目录 点击流数据模型 概述 点击流模型 网站流量分析 网站流量模型分析 网站流量来源 网站流量多维度细分 网站内容及导航分析 网站转化及漏斗分析 流量常见分析角度和指标分类 指标概述 指标分类 分析角度 流量日志分析网站整体架构模块 步骤 模块开发之数据采集 模块开发之数据预处理 点击流模型PageViews表 点击流模型visit信息表 点击流数据模型 概述 点击流(Click Stream)是指用户在网站上持续访问的轨迹.点击流数据(Click Stream Data)代表了用户浏览网站的整

章节一  2018年 ELK课程计划和效果演示1.课程安排和效果演示    简介:课程介绍和主要知识点说明,ES搜索接口演示,部署的ELK项目演示    es: localhost:9200    kibana http://localhost:5601/ 章节二 elasticSearch 6.2版本基础讲解到阿里云部署实战 2.搜索引擎知识介绍和相关框架    简介:介绍搜索的基本概念,市面上主流的搜索框架elasticSearch和solr等对比    什么是搜索:在海量信息中获取我们想要

章节一  2018年 ELK课程计划和效果演示 1.课程安排和效果演示 简介:课程介绍和主要知识点说明,ES搜索接口演示,部署的ELK项目演示 章节二 elasticSearch 6.2版本基础讲解到阿里云部署实战 2.搜索引擎知识介绍和相关框架 简介:介绍搜索的基本概念,市面上主流的搜索框架elasticSearch和solr等对比 什么是搜索:在海量信息中获取我们想要的信息 3.新版本 elasticSearch 6.1.2介绍 简介:介绍ES的主要特点和使用场景,新特性讲解 4.windo

缘起 在微服务开发过程中,一般都会利用多台服务器做分布式部署,如何能够把分散在各个服务器中的日志归集起来做分析处理,是一个微服务服务需要考虑的一个因素. 搭建一个日志系统 搭建一个日志系统需要考虑一下一些因素: 利用什么技术,是自己实现还利用现成的组件 日志需要定义统一的格式 日志需要拥有一个锚点来进行全局跟踪 第一个问题,针对我们小公司来说,基本没有自己的研发能力,绝对是选用第三方开源的组件了.ELK配置比较简单,有现成的UI界面,容易检索日志信息,是首选. 第二个问题,利用log4j2定义好

日志聚合分析系统--Loki 什么是Loki? Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统.它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签,专门为 Prometheus 和 Kubernetes 用户做了相关优化. 与传统日志收集系统(例ELK)相比,Loki的优势有哪些? 不对日志进行全文索引.通过存储压缩非结构化日志和仅索引元数据,Loki操作起来会更简单,更省成本 通过与 Prom

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

[前言] 自腾讯与京东建立了战略合作关系之后,笔者网上购物就首选京东了.某天在家里访问京东首页的时候突然吃惊地发现浏览器突然跳到了第三方网站再回到京东,心里第一个反应就是中木马了. 竟然有这样的事,一定要把木马大卸八块. [原因排查] 首先在重现的情况下抓包,京东官网确实返回了一段Java让浏览器跳转到了yiqifa.com. 下图是应用层的抓包. 服务器返回的代码导致跳转,基本可以排除本地木马,推测是网络或者服务器的问题.根据笔者的经验,这种情况很大可能是链路上的流量劫持攻击.当然也不能排除京

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

docker安装elk日志分析系统 在win10上安装docker环境 tip:win7/8 win7.win8 系统 win7.win8 等需要利用 docker toolbox 来安装,国内可以使用阿里云的镜像来下载,下载地址:http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/ win10 现在 Docker 有专门的 Win10 专业版系统的安装包,需要开启Hyper-V. 程序和功能->启用或关闭Windows

