大数据搜索与挖掘及可视化管理方案（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高凯 编

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• 大数据
• 数据挖掘
• 数据可视化
• 搜索技术
• 管理方案
• 第3版
• 信息检索
• 商业智能
• 数据分析
• 数据管理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302473787

版次：3

商品编码：12190849

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：340

字数：471000

正文语种：中文

编辑推荐

本书着重介绍关于Elastic Stack的基本知识，带领读者深入了解Elastic Stack的实际应用，通过对数据搜索、日志挖掘与结果可视化展示等相关功能的介绍和实战，引导读者掌握相关的大数据搜索、日志分析和可视化技术。本书还详细介绍了X-Pack和Beats组件，展示了在Elastic Stack中的一些实践。

内容简介

对大数据的搜索、挖掘、可视化以及集群管理，在当今的“互联网+”时代是很有必要的。本书的分布式大数据搜索、日志挖掘、可视化、集群监控与管理等方案是基于Elastic Stack 5而提出的，它能有效应对海量大数据所带来的分布式数据存储与处理、全文检索、日志挖掘、可视化、集群管理与性能监控等问题。构建在全文检索开源软件Lucene之上的Elasticsearch，不仅能对海量规模的数据完成分布式索引与检索，还能提供数据聚合分析；Logstash能有效处理来源于各种数据源的日志信息；Kibana是为Elasticsearch提供数据分析的Web接口，可使用它对数据进行高效的搜索、可视化、分析等操作；X�睵ack监控组件可通过Kibana监控集群的状态；Beats是采集系统监控数据的代理。了解基于Elastic Stack 5的各相关组件并掌握它们的基本使用方法和技巧，对于大数据搜索与挖掘及管理是很有必要的。
和第1版、第2版相比，本书力求反映基于Elastic Stack 5架构的*新成果，内容新颖，强调实践。本书可为高等学校相关专业（如计算机科学与技术、软件工程、物联网、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术）学生的学习和科研工作提供帮助，同时对于从事大数据搜索与挖掘、日志分析、信息可视化、集群管理与性能监控的工程技术人员和希望了解网络信息检索技术的人员也具有较高的参考价值和工程应用价值。

作者简介

高凯，本书主编。教授，博士毕业于上海交通大学计算机应用技术专业，省级重点学科“计算机软件与理论”中“信息检索与云计算”方向学术带头人，研究生导师，中国计算机学会高级会员，中国计算机学会计算机应用专委会常委，International Journal of Computer Applications in Technology副主编；主要研究方向为大数据搜索与挖掘、自然语言处理、网络信息检索、社会计算等；近几年出版了《信息检索与智能处理》、《大数据搜索与挖掘》、《网络信息检索技术及搜索引擎系统开发》等学术专著及多部规划教材；在Expert Systems With Applications、International Journal on Intelligent Information and Database System、International Journal on Modelling, Identification and Control、《中文信息学报》、《电子学报》、《小型微型计算机系统》等学术期刊以及在PAKDD等国际学术会议上发表学术论文五十余篇；主持及参与国家自然科学基金课题、省级科技支撑计划课题、省级自然科学基金课题等多项，申请计算机软件著作权登记十余项。

