0.提要 本篇主要从技术层面针对Splunk Enterprise中关于数据处理的概念.过程与部件进行了概要性总结. 1.数据管理基本概念 索引(index):Splunk用于存储事件的数据仓库: 索引服务实例(indexer):管理Splunk索引的(软件部署)实例,同时也可能肩负数据导入处理与执行检索的工作: 索引服务集群(indexer cluster):关于Splunk服务实例的复制集形态集群. 1.1 索引 从表面上看,“索引”就是一系列的文件.这些文件分为两大类: 存储原始数据(原始

数据清洗模块,包括几十个子模块, 这些子模块包含四类:生成, 转换, 过滤和执行. 数据清洗可以通过组合多个不同的子模块,生成多样的功能,通过拖拽构造出一个工作流,它能够产生一个有限或无限的文档序列.比如下面: 基本概念: ETL:即数据清洗,包含抽取(E),转换(T)和加载(L) 行,列: 在数据表格上的行列 流,子流:一个流代表一组模块构成链条,子流也是流,只不过是被别的流调用的,可以将流理解为函数 模块:构成流中的一个个的组件,分为生成,转换,过滤和执行 原列名: 一个模块的输入,如果有多

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了

web 系统是典型的分布式部署,由此对其运行状况,硬件运转情况监控也显得尤为重要,这些监控数据表面上对业务运行没有多大的用处(属于基础数据),但正是这些基础数据形成了业务“流”.比如,用户搜索爱好,浏览商品爱好,购买爱好.分布,用户成员之间的关系(在推荐系统中比较常见). 现在成熟的web监控系统,有logstash—开源免费,splunk—不开源,有免费的版本但数据大小有限制,现在对比下这两个系统,我跳过这两个系统安装步奏. LogStash 1.定义: 时间+事件=日志: 2.语言实现: 客

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()

新系统上线后,需要导入历史数据,但是旧数据格式,数据缺失,数据错误,奇异值,属性归类与新系统有很大的gap.因此我们需要建立一套数据动态清洗规则给Salesforce系统,通过这些规则自动清洗导入数据,清洗规则可以让function自己配置.而不需要IT负责 下面将详细举一个例子如何在salesforce中做数据处理.数据清洗需要分成5个步骤 1,建立2个关联数据的Object的和 一个数据清洗后台设置的Object的 2,数据导入页面csv 3,定义每个字段的范围.属性,如果是错误的则自动重新

简介     OLTP系统的后端关系数据库用于存储不同种类的数据,理论上来讲,数据库中每一列的值都有其所代表的特定含义,数据也应该在存入数据库之前进行规范化处理,比如说"age"列,用于存储人的年龄,设置的数据类型为INT类型.存入数据库的值是2000虽然看起来没有任何问题,但结合业务规则,这样的"Noisy"数据在数据分析过程中就会造成数据分析的结果严重失真,比如极大的拉高平均年龄.在真实的OLTP系统中,这类不该存在的数据往往会由于各种各样的原因大量存在,类似这

1.数据错误: 错误类型– 脏数据或错误数据• 比如, Age = -2003– 数据不正确• '0' 代表真实的0,还是代表缺失– 数据不一致• 比如收入单位是万元,利润单位是元,或者一个单位是美元,一个是人民币– 数据重复 2.缺失值处理: 处理原则–缺失值少于20%•连续变量使用均值或中位数填补•分类变量不需要填补,单算一类即可,或者用众数填补–缺失值在20%-80%•填补方法同上•另外每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量,参与后续的建模–缺失值在大于80%•每个有缺失值的变量生成一个指示

部署环境 操作系统 服务器操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 2.6.32-431.el6.x86_64 软件 软件版本:splunk-6.4.0 tar: splunk-6.4.0-f2c836328108-Linux-x86_64.tgz splunkforwarder-6.4.0-f2c836328108-Linux-x86_64.tgz rpm: splunk-6.4.0-f2c836328108-linux-2.6-x86_64.rpm splunkfo

1. 修改配置文件以支持CORS 进入/Applications/Splunk/etc/system/local 修改server.conf 在最后加入如下: [httpServer]crossOriginSharingPolicy = * 其中crossOriginSharingPolicy还可以如下配置: *://your ip address:* 这个表示可以是任意协议下,你的ip地址下的任意端口 客户端html中关键js代码段: splunkjs.config({ scheme: 'ht