来源: http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/50829617 日志监控和分析在保障业务稳定运行时,起到了很重要的作用,不过一般情况下日志都分散在各个生产服务器,且开发人员无法登陆生产服务器,这时候就需要一个集中式的日志收集装置,对日志中的关键字进行监控,触发异常时进行报警,并且开发人员能够查看相关日志.logstash+elasticsearch+kibana3就是实现这样功能的一套系统,并且功能更强大. logstash:是一个管理日志

环境: 服务器IP 软件 版本 192.168.0.156 zookeeper+kafka zk:3.4.14  kafka:2.11-2.2.0 192.168.0.42 zookeeper+kafka zk:3.4.14  kafka:2.11-2.2.0 192.168.0.133 zookeeper+kafka zk:3.4.14  kafka:2.11-2.2.0 192.168.0.193 logstash 7.1.1 192.168.0.107 logstash 7.1.1 192

目录 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模的三种模式 本项目中数据仓库的设计 ETL开发 创建ODS层数据表 导入ODS层数据 生成ODS层明细宽表 统计分析开发 流量分析 受访分析 访客visit分析 关键路径转化率分析(漏斗模型) 级联求和 流量日志分析网站整体架构模块的整体步骤为下图 关于数据采集模块和数据预处理的开发在[Hadoop离线基础总结]网站流量日志数据分析系统末尾已经写了,想了解可以点击查看. 数据仓库设计 维度建模概述 维度建模 (dimensional modeling)

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

  一套好的日志分析系统可以详细记录系统的运行情况,方便我们定位分析系统性能瓶颈.查找定位系统问题.上一篇说明了日志的多种业务场景以及日志记录的实现方式,那么日志记录下来,相关人员就需要对日志数据进行处理与分析,基于E(ElasticSearch)L(Logstash)K(Kibana)组合的日志分析系统可以说是目前各家公司普遍的首选方案. Elasticsearch: 分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,可快速存储.搜索.分析海量的数据.在ELK中用于存储所有日志数据. Logs

1.首先说下EKL到底是什么吧? ELK是Elasticsearch(相当于仓库).Logstash(相当于旷工,挖矿即采集数据).Kibana(将采集的数据展示出来)的简称,这三者是核心套件,但并非全部. Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能:是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统.它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上. Logstash是一个用来搜集.分析.过滤日志的工具.它支持几乎任何类型的

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

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

原文地址http://blog.nsfocus.net/apache-spot/ Apache Spot 是一个基于网络流量和数据包分析,通过独特的机器学习方法,发现潜在安全威胁和未知网络攻击能力的开源方案.Apache Spot 利用开源且被优化过的解码器接入二进制网络流量数据和数据包,利用机器学习的方法(主要是LDA 算法)从网络流量中分离出可疑流量,以及特征化独特的网络流量行为.经过上下文增强.噪声过滤.白名单和启发式算法等等一系列手段,最终产生少量且准确的安全威胁事件呈现给用户. 文章目

前言 EFK可能都不熟悉,实际上EFK是大名鼎鼎的日志系统ELK的一个变种 在没有分布式日志的时候,每次出问题了需要查询日志的时候,需要登录到Linux服务器,使用命令cat -n xxxx|grep xxxx 搜索出日志在哪一行,然后cat -n xxx|tail -n +n行|head -n 显示多少行,这样不仅效率低下,而且对于程序异常也不方便查询,日志少还好,一旦整合出来的日志达到几个G或者几十G的时候,仅仅是搜索都会搜索很长时间了,当然如果知道是哪天什么时候发生的问题当然也方便查询,但

一.ELK简介 ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana的简称,这三者是核心组件. Elasticsearch是数据存储.搜索.分析引擎,功能非常强大:Logstash是日志的收集.过滤工具:而Kibana是一个web图形展示引擎,可以展示采集到的数据. 本文旨在通过使用 二.Elasticsearch的配置 2.1 软件下载 我们可以到官方网站下载,我这里下载的是7.3.1的版本,分别是Elasticsearch.Logstash.Kibana.Filebeat等四个