目录

第1章概述1
1.1Elasticsearch概述3
1.1.1Elasticsearch的安装与简单配置4
1.1.2Elasticsearch API的简单使用方式7
1.2Logstash7
1.3Kibana8
1.4其他8
1.5扩展知识与阅读9
1.6本章小结10
第2章文档索引及管理11
2.1文档索引概述11
2.2Head: Elasticsearch的数据管理工具13
2.3建立索引16
2.4通过映像mappings配置索引20
2.4.1在索引中使用映像21
2.4.2管理/配置映像22
2.4.3获取映像信息22
2.4.4删除映像24
2.5管理索引文件24
2.5.1打开、关闭、检测、删除索引文件24
2.5.2清空索引缓存25
2.5.3刷新索引数据25
2.5.4优化索引数据26
2.5.5Flush操作26[1][2][1][3]2.6设置中文分析器26
2.7对文档的其他操作29
2.7.1获取指定的文档信息29
2.7.2删除文档中的信息31
2.7.3数据更新31
2.7.4基于POST方式批量获取文档34
2.8实例36
2.9扩展知识与阅读40
2.10本章小结41
第3章信息检索与聚合42
3.1实验数据集描述43
3.2基本检索44
3.2.1检索方式44
3.2.2query查询45
3.2.3from / size查询45
3.2.4查询结果排序46
3.2.5高亮搜索词48
3.2.6查询模板50
3.3检索进阶50
3.3.1全文检索51
3.3.2词项检索54
3.3.3复合查询58
3.3.4跨度查询60
3.3.5特殊查询63
3.3.6脚本script64
3.4聚合67
3.4.1metrics aggregations68
3.4.2bucket aggregations72
3.4.3pipeline aggregations81
3.4.4matrix aggregations85
3.5实例87
3.6扩展知识与阅读92
3.7本章小结93
第4章面向Java的Elasticsearch Client部分功能实现94
4.1Elasticsearch节点实例化94
4.1.1通过Maven添加Elasticsearch依赖94
4.1.2初始化TransportClient96
4.2索引数据98
4.2.1准备JSON数据98
4.2.2索引JSON数据100
4.3对索引文档的操作101
4.3.1获取索引文档数据101
4.3.2删除索引文档104
4.3.3更新索引文档105
4.3.4批量操作索引文件105
4.4信息检索107
4.4.1概述107
4.4.2MultiSearch109
4.4.3Search template110
4.4.4Query DSL概述110
4.4.5matchAllQuery111
4.4.6全文检索的部分方法112
4.4.7词项检索的部分方法115
4.4.8复合查询的部分方法119
4.4.9跨度查询的部分方法121
4.4.10特殊查询124
4.5聚合126
4.5.1Metrics聚合126
4.5.2Bucket聚合130
4.6对检索结果的进一步处理134
4.6.1控制每页的显示数量及显示排序依据134
4.6.2基于scroll的检索结果及其分页135
4.7实例137
4.7.1在Elasticsearch中建立索引137
4.7.2连接Elasticsearch138
4.7.3信息采集与索引构建139
4.7.4搜索模块的实现141
4.7.5推荐模块的实现142
4.7.6聚合模块的实现143
4.8扩展知识与阅读145
4.9本章小结145
第5章Elasticsearch配置与集群管理146
5.1Elasticsearch部分基本配置及其说明146
5.2索引和查询效率的优化149
5.3监控集群状态150
5.4控制索引分片与副本分配152
5.5集群管理154
5.6扩展知识与阅读155
5.7本章小结156
第6章基于Logstash的日志处理157
6.1概述158
6.2Input: 处理输入的日志数据160
6.2.1处理基于file方式输入的日志信息161
6.2.2处理基于generator产生的日志信息162
6.2.3处理基于log4j的日志信息163
6.2.4处理基于redis的日志信息165
6.2.5处理基于stdin方式输入的信息168
6.2.6处理基于TCP传输的日志数据169
6.2.7处理基于UDP传输的日志数据173
6.3codecs: 格式化日志数据174
6.3.1JSON格式175
6.3.2rubydebug格式177
6.3.3plain格式177
6.4基于filter的日志处理与转换178
6.4.1JSON filter178
6.4.2grok filter180
6.4.3kv filter182
6.5output: 输出日志数据184
6.5.1将处理后的日志输出到Elasticsearch中185
6.5.2将处理后的日志输出至文件中186
6.5.3将处理后的部分日志输出到csv格式的文件中187
6.5.4将处理后的日志输出到redis中189
6.5.5将处理后的部分日志通过UDP协议输出190
6.5.6将处理后的部分日志通过TCP协议输出192