导读 Splunk是探索和搜索数据的最有力工具,从收集和分析应用程序.Web服务器.数据库和服务器平台的实时可视化海量数据流,分析出IT企业产生的海量数据,安全系统或任何商业应用,给你一个总的见解获得结果的最佳运营绩效和业务. 没有官方的安装必须条件,但为服务器安装防火墙和网络配置之前,我推荐一个合适的域名.该软件只支持64位服务器架构,在这篇文章中,我指导你如何在CentOS 7服务器安装Splunk的企业版.让我们用一个一个步骤的安装. 1.创建一个Splunk用户 Splunk总是建议使用

术语: Event :Events are records of activity in log files, stored in Splunk indexes. 简单说,处理的日志或话单中中一行记录就是一个Event:Source type: 来源类型,identifies the format of the data,简单说,一种特定格式的日志,可以定义为一种source type:Splunk默认提供有500多种确定格式数据的type,包括apache log.常见OS的日志.Cisco等

如下: curl -u admin:changeme -k https://localhost:8089/services/search/jobs -d search="search source=\"http:hec_test\" | head 5" curl -u admin:changeme -k https://localhost:8089/services/search/jobs/1481684877.17/results/ --get -d output

Splunk是机器数据的引擎.使用 Splunk 可收集.索引和利用所有应用程序.服务器和设备(物理.虚拟和云中)生成的快速移动型计算机数据 .从一个位置搜索并分析所有实时和历史数据. 使用 Splunking 处理计算机数据,可让您在几分钟内(而不是几个小时或几天)解决问题和调查安全事件.监视您的端对端基础结构,避免服务性能降低或中断.以较低成本满足合规性要求.关联并分析跨越多个系统的复杂事件.获取新层次的运营可见性以及 IT 和业务智能. 更多信息可参考: 1.官方文档 2.论坛 3.相关文

背景: Ossec安装后用了一段时间的analogi作为ossec的报警信息显示平台,但是查看报警分类信息. 以及相关图标展示等方面总有那么一点点的差强人意,难以分析.因此使用逼格高一点的splunk作为 日志分析平台就变得很有必要了. 操作: 一.ossec服务端配置 (1)配置ossec数据转发至splunk监听端口 [root@localhost html]# vim /opt/ossec/etc/ossec.conf 在<ossec_config>标签下添加<syslog_out

重启/查看状态/停止splunk [root@localhost splunk]# /opt/splunk/bin/splunk restart / status / stop

最近Splunk发出邮件提醒客户SSL证书过期事宜. 问题看起来比较严重,因为所有的实例,包括 forwarder\peernode\indexer\master node 等等都受影响,而且Deployment Server 跟 forwarders 的8089端口也是https,所以必须要采取措施. 官方给出了三个修复方案,方案1)需要自己获取可信的第三方证书,内网难实现.2)使用证书升级脚本:3)升级到6.3或更高的版本.综合看来2)适合应急,3)涉及到系统升级变动最大. 更可怜的是……新

http://www.huxiu.com/article/33724/1.html http://www.netis.com.cn/splunk/%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E8%AE%BE%E5%A4%87%E6%95%B0%E6%8D%AE/ http://www.netis.com.cn/splunk/2011/09/netscout-splunk%EF%BC%8C%E7%9B%91%E6%8E%A7%E5%BC%82%E5%B8%B8arp%E6%95%B0%

Update History 2014年04月25日 - 撰写初稿 引言 在自己主动化部署AutoYast.自己主动化监控BMC Patrol双方面形成雏形后.日志的收集.管理.分析也顺势成为我们须要考虑的问题,结合自身业务系统平台特点,大多数系统基于sles_11_sp1或者sp2,对照rsyslog和syslog-ng后终于选择syslog-ng ose(open source edition)作为研究对象.下面内容中的參数解释请參阅官方文档,兴许会补充有关Oracle日志写入方式.假设实力

logstash+ElasticSearch+Kibana VS Splunk 最近帮磊哥移植一套开源的日志管理软件,替代Splunk． Splunk是一个功能强大的日志管理工具,它不仅可以用多种方式来添加日志,生产图形化报表,最厉害的是它的搜索功能 - 被称为“Google for IT”.Splunk有免费和收费版,最主要的差别在于每天的索引容量大小(索引是搜索功能的基础),免费版每天最大为500M.在使用免费版时,如果在 30天之内,有7天的索引数据量超过500M,那么就不可以再搜索了．

前面我们用pandas做了一些基本的操作,接下来进一步了解数据的操作, 数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节. 数据合并 在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作. import numpy as np import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'], 'numeber':[1,3,5,7]}) data2=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','e'], '