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kibana map 连接图
2024-08-03
ELk之使用kibana展示访问IP地图
参考文档:http://blog.51cto.com/ls40905250/1915280 https://blog.csdn.net/zsjwish/article/details/79792212 https://blog.csdn.net/yanggd1987/article/details/50469113 安装logstash的geoip插件,使logstash可以获取到国家及城市信息 yum install GeoIP-data -y 修改原logstash配置文件 input{ r
openstack(liberty): 简单网络连接图
openstack起初的网络部分是和计算核心nova合在一起的,后来被拆分出来,独立成为一个模块, 现在名为Neutron. 本博文是学习记录,记录的是基于GRE tunnel技术的neutron和计算主机之间的连接和通信流程.下面直接上图,结合图做一些简单的介绍(这些介绍的内容,主要来自RDO.) 在介绍上面这个图之前,需要简单的介绍一下,什么是GRE tunnel. GRE(Generic Routing Encapsulation):通用路由封装协议. GRE是VPN的第三层隧道协议,采用
MATLAB实例:构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity)
MATLAB实例:构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 图的代数连通度(Algebraic Connectivity) 图的代数连通度:Laplace图谱的次小特征值. 2. 网络连接图(Network Connection)的构造 随机生成一个具有50个节点的传感器网络.节点随机放置在3.5 x 3.5方形区
STM32之串口硬件连接图
笔记本USB转串口实物连接图: 电路连接图:
MATLAB实例:聚类网络连接图
MATLAB实例:聚类网络连接图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文给出一个简单实例,先生成2维高斯数据,得到数据之后,用模糊C均值(FCM)算法对数据进行聚类,得到聚类中心,然后绘制每一类数据到聚类中心的网络连接图. 1. 程序 generate_data.m function data=generate_data() %前两列是数据,最后一列是类标签 %% %数据规模 N=100; %混合比例 para_pi=[0.33, 0
Collection和Map类图预览与比较
类图 HashSet和TreeSet的区别:https://www.cnblogs.com/bobi1234/p/10759769.html HashSet和LinkedHashSet区别:https://www.cnblogs.com/bobi1234/p/10759775.html ArrayList和Vector的区别:https://www.cnblogs.com/bobi1234/p/10759767.html ArrayList和LinkedList的区别:https://www.c
HTML <map> 设置图热点
需要在一张图片中,设置一个区域为热点就用到了<map> 定义一个客户端图像映射.图像映射(image-map)指带有可点击区域的一幅图像. <img src="planets.jpg" border="0" usemap="#planetmap" alt="Planets" border="0" /> <map name="planetmap" id=&qu
Loadrunner结果分析中连接图没有数据的设置
场景进行中,或者之后进行结果分析中,连接图表没有数据,取消选择标记选项.
windows kibana的连接使用
下载后解压使用,打开config目录下的kibana.yml文件,然后添加:elasticsearch.url: "http://localhost:9200" 表示你要添加的elasticsearch的url. 然后启动就可以了.