6.5.7将收集到的日志信息传输到自定义的HTTP接口中195
6.6扩展知识与阅读196
6.7本章小结197
第7章基于Kibana的数据分析可视化198
7.1Kibana概述199
7.2安装Kibana199
7.3使用Management管理配置200
7.3.1添加index pattern200
7.3.2高级设置202
7.3.3管理已保存的检索、可视化和仪表板205
7.4使用Discover执行查询206
7.4.1设置时间过滤器206
7.4.2在index pattern中执行搜索207
7.4.3字段过滤208
7.4.4查看文档数据210
7.5使用Visualize创建统计图表211
7.6使用Dashboard创建动态仪表板214
7.6.1创建新的动态仪表板215
7.6.2打开已保存的动态仪表板215
7.6.3分享动态仪表板216
7.7使用Timelion创建时间线216
7.8使用Dev Tools执行命令行218
7.8.1在Console中执行命令218
7.8.2Console的快捷键220
7.8.3Console的配置221
7.9网站性能监控可视化应用的设计与实现221
7.9.1概述222
7.9.2使用Visualize实现可视化222
7.9.3使用Dashboard整合可视化结果225
7.10扩展知识与阅读227
7.11本章小结227
第8章基于X�睵ack的系统运行监控229
8.1X�睵ack概述229
8.2安装X�睵ack230
8.3Security插件与安全性231
8.3.1身份验证机制与用户管理231
8.3.2匿名访问233
8.3.3基于域的用户认证234
8.3.4基于角色的访问权限配置236
8.3.5IP过滤238
8.3.6带有身份认证的TransportClient240
8.3.7带有身份认证的RESTful命令243
8.4使用Monitoring监控系统运行状态243
8.4.1系统运行状态监控243
8.4.2配置Monitoring247
8.4.3搭建独立的Monitoring集群248
8.5Alerting插件与异常事件警报250
8.5.1通过RESTful方式设置监视器250
8.5.2通过Java程序设置监视器254
8.6Reporting与报告生成256
8.6.1在程序中生成报告256
8.6.2通过监视器自动生成报告257
8.7使用Graph探索数据关联259
8.8扩展知识与阅读261
8.9本章小结261
第9章基于Beats的数据解析传输262
9.1基于Packetbeat的网络数据包传输263
9.1.1概述263
9.1.2安装263
9.1.3配置264
9.1.4加载索引模板266
9.1.5启动和关闭267
9.1.6使用Kibana进行展示268
9.2基于Filebeat的日志传输269
9.2.1概述269
9.2.2安装和配置269
9.2.3启动和关闭272
9.2.4使用Kibana进行展示272
9.3基于Metricbeat的系统指标数据传输273
9.3.1概述273
9.3.2安装和配置274
9.3.3启动和关闭275
9.3.4使用Kibana进行展示276
9.4基于Winlogbeat的Windows事件日志数据传输277
9.4.1概述277
9.4.2安装278
9.4.3配置279
9.4.4启动和关闭282
9.4.5使用Kibana进行展示283
9.5扩展知识与阅读284
9.6本章小结285
第10章网络信息检索与分析实践1286
10.1信息采集286
10.2基于Python的信息检索及Web端设计291
10.2.1安装Python及Django291
10.2.2安装Elasticsearch的Python插件292
10.2.3Web页面设计293
10.3基于Logstash的日志处理296
10.3.1安装和配置Nginx297
10.3.2设计面向日志文件的pattern297
10.3.3在Logstash中进行相关配置298
10.4基于Kibana的日志分析结果可视化设计与实现299
10.4.1图表1: 状态码走势分析300
10.4.2图表2: 查询词分析302
10.4.3图表3: 分析各状态码随时间的变迁302
10.4.4集成图表304
10.5扩展知识与阅读304
10.6本章小结305
第11章网络信息检索与分析实践2306
11.1面向动态网站的信息采集307
11.1.1软件准备307
11.1.2浏览器驱动程序准备307
11.1.3创建索引和映像308
11.1.4导入依赖309
11.1.5数据采集310
11.2基于Spring MVC的信息检索及Web程序设计317
11.2.1创建和配置Spring MVC项目317
11.2.2前端页面设计319
11.2.3后端控制器类324
11.3基于Logstash的日志处理329
11.4基于Beats的数据传输330
11.5基于Kibana的数据可视化331
11.5.1可视化索引文件中的信息331
11.5.2对Logstash、Beats的可视化展示333
11.6基于X�睵ack的系统监控335
11.7扩展知识与阅读337
11.8本章小结337
参考文献339

