基于Hadoop部署实践对网站日志分析 1. 项目概述 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。 2. 总体设计 2.1 Hadoop插件安装及部署 第一步：Hadoop环境部署和源数据准备 安装好VMware（查看） 第二步：使用python开发的mapper reducer进行数据处理。 第三步：创建hive数据库，将处理的数据导入hive数据库 第四步：将分析数据导入mysql 3. 详细实现步骤操作纪要 3.1 hadoop环境准备 首先开启Hadoop集群：start-all.sh：开启所有的Hadoop所有进程，在主节点上进行 NameNode它是Hadoop 中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。 Secondary NameNode.....

LogViewPro是款实用性强的日志文件查看工具。

审计的概念 审计的作用 1、威慑和警示作用 2、验证安全策略 3、评估安全风险,改进和优化控制措施 4、对违规活动进行问责 审计的注意事项 L独立性2、客观性3、周期性4、可操作性 什么是日志？ 传统的日志概念 信息系统中所有系统和应用必须包含的描述其自身运行和 操作的特定数据记录。 广义的日志概念 针对特定记录目的，通过各种探测手段采集的信息数据， 包括运行状态、所有事件及操作，包括但不局限于已有的 日志文件及消息。

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简介 对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目：logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示），我们将这三个组合起来的技术称之为ELK，所以说ELK指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合。ELK对外作为一个日志管理系统的开源方案，能够可靠和安全地从任何格式的任何来源获取数据，并实时搜索、分析和可视化。 1 Elasticsearch elasticsearch是一个高可扩展的、开源的、全文本搜索和分析的引擎。它能够近乎实时地存储，检索和分析大量数据，通常用作底层引擎/技术

matlab集成c代码 3DReconstruction 一些测试代码和日志之类的东西 2017/7/18 思路 预处理（平滑Wiener filter）（需要实现）现在用的递归高斯平滑 图像分割（k-means clustering已尝试, iterative method, regional growth method, GASA见论文）（转换为二值图像） 形态学运算（用于去除二值化图像中的小空洞）（basic dilate）radius? 边缘检测 （cannyedge） 4-邻域标记（用matlab实现了） 肺轮廓补偿（跳过了） 提取肺实质（弄出来不对，只有一点点轮廓，占比8000/512/512）已解决：黑白反转（连通区域还是不对，左右以及胸腔全部都标记为同一个数了）已解决：改成4-邻域标记 提取ROI Todo: 把matlab部分写成c++ 把序列全部自动分割，然后三维重建 ROI分割 2017/10/19 已完成 Input: a folder containing CT images (test folder contains 40 slices) Pipeline:

二进制MLG（MLVLG）日志文件转换器 解析和转换简单的工具， EFI Analytics (TunerStudio, MegaLogViewer)二进制日志文件（ .mlg ）到人类可读的格式，如： .csv分号（ ; ）分隔（ Virtual Dyno ，电子表格等） .json -JSON原始数据 .msl -ASCII格式（ TunerStudio ， MegaLogViewer ） 或者可以用作生成JS plain object的Node库。 注意事项 MLVLG还携带称为Marker的数据类型（用于指示特定事件的图形标记）。 它们将被剥离为.csv文件。 提供的二进制文

在网站流量日志分析这种场景中，对数据采集部分的可靠性、容错能力要求通常不会非常严苛，需要注意的是结合语境明白是何种含义的数据采集。

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