Xmanager如何连接图形化界面
1.编辑gnome配置文件vim /etc/gdm/custom.conf # GDM configuration storage [daemon]RemoteGreeter= /usr/libexec/gdm-simple-greeter [security] AllowRemoteRoot=true [xdmcp] Enable=1 Port=177 DisplaysPerHost=5 [greeter] [chooser] [debug] 2.进入 etc/init/prefdm.conf
jdk collections map类图
使用kibana构建各种图
1.3.1:建立索引 以下命令来为莎士比亚数据集设置 mapping(映射): curl -XPUT http://hadoop01:9200/shakespeare -d '{ "mappings" : { "_default_" : { "properties" : { "speaker" : {"type": "string", "index" :
Collection/Map关系图
HDU2444 The Accomodation of Students【匈牙利算法】
题意: 有n个学生,有m对人是认识的,每一对认识的人能分到一间房,问能否把n个学生分成两部分,每部分内的学生互不认识,而两部分之间的学生认识.如果可以分成两部分,就算出房间最多需要多少间,否则就输出No. 思路: 判断是否是二分图,并输出最大匹配数.用'临点填色法'判断,相邻点异色,发现同色则不成立,然后匈牙利算法, 求出个数除2.注:匈牙利算法时间复杂度 '邻接表': O(mn),邻接矩阵: O(n^3). 代码: #include <iostream> #include <stdio
9.3.2 map端连接-CompositeInputFormat连接类
1.1.1 map端连接-CompositeInputFormat连接类 (1)使用CompositeInputFormat连接类需要满足三个条件: 1)两个数据集都是大的数据集,不能用缓存文件的方式. 2)数据集都是按照相同的键进行排序: 3)数据集有相同的分区数,同一个键的所有记录在同一个分区中,输出文件不可分割: 要满足这三个条件,输入数据在达到map端连接函数之前,两个数据集被reduce处理,reduce任务数量相同都为n,两个数据集被分区输出到n个文件,同一个键的所有
Spark入门实战系列--9.Spark图计算GraphX介绍及实例
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G
ELK——安装 logstash 2.2.0、elasticsearch 2.2.0 和 Kibana 3.0
本文内容 Elasticsearch logstash Kibana 参考资料 本文介绍安装 logstash 2.2.0 和 elasticsearch 2.2.0,操作系统环境版本是 CentOS/Linux 2.6.32-504.23.4.el6.x86_64. 安装 JDK 是必须的,一般操作系统都会有,只是版本的问题,后面会提到. 而 Kibana 只是一个用纯 JavaScript 写的前端 UI.一定要注意 Kibana 的版本,它会要求 ES 的版本.比如 Kibana 3 要求
数据结构--图 的JAVA实现(下)
在上一篇文章中记录了如何实现图的邻接表.本文借助上一篇文章实现的邻接表来表示一个有向无环图. 1,概述 图的实现与邻接表的实现最大的不同就是,图的实现需要定义一个数据结构来存储所有的顶点以及能够对图进行什么操作,而邻接表的实现重点关注的图中顶点的实现,即怎么定义JAVA类来表示顶点,以及能够对顶点进行什么操作. 为了存储图中所有的顶点,定义了一个Map<key, value>,实际实现为LinkedHashMap<T, VertexInterface<T>>,key 为
独立成分分析 与 功能连接之间的关联尝试 by 张高燕
在处理fMRI数据时,使用空间ICA的方法. 将一个四维的fMRI数据分解为空间pattern与时间序列的乘积. //这里的pattern=component 其中每一pattern的时间序列是该pattern中强度(z-score值)最大的voxel的时间序列.//取component中z值最大的voxel的timecourse作为此pattern的timecourse 该pattern中剩余voxel的时间序列与最大voxel的时间序列的相关性逐渐降低.对应在pattern中就是
五十七.分布式ELK平台、ES安装 、 扩展插件 、Kibana安装
1. ES集群安装 准备1台虚拟机 部署elasticsearch第一个节点 访问9200端口查看是否安装成功 1ELK是日志分析平台,不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写,ELK分别代表: Elasticsearch:负责日志检索和储存 Logstash:负责日志的收集和分析.处理 Kibana:负责日志的可视化 ELK组件在海量日志系统的运维中,可用于解决分布式日志数据集中式查询和管理系统监控等,故障排查,安全信息和事件管理,报表功能 部署Elasticsea
CentOS7上安装配置破解Elasticsearch+Kibana 6.4.2-6.5.1全过程
最近正在学习服务器应用平台的搭建的相关知识.有幸从朋友与书上了解到Elastic套件的使用,我花了两天的时间把最新的套件部署在我的服务器上,中间踩了数不清的坑.我把整个过程都记录了下来与各位有需要的朋友们分享一下. Update经过测试该安装破解方案已兼容Elasticsearch6.4.2至Kibana6.5.1版本 环境说明操作系统:CentOS 7.5 腾讯云公共镜像最低配置:1核2G(容易崩溃)建议配置:2核4G(比较稳定)推荐配置:越强越好(有钱真好)软件来源:官方yum源,官网网站:
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