精彩书摘

　　Chapter 5第5章Elasticsearch配置与集群管理“Elasticsearch comes with reasonable defaults for most settings. Before you set out to tweak and tune the configuration,make sure you understand what are you trying to accomplish and the consequences. The primary way of configuring a node is via the elasticsearch.yml file. This template lists the most important settings you may want to configure for a production cluster.”——elasticsearch.yml
　　基于Elasticsearch，可以完成很多和信息存储、检索等相关的问题。本章将对Elasticsearch的配置、集群管理等进行说明，并对提高索引和查询效率的策略进行简述。通过对本章的学习，能达到更好地配置和使用Elasticsearch的目的。
　　5.1Elasticsearch部分基本配置及其说明
　　Elasticsearch的大多数配置信息位于{es_home}/config/elasticsearch.yml文件中，所有配置都可使用环境变量。另一个是日志配置文件{es_home}/config/log4j2.properties，它对日志进行配置，其设置按普通log4j2配置文件来设置即可。
　　Elasticsearch.yml负责设置服务器的默认状态，Elasticsearch的大多数配置在该配置文件中完成。参考文献[Open,2014a][子猴博客,2014]，本节给出针对elasticsearch.yml的部分配置设置信息，包括:
　　(1) 集群名称cluster.name: 例如“cluster.name: elasticsearch”。设置好以后，会自动发现在同一网段下的节点，如果在同一网段下有多个集群，可用这个属性来区分不同的集群。
　　(2) 节点名称node.name: Elasticsearch启动时会自动创建节点名称，但也可在node.name中配置，例如“node.name: "Franz Kafka"”。指定节点名称有助于利用API访问具体的节点。虽然默认的集群启动时会给每个节点初始化一个名称，但仍然建议在这里手动设置节点名称。
　　(3) 节点是否为master主节点: 每个节点都可被配置成为主节点，默认值为true，如“node.master: true”。在node.master: true中进行设置，目的是指定该节点是否有资格被选举成为node，默认集群中的第一台机器为master，如果这台机器宕机就会重新选举master。
　　[1][2][1][3](4) 设置节点是否存储数据: 默认值为true，即设置node.data的值为“node.data: true”。如果希望节点只是一个master但不存储数据，则应当设置为代码段5.1所示的属性（注: 的#标记后的文字是注释说明）。#代码段5.1: 设置节点是master但不存储数据
　　node.master: true
　　node.data: false
　　如果希望节点只存储数据但不是一个master，则应当设置为代码段5.2所示的属性。#代码段5.2: 设置节点不作为master但存储数据
　　node.master: false
　　node.data: true
　　如果既不希望该节点为一个master也不想它存储数据，则应该设置为代码段5.3所示的属性。对部分相关配置的说明如下:#代码段5.3: 设置节点既不是master也不存储数据
　　node.master: false
　　node.data: false
　　(1) node.attr.rack设置机架编号，如“r1”。
　　(2) 可在node.max_local_storage_nodes中设置一台机器能运行的最大节点数目。
　　(3) 设置配置文件的存储路径: path.conf: /path/to/conf，默认是Elasticsearch根目录下的config文件夹。
　　(4) 设置分配给当前节点的索引数据所在的位置: 可在配置文件的path.data: /path/to/data中进行设置，默认是Elasticsearch根目录下的data文件夹，可以选择包含一个以上的位置，用逗号隔开，这样使得数据在文件级别可跨越位置，在创建时就有更多的自由路径可供选择。
　　(5) 设置日志文件所在位置: 可在path.logs: /path/to/logs中进行设置，默认是Elasticsearch根目录下的logs文件夹。
　　(6) 设置绑定的IP地址，可以是IPv4或IPv6的，默认为0.0.0.0。默认情况下Elasticsearch使用0.0.0.0地址，并为HTTP传输开启9200～9300端口，为节点到节点的通信开启9300～9400端口。也可自行设置IP地址，可在配置文件的network.bind_host和network.publish_host中进行设置。
　　(7) 设置节点与其他节点交互的TCP端口，默认是9300，可在配置文件的transport.tcp.port中进行设置。
　　(8) 设置是否压缩TCP传输时的数据，默认为false，可在配置文件的transport.tcp.compress中进行设置。
　　(9) 设置为HTTP传输监听定制的端口，默认是9200，可在配置文件的http.port中进行设置。
　　(10) 设置是否使用HTTP协议对外提供服务，默认为true，可在配置文件的http.enabled中进行设置。
　　(11) 设置内容的最大长度，默认是100MB，可在配置文件的http.max_content_length中进行设置。
　　(12) 设置参数来保证集群中的节点可以知道其他N个有master资格的节点，默认为1。对于较大的集群来说，可以将该值设置为 (具有master资格的节点数/2)+1，可在配置文件的discovery.zen.minimum_master_nodes中进行设置。
　　(13) 设置集群中自动发现其他节点时ping连接超时时间，默认为3s，即3秒，对于比较差的网络环境可以提高该值来防止自动发现时出错，可在配置文件的discovery.zen.ping_timeout中进行设置。
　　(14) 设置集群中N个节点启动时进行数据恢复，默认为1，可在配置文件的gateway.recover_after_nodes中进行设置。
　　(15) 设置初始化数据恢复进程的超时时间，默认是5分钟: 可在配置文件的gateway.recover_after_time中进行设置。
　　(16) 设置这个集群中节点的数量，默认为2，一旦这N个节点启动，就会立即进行数据恢复，可在gateway.expected_nodes中进行设置。
　　(17) 初始化数据恢复时并发恢复线程的个数，默认为4，可在配置文件的cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries中进行设置。
　　(18) 设置添加删除节点或负载均衡时并发恢复线程的个数，默认为4，可在配置文件的cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries中进行设置。
　　(19) 设置数据恢复时限制的带宽，如100MB，默认为0（即无限制），可在配置文件的indices.recovery.max_bytes_per_sec中进行设置。
　　(20) 设置集群中master节点的初始列表，可通过这些节点来自动发现新加入集群节点: discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1","host2:port","host3[portX�瞤ortY]"]。: 在Elasticsearch 5.0及后续版本中，形如number_of_shards、number_of_replicas这样的索引级配置不允许在节点配置文件中写入，相应地应使用RESTful Index API来更新所有节点的配置。关于这部分的执行方法参见本书相关章节的内容。
　　5.2索引和查询效率的优化
　　Elasticsearch的索引是基于倒排索引机制完成的。从索引优化的角度出发，在建立索引时，要考虑到影响索引速度的因素:
　　�r shard数量。
　　�r 节点数量。
　　�r 索引操作（如合并、优化，索引写操作等）。
　　……

