自所有主要服务器工具的日志文件,如Apache日志文件(NCSA组合/ XLF / ELF日志格式或通用/ CLF日志格式),WebStar,IIS(W3C日志格式)以及许多其他Web,代理,wap,流服务器,邮件

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

介绍 AWStats是使用Prel语言开发的一款开源日志分析系统,它不仅可以用来分析Apache网站服务器的访问日志,也可以用来分析Samba.Vsftpd.IIS等服务的日志信息. AWStats软件下载地址:https://awstats.sourceforge.io/#DOWNLOAD 使用:AWStats+Apache 安装步骤: 1.安装AWStats软件包 tar zxvf awstats-7.3.tar.gz -C /usr/src/ //解压软件包 cd /usr/src/ mv

Elasticsearch日志分析系统 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是Elasticsearch 一个采用Restful API标准的高扩展性的和高可用性的实时数据分析的全文搜索工具.高扩展性体现在Elasticsearch添加节点非常简单,基本新的节点无需做复杂的配置,接入Elasticsearch的集群就可以了,自动会被发现:高可用体现在Elasticsearch它是分布式的,每个节点它都有备份,所以down一两个节点不会出现任何问题的:实时数据