大数据 日志分析

需要学习哪些知识数据 分析？负责Big 数据平台持续集成相关工具的架构设计和产品开发；2.主要从事网络日志大-2分析工作，1。数据量大，TB，PB，甚至EB等，数据.什么是大数据技术，大数据技术的意义真的不在于掌握了庞大的数据信息，而在于这些数据。

1。负责公司大数据平台的开发和维护，以及相关工具持续集成的平台架构设计和产品开发。2.主要从事网络日志-2分析的工作，其中:网络日志-2/提取、。专注于实时计算、流计算、数据可视化等技术的研发；3.负责网络安全业务主题建模。

日志系列:企业级日志平台新秀Graylog，比ELK轻很多日志系统新贵Loki，比ELK 1轻很多。为什么需要集中式日志？在分布式系统中，许多服务分散在几十个甚至几百个不同的服务器上。为了快速方便地实现搜索、分析和归档等功能，使用Linux命令等传统方法查询想要的日志既费时又费力，更不用说查询到日志了。

作为DevOps工程师，我经常收到分析Production日志的需求。当机器规模较小，生产环境管理不规范时，可以通过分配系统账号登录服务器查看日志。但是，在高可用性架构中，日志通常分散在多个节点中，并且日志的数量也随着业务的增长而增加。当业务达到一定规模，结构变得复杂，人肉登录主机的查看方式日志就会变得混乱低效。要解决这个问题，需要搭建一个日志管理平台:aggregate 日志和分析，授权相关人员通过WebUI查看日志。

做用户行为的基础分析是获取用户行为数据，比如用户页面停留时间，跳转来源等等。这些信息有的可以直接获得，有的需要计算。一般来说，用户访问的一些信息是以日志的形式键入web容器的日志 space中的，其中包含一些常用的访问信息和一些自定义的日志 dots。题目中提到数据用户行为是在技术中进行的，所以可以假设网站或app的访问次数要骄傲得多。