前言/序言

　　第3版前言
　　随着海量数据管理技术在国民经济以及互联网+、物联网、移动计算等各个领域的广泛应用，分布式大数据搜索、日志分析与挖掘、数据可视化、集群管理与性能监控等问题正日益受到IT人员的普遍关注。开源的、基于Lucene的全文搜索引擎Elasticsearch以其独到的分布式数据处理能力，正发挥着越来越重要的作用。根据国际权威的数据库产品评测机构DB�睧ngines统计，从2016年1月起，Elasticsearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用，并且这种成长势头目前仍非常强劲。在Elasticsearch基础上，也衍生出Logstash、Kibana、Beats、X�睵ack、Elastic Cloud、Security、Alerting、Monitoring、Graph、Reporting、ES�睭adoop等诸多相关组件，它们构成了Elastic Stack的核心，为编程人员提供了一个分布式可扩展的信息存储和全文检索机制、基于Logstash的日志处理机制、基于Kibana的挖掘结果可视化机制等。不仅如此，还有Shield（安全和管理插件，如权限控制、加密通信、审计等）、Watcher（性能监控平台等）、Beats（提供了在应用服务器间传输事务信息的分析器PacketBeat、从服务器端传送日志的FileBeat、分时段采集服务器上操作系统和服务的各项指标的MetricBeat、负责传输Windows事件日志的WinlogBeat）等中间件。在实时大数据处理的应用中，上述软件通常配合使用。2017年上半年，谷歌宣布将与Elastic建立合作伙伴关系，以提供用于Elasticsearch和Kibana开源软件的完整版本。除提供免费的服务外，谷歌的服务还将包括仅适用于初创公司的高端订阅功能（如图形分析、警报和商业支持等）。因此，从实战的角度掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana、X�睵ack、Beats等的入门技巧和基本使用方法，很有必要。
　　本书第1版《实战Elasticsearch、Logstash、Kibana——分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案》以及本书第2版《大数据搜索与日志挖掘及可视化方案——Elastic Stack: Elasticsearch、Logstash、Kibana》，从出版发行到现在，虽时间不长，但已重印了多次。考虑到部分读者对本书第1版、第2版的修改意见，我们对其中的部分内容进行了必要的补充和修改、完善，对Elastic Stack 5新推出的5.x版本进行了介绍。同本书的第1版和第2版一样，第3版仍强调实践和面向初学者，并通过实战讲解的方式，让读者更好地了解Elasticsearch、Logstash、Kibana、X�睵ack、Beats等的应用。除第10章兼顾老版本外，其余章节均在Elastic Stack 5的基础上完成。全书内容包括Elasticsearch的架构简介、文档索引及管理、信息检索与聚合、面向Java的Elasticsearch Client部分功能实现、Elasticsearch配置与集群管理、基于Logstash的日志处理、基于Kibana的数据分析可视化、基于X�睵ack的系统运行监控、基于Beats的数据解析传输、应用实例等。本书介绍的基于Elastic Stack 5架构的分布式大数据搜索、日志挖掘、可视化、集群管理与性能监控虽都是入门方案，但对有一定基础的中、高级使用者亦有一定的参考和工程应用价值。
　　本书第3版由高凯提出写作大纲并撰写了第1章，高莘、岳重阳完成了全书其余章节的内容，并由高凯审校了全书。在本书的写作过程中，也得到了多方面的支持与帮助。阮冬茹、高国江、李媚、华宇、何晓艺、张姗姗、孟天宏、刘多星、高成亮、毛雨欣、聂颖杰、韩佳等均提供了协助。在写作过程中，参考了Elastic Stack官方网站https://www.elastic.co/以及互联网上众多热心网友提供的素材。本书的顺利完成也得益于参阅了大量的文献及网上资料。在此谨向这些文献的作者、热心网友以及为本书提供帮助的老师，特别是那些由于篇幅所限未在参考文献中提及的相关文献的作者和网站，致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
　　由于我们的学识、水平均有限，书中不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
　　编者
　　2017年6月[1][2]
　　第2版前言
　　本书第1版从出版发行到现在，虽仅过去短短的半年时间，但在这期间，伴随着《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中国家大数据发展战略的实施，伴随着海量数据管理技术在国民经济以及互联网+、物联网、移动计算等各个领域的广泛应用，分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案正日益受到各行各业人员的普遍关注。开源的、基于Lucene的全文搜索引擎Elasticsearch以其独到的分布式数据处理能力，正发挥着越来越重要的作用。根据国际权威的数据库产品评测机构DBEngines统计，在2016年1月，Elasticsearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。
　　ELK Stack是以Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件为主的大数据处理工具集，也是目前开源的最流行的大数据分析解决方案，它为编程人员提供了一个分布式可扩展的信息存储和全文检索机制、基于Logstash的日志处理机制、基于Kibana的挖掘结果可视化的机制。不仅如此，ELK Stack还有Shield（安全和管理插件，如权限控制、加密通信、审计等）、Watcher（性能监控平台等）、Beats（官方提供了用来收集日志的Filebeat、用来收集系统基础设置数据的Topbeat、统计收集网络信息的Packetbeat）等中间件。在实时大数据处理的应用中，上述软件通常配合使用。因此，从实战的角度掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana等软件的基本使用方法和技巧，很有必要。
