Linux运维-04-日志分析-日志监控ELK-day03-生产案例及Git版本控制-13-三大区深入理解

Linux运维-04-日志分析-日志监控ELK-day03-生产案例及Git版本控制-17-分支管理.mp4

网站访问日志分析软件(Dataland Web Log Storming Professional)是一款功能强大的网站访问日志分析软件，除了生成普通的网站日志报告以外，软件还能够让你逐字地浏览网站统计信息，通过点击感兴趣的图表和清单就能自动地创建附加报告，你还可设定报告选项和采用过滤设置，一切都可在瞬间完成！你可以对于你的网站的每个访问者提供活动的完全的详细地分析

记录一次ssh日志分析和apache日志分析

软件版本：V3.5.2。 Android常用开发工具Eclipse和Android Studio本身自带有日志查看工具LogCat，一般性使用基本满足要求。但若长期处于Android的深度开发，会发现自带的工具内容缓冲区有限，会造成历史数据的丢失，且无法进行信息过滤和日志头自动提取分类。为了解决这些问题，故而开发了此款软件，该软件不仅解决了上述问题，而且还支持对日志文件进行离线分析和导出备份，支持对日志内容的横向过滤和纵向过滤，且可通过ADB工具直连物理设备进行日志的监控和分析，无需依赖开发工具。另外，软件为完全自主开发，对后期若有新的功能需求可以很方便的进行功能扩展和维护。 欢迎反馈意见到964195140@qq.com

Hadoop网站日志分析源码（hive命令）.txt

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.....

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。

日志分析翻译工具。 包含loganalyzer-3.6.5-cn.tar.gz 、3.6.5 中文语言包 文件放入 lang 目录

应用崩溃日志分析，只要选择相应文件的路径，开始分析即可