　　考虑到部分读者对本书第1版的修改意见，我们对其中的部分内容进行了必要的补充和修改、完善。一方面，对ELK Stack的最新版本进行了简述，力求反映ELK Stack的最新成果；同时，考虑到与本书第1版的内容衔接，对部分使用上无差异的操作，仍旧以Elasticsearch、Logstash、Kibana的经典版本为基础进行介绍。另一方面，对Elasticsearch中涉及索引、检索、统计、Java实现、集群管理的内容（主要涉及第1版中的第2～6章的内容），给出了实例。同第1版一样，本书第2版仍强调实践和面向初学者，并通过实战讲解的方式，让读者更好地了解ELK Stack的应用。全书涵盖ELK Stack简介、文档索引与处理、信息检索与过滤、信息统计与分析、基于Java客户端的Elasticsearch功能实现、Elasticsearch配置与管理、基于Logstash的网络日志处理、基于Kibana的分析结果可视化、应用实例等内容。本书介绍的基于ELK Stack架构的分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化是入门方案，对有一定基础的中、高级使用者亦有一定的参考和工程应用价值。
　　全书由高凯提出写作大纲。第1章、第6章和第7章中的部分内容由高凯撰写，其余各章由高莘撰写，最后由高凯完成全书统稿和审校工作。书中部分实验数据集亦由高凯提供。在本书的写作过程中，也得到了多方面的支持与帮助。第2～6章中的实例部分分别由何晓艺、张姗姗、孟天宏、刘多星等参加编写。同时，我们也参考了相关文献和互联网上众多热心网友提供的素材。本书的顺利完成也得益于参阅了大量的相关工作及研究成果，在此谨向这些文献的作者、热心网友，以及为本书提供帮助的老师，特别是那些由于篇幅所限未及在参考文献中提及的相关文献的作者和网站，致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
　　由于我们的学识、水平均有限，书中不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
　　编者
　　[1][2]
　　第1版前言
　　建立在分布式系统之上的大数据搜索与挖掘应用，是当今IT领域的研究与工程实践热点之一。在DBEngines公布的2015年度最受欢迎的数据库系统中， Elasticsearch名列前茅。作为开源分布式检索与数据处理平台，Elasticsearch 不仅仅是一个数据库，它还是一个基于Lucene构建的开源的、分布式RESTful信息检索框架。基于Elasticsearch+Logstash+Kibana的信息处理架构，为编程人员提供了一种分布式可扩展的信息存储和全文检索机制以及基于Logstash的日志处理机制、基于Kibana的挖掘结果可视化机制。它不仅能对海量规模的数据完成分布式索引与检索，还能提供数据聚合分析和可视化。因此，从实战的角度掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana的基本使用方法和技巧，很有必要。
　　大数据这个术语的出现，大概可追溯到基于Lucene的Apache开源项目Nutch。从2009年开始，大数据开始成为互联网行业的流行词汇，也吸引了越来越多的关注。物联网、云计算、移动互联网、手机与平板电脑、PC以及遍布各个角落的各种各样的传感器，无一不是大数据的来源方或承载方。可以说，大数据就在我们身边。从阿里巴巴、1号店、京东商城等电子商务数据，到QQ等即时聊天的内容，再到Google、Bing、百度，又到社会网络与微博、微信等，都在生产、承载着大数据。随着信息处理量的增大，对大数据的分布式存储、快速搜索与挖掘显得特别必要。例如，挖掘用户的行为习惯和喜好，从凌乱纷繁的大数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行有针对性的调整和优化，本身就蕴含着巨大的商机。但是，传统的基于关系型数据库管理系统的方法，在高效处理大数据时显得有些力不从心。虽然开源的全文检索工具Lucene能处理非结构化和半结构化的信息，但其某些版本在分布式处理方面的不足限制了它在大数据方面的应用。我们希望找到一个快速的分布式信息检索解决方案，希望它是一个零配置和易于上手的全文检索模式，希望它能够简单地使用JSON通过HTTP索引数据，更希望它支持分布式处理并支持系统扩展，能够实时搜索，并且稳定、可靠。
　　Elasticsearch是一个基于Lucene的开源分布式信息检索架构和全文搜索工具。构建在Elasticsearch基础上的日志处理工具Logstash和信息可视化组件Kibana，能有效衔接并高效处理由Elasticsearch索引的分布式数据，[1][2]三者优势互补，各司其职，共同完成网络大数据分布式存储、倒排索引、全文检索、Web日志处理、挖掘结果可视化这一整套的信息处理流程。目前，国内这方面的资料很少，仅有的几部译著所提及的Elasticsearch版本较低，且没有任何有关Logstash和Kibana的书籍。因此，我们萌发了一个想法，将Elasticsearch、Logstash、Kibana（统称为ELK）联袂奉献给广大软件开发者，帮助他们尽快熟悉ELK架构，并构建自己的Web应用程序，完成对分布式信息的检索与分析工作。
　　本书强调实践、内容新颖、条理清晰、组织合理，通过实战讲解的方式，让读者更好地了解ELK架构的实现细节。全书内容涵盖ELK简介、文档索引与处理、信息检索与过滤、信息统计与分析、基于Java客户端的Elasticsearch功能实现、Elasticsearch配置与管理、基于Logstash的网络日志处理、基于Kibana的分析结果可视化、应用实例等多个部分。
　　全书由高凯提出写作大纲。第1章和第6章由高凯撰写，其余各章均由高莘撰写，最后由高凯完成全书统稿和审校工作。其中，第1章概述Elasticsearch、Logstash、Kibana的主要功能，对涉及的一些概念进行简介，并从实用的角度出发，通过对实例的讲解，介绍索引、检索的实现机制；第2章对Elasticsearch中的索引、映射等进行说明；第3章介绍Elasticsearch中的检索功能；第4章介绍基于Facets、Aggregations的数据聚合与统计功能；第5章从工程实践的角度，介绍面向Java客户端的Elasticsearch部分功能的设计与实现；第6章介绍Elasticsearch的配置及一些高级功能、监控等的使用；第7章介绍日志处理及Logstash的应用；第8章介绍基于Kibana的可视化技术；第9章给出一个综合应用实例，该实例从网页采集、处理、存储、索引、日志处理、可视化展示等入手，介绍了基于ELK的分布式信息检索与日志挖掘解决方案。
　　本书的顺利完成也得益于参阅了大量的相关工作及研究成果，部分内容源自Elasticsearch、Logstash、Kibana的官方文档。在写作过程中，参考了相关文献和互联网上众多热心网友提供的素材，在此谨向这些文献的作者、热心网友以及为本书提供帮助的老师，特别是那些由于篇幅所限未及在参考文献中提及的相关文献的作者和网站，致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
　　由于我们的学识、水平均有限，书中不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。
　　编者

《海量信息时代的深度洞察：新一代数据治理与价值释放之道》 在信息爆炸的洪流中，数据已不再仅仅是零散的记录，而是蕴含着无限可能性的宝藏。然而，如何从海量、异构、动态的数据中精准地挖掘出有价值的信息，如何有效地管理和呈现这些数据，以支持科学决策、驱动业务创新、提升运营效率，一直是困扰着众多组织和个人的核心难题。本书正是在这样的时代背景下应运而生，它并非仅仅罗列技术名词，而是深入探讨了在当前数据泛滥的浪潮中，如何建立一套系统、高效、前瞻性的数据管理与价值挖掘体系。 第一章：理解海量数据的本质与挑战 本章将带领读者首先厘清“大数据”这一概念的内涵与外延，破除那些停留在表面或被过度解读的认知。我们将探讨大数据的核心特征，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）和真实性（Veracity），并深入分析这些特征为传统数据处理和管理带来的颠覆性挑战。从技术层面，我们将触及分布式存储、并行计算的底层逻辑，理解为何传统单机架构已无法应对。从业务层面，我们将剖析数据孤岛、数据质量不一、数据安全与隐私保护等现实困境，以及这些挑战如何阻碍数据价值的实现。本章旨在建立读者对大数据生态的宏观认知，为后续的深入探讨奠定坚实的基础。 第二章：构建坚实的数据基石：高效的数据采集与整合 再精深的分析技术，也离不开高质量的数据源。本章将聚焦于数据采集与整合的关键环节。我们将详细介绍多种数据采集技术，包括但不限于批处理、流式处理、传感器数据采集、日志采集、网络爬虫等，并分析它们的适用场景与优缺点。更重要的是，我们将深入探讨数据清洗、去重、转换、标准化等数据预处理过程的重要性，阐述如何通过精确的数据预处理，有效提升后续数据分析的准确性和可靠性。此外，本章还将重点讲解数据仓库、数据湖等数据存储架构的设计理念与实践，以及ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等数据集成方法论，帮助读者构建一个统一、可信、可访问的数据平台。 第三章：驾驭数据洪流：智能化的数据搜索与发现 在海量数据中找到所需信息，如同大海捞针。本章将为您揭示高效的数据搜索与发现策略。我们将介绍先进的搜索技术，包括全文检索、向量搜索、语义搜索等，并分析它们在不同数据类型（如文本、图像、音视频）中的应用。特别地，本章将深入讲解如何利用自然语言处理（NLP）技术，实现用户意图的智能理解，从而提供更精准、更符合用户需求的搜索结果。此外，我们还将探讨数据目录、元数据管理在数据发现中的关键作用，以及如何构建一个能够让用户轻松浏览、理解和定位所需数据的智能化数据门户。 第四章：挖掘隐藏的洞察：深度数据挖掘与模式识别 数据本身是静态的，其价值在于通过挖掘发现其中蕴含的规律与洞察。本章将深入探讨数据挖掘的核心技术与方法论。我们将系统介绍各类经典的挖掘算法，包括但不限于分类（如决策树、支持向量机）、聚类（如K-Means、DBSCAN）、关联规则挖掘（如Apriori）、异常检测等，并详细阐述它们的原理、适用条件以及在实际业务中的应用案例，例如客户细分、欺诈检测、市场篮子分析等。本章还将重点关注时序数据分析、文本挖掘、图挖掘等特定领域的数据挖掘技术，帮助读者解锁不同维度的数据价值。 ㈤章：洞见数据规律：高级数据分析与预测建模 在基础挖掘之上，本章将引领读者进入更深层次的数据分析领域。我们将聚焦于构建预测模型，用以预见未来趋势、评估风险、优化决策。本章将详细讲解回归分析、时间序列预测、深度学习模型（如神经网络、循环神经网络）在预测任务中的应用，并讨论模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、RMSE）的选取与解读。此外，本章还将探讨因果推断、A/B测试等高级分析方法，帮助读者理解数据背后的驱动因素，并进行更具指导意义的决策。 第六章：让数据“说话”：直观的数据可视化与交互式仪表盘 冰冷的数据需要生动的呈现方式才能被大众理解和接受。本章将系统介绍数据可视化的理念、原则与技术。我们将探讨不同图表类型（如柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图、地理信息图）的适用场景，以及如何选择最恰当的图表来表达数据的不同特征。本章还将深入讲解交互式仪表盘的设计，如何通过仪表盘汇聚关键指标，提供多维度、钻取式的探索能力，使管理者能够实时监控业务状况，快速发现问题与机遇。我们将提及主流的可视化工具与平台，并分享优秀的可视化案例，强调“少即是多”的设计哲学。 第七章：保障数据安全与合规：构建可靠的数据治理体系 随着数据量激增，数据安全与合规性问题日益凸显。本章将系统阐述数据治理的核心要素。我们将探讨数据安全策略，包括访问控制、加密、脱敏、审计等，以及如何构建数据安全防护体系。同时，本章将深入分析数据隐私保护的重要性，介绍如GDPR、CCPA等相关法律法规的要求，以及如何在数据使用过程中，确保用户隐私不被侵犯。此外，我们还将讨论数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等关键的数据治理环节，强调建立清晰的数据标准、流程和责任体系，为数据的安全、合规、高效使用提供坚实保障。 第八章：拥抱智能未来：大数据在各行业的创新应用 本章将通过丰富的案例，展示大数据技术如何在各行各业催生创新、驱动变革。我们将深入剖析大数据在金融（如风险评估、反欺诈）、零售（如精准营销、库存优化）、医疗（如疾病预测、个性化治疗）、制造（如预测性维护、智能生产）、交通（如智能交通管理、出行优化）等领域的实际应用。通过这些案例，读者将能够更具体地理解如何将前述的理论与技术转化为解决实际问题的方案，并从中获得启发，思考大数据在其自身领域内的潜在价值与应用方向。 第九章：前瞻性的数据管理：面向未来的技术趋势与策略 技术日新月异，数据管理与挖掘也需与时俱进。本章将展望大数据领域的未来趋势。我们将探讨人工智能（AI）与大数据融合的最新进展，例如机器学习、深度学习在数据挖掘中的更深层次应用，以及AI驱动的数据治理。此外，本章还将关注云计算、边缘计算、联邦学习、差分隐私等新兴技术如何重塑大数据生态。同时，我们将探讨组织在数据管理方面需要调整的策略，包括人才培养、文化建设、技术选型等，以帮助读者更好地应对未来的挑战，抓住数据驱动的机遇。 本书旨在为读者提供一套全面、系统、实用的数据管理与价值释放的解决方案。它不仅涵盖了大数据技术的核心知识，更强调了如何将技术应用于实际业务场景，最终实现数据的价值最大化。无论您是技术开发者、数据分析师、业务决策者，还是对大数据充满好奇的学习者，本书都将是您探索海量信息时代深度洞察的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常专业，封面色彩搭配沉稳大气，透露出一种严谨的学术气息，同时又带有现代科技感。书名“大数据搜索与挖掘及可视化管理方案（第3版）”的排版设计，将核心关键词清晰地呈现出来，让人一目了然。作为一名对大数据技术充满兴趣的读者，我一直希望找到一本能够系统性地介绍大数据应用的书籍，而这本书的出现，恰好满足了我的需求。我特别看重它“第3版”的属性，这意味着它不是一本仓促问世的新书，而是在前两版的基础上不断迭代和优化的成熟之作，其内容应该更加完善、准确，并且紧跟行业发展。我非常期待这本书能够提供一套完整的、可操作性强的“管理方案”，能够帮助我理解如何从海量的数据中进行高效的搜索，如何进行深入的挖掘以发现隐藏的价值，以及如何通过直观的可视化技术来呈现这些数据分析的结果，最终服务于实际的管理决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“大数据搜索与挖掘及可视化管理方案（第3版）”本身就充满了技术感和前瞻性，让我一眼就觉得它是一本能够解决实际问题的宝典。我之前对大数据的一些概念有些模糊，特别是“挖掘”和“可视化”这两块，总觉得离自己有些距离。这本书能够将它们放在一个“管理方案”的框架下阐述，这让我觉得它并非只是纯粹的技术堆砌，而是更加注重实际应用和落地。我希望这本书能够提供一套系统性的思维方式，帮助我理清大数据在不同环节中的作用，并且能够指导我如何去实施相关的技术和策略。比如，在“搜索”的部分，我希望能了解到更高效、更智能的数据检索方法；在“挖掘”的部分，我期待能学到如何从看似杂乱无章的数据中发现隐藏的规律和趋势；而在“可视化”和“管理”的部分，我则希望看到如何将这些抽象的洞察转化为清晰的图表，并最终指导企业做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的作者团队非常好奇，能够编撰出这样一本囊括了“搜索”、“挖掘”、“可视化”和“管理”全方位解决方案的书籍，想必是拥有深厚的理论功底和丰富的实践经验。特别是“第3版”的标记，说明这本书经历了市场的检验和读者的反馈，不断打磨优化，其内容可靠性和实用性应该毋庸置疑。在当今这个数据爆炸的时代，如何有效地驾驭和利用大数据，已经成为企业竞争力的关键。我非常期待书中能够深入浅出地讲解大数据处理的全生命周期，从数据采集、清洗、存储，到复杂的分析算法，再到如何将分析结果转化为直观易懂的可视化图表，并最终如何将其融入到日常的管理工作中。我特别希望看到书中能够提供一些实际的案例研究，能够结合不同行业和应用场景，展示大数据解决方案的落地过程和实际成效，这样对于我们这些在实际工作中遇到瓶颈的人来说，将是极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据搜索与挖掘及可视化管理方案（第3版）》的出现，简直是为我这样在大数据浪潮中摸索前行的人量身定做的。我之前接触过一些大数据相关的书籍，但往往要么过于理论化，要么过于零散，很难形成一个系统性的认知。这本书的第三版，顾名思义，应该是在前两版的基础上进行了大量的更新和完善，这让我对内容的“实战性”和“前沿性”充满了信心。我最看重的是它能否提供一套真正可行的“管理方案”，而不是仅仅罗列技术名词。我希望它能帮助我理解如何从海量数据中有效地提取有价值的信息，并且能够通过直观的可视化手段，将复杂的分析结果清晰地呈现出来，最终服务于实际的管理决策。这本书的标题本身就包含了我目前最迫切需要解决的几个痛点，搜索、挖掘、可视化、管理，这几个关键词的组合，暗示着它是一条贯穿始终的解决路径，而非割裂的知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有意思，采用了一种抽象但富有力量感的图形，主色调是深邃的蓝色，搭配着跃动的橙色线条，让人一下子就能联想到数据流的动态与复杂。书名“大数据搜索与挖掘及可视化管理方案（第3版）”以一种沉稳而现代的字体呈现，点明了核心主题。我尤其喜欢封面上那种渐变的色彩处理，仿佛在暗示着数据从原始状态到洞察的转变过程。翻开书页，纸张的触感很舒适，不是那种廉价的光面纸，而是略带磨砂质感的，阅读起来眼睛不会轻易疲劳。目录的排版清晰明了，章节标题的设置也很有吸引力，例如“从海量中寻迹：智能搜索之道”这样的表述，让人迫不及待地想深入了解。虽然我还没有来得及细读内容，单从这本书的外观和初步的翻阅感受，就足以让我对它充满期待。我觉得这本书的作者一定花了很多心思在内容的组织和呈现上，希望它能带来一场关于大数据的知识盛宴。

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