大數據搜索與挖掘及可視化管理方案（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

高凱 編

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• 數據可視化
• 搜索技術
• 管理方案
• 第3版
• 信息檢索
• 商業智能
• 數據分析
• 數據管理

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302473787

版次：3

商品編碼：12190849

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：340

字數：471000

正文語種：中文

編輯推薦

本書著重介紹關於Elastic Stack的基本知識，帶領讀者深入瞭解Elastic Stack的實際應用，通過對數據搜索、日誌挖掘與結果可視化展示等相關功能的介紹和實戰，引導讀者掌握相關的大數據搜索、日誌分析和可視化技術。本書還詳細介紹瞭X-Pack和Beats組件，展示瞭在Elastic Stack中的一些實踐。

內容簡介

對大數據的搜索、挖掘、可視化以及集群管理，在當今的“互聯網+”時代是很有必要的。本書的分布式大數據搜索、日誌挖掘、可視化、集群監控與管理等方案是基於Elastic Stack 5而提齣的，它能有效應對海量大數據所帶來的分布式數據存儲與處理、全文檢索、日誌挖掘、可視化、集群管理與性能監控等問題。構建在全文檢索開源軟件Lucene之上的Elasticsearch，不僅能對海量規模的數據完成分布式索引與檢索，還能提供數據聚閤分析；Logstash能有效處理來源於各種數據源的日誌信息；Kibana是為Elasticsearch提供數據分析的Web接口，可使用它對數據進行高效的搜索、可視化、分析等操作；X�睵ack監控組件可通過Kibana監控集群的狀態；Beats是采集係統監控數據的代理。瞭解基於Elastic Stack 5的各相關組件並掌握它們的基本使用方法和技巧，對於大數據搜索與挖掘及管理是很有必要的。
和第1版、第2版相比，本書力求反映基於Elastic Stack 5架構的*新成果，內容新穎，強調實踐。本書可為高等學校相關專業（如計算機科學與技術、軟件工程、物聯網、信息管理與信息係統、數據科學與大數據技術）學生的學習和科研工作提供幫助，同時對於從事大數據搜索與挖掘、日誌分析、信息可視化、集群管理與性能監控的工程技術人員和希望瞭解網絡信息檢索技術的人員也具有較高的參考價值和工程應用價值。

作者簡介

高凱，本書主編。教授，博士畢業於上海交通大學計算機應用技術專業，省級重點學科“計算機軟件與理論”中“信息檢索與雲計算”方嚮學術帶頭人，研究生導師，中國計算機學會高級會員，中國計算機學會計算機應用專委會常委，International Journal of Computer Applications in Technology副主編；主要研究方嚮為大數據搜索與挖掘、自然語言處理、網絡信息檢索、社會計算等；近幾年齣版瞭《信息檢索與智能處理》、《大數據搜索與挖掘》、《網絡信息檢索技術及搜索引擎係統開發》等學術專著及多部規劃教材；在Expert Systems With Applications、International Journal on Intelligent Information and Database System、International Journal on Modelling, Identification and Control、《中文信息學報》、《電子學報》、《小型微型計算機係統》等學術期刊以及在PAKDD等國際學術會議上發錶學術論文五十餘篇；主持及參與國傢自然科學基金課題、省級科技支撐計劃課題、省級自然科學基金課題等多項，申請計算機軟件著作權登記十餘項。

目錄

第1章概述1
1.1Elasticsearch概述3
1.1.1Elasticsearch的安裝與簡單配置4
1.1.2Elasticsearch API的簡單使用方式7
1.2Logstash7
1.3Kibana8
1.4其他8
1.5擴展知識與閱讀9
1.6本章小結10
第2章文檔索引及管理11
2.1文檔索引概述11
2.2Head: Elasticsearch的數據管理工具13
2.3建立索引16
2.4通過映像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獲取映像信息22
2.4.4刪除映像24
2.5管理索引文件24
2.5.1打開、關閉、檢測、刪除索引文件24
2.5.2清空索引緩存25
2.5.3刷新索引數據25
2.5.4優化索引數據26
2.5.5Flush操作26[1][2][1][3]2.6設置中文分析器26
2.7對文檔的其他操作29
2.7.1獲取指定的文檔信息29
2.7.2刪除文檔中的信息31
2.7.3數據更新31
2.7.4基於POST方式批量獲取文檔34
2.8實例36
2.9擴展知識與閱讀40
2.10本章小結41
第3章信息檢索與聚閤42
3.1實驗數據集描述43
3.2基本檢索44
3.2.1檢索方式44
3.2.2query查詢45
3.2.3from / size查詢45
3.2.4查詢結果排序46
3.2.5高亮搜索詞48
3.2.6查詢模闆50
3.3檢索進階50
3.3.1全文檢索51
3.3.2詞項檢索54
3.3.3復閤查詢58
3.3.4跨度查詢60
3.3.5特殊查詢63
3.3.6腳本script64
3.4聚閤67
3.4.1metrics aggregations68
3.4.2bucket aggregations72
3.4.3pipeline aggregations81
3.4.4matrix aggregations85
3.5實例87
3.6擴展知識與閱讀92
3.7本章小結93
第4章麵嚮Java的Elasticsearch Client部分功能實現94
4.1Elasticsearch節點實例化94
4.1.1通過Maven添加Elasticsearch依賴94
4.1.2初始化TransportClient96
4.2索引數據98
4.2.1準備JSON數據98
4.2.2索引JSON數據100
4.3對索引文檔的操作101
4.3.1獲取索引文檔數據101
4.3.2刪除索引文檔104
4.3.3更新索引文檔105
4.3.4批量操作索引文件105
4.4信息檢索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全文檢索的部分方法112
4.4.7詞項檢索的部分方法115
4.4.8復閤查詢的部分方法119
4.4.9跨度查詢的部分方法121
4.4.10特殊查詢124
4.5聚閤126
4.5.1Metrics聚閤126
4.5.2Bucket聚閤130
4.6對檢索結果的進一步處理134
4.6.1控製每頁的顯示數量及顯示排序依據134
4.6.2基於scroll的檢索結果及其分頁135
4.7實例137
4.7.1在Elasticsearch中建立索引137
4.7.2連接Elasticsearch138
4.7.3信息采集與索引構建139
4.7.4搜索模塊的實現141
4.7.5推薦模塊的實現142
4.7.6聚閤模塊的實現143
4.8擴展知識與閱讀145
4.9本章小結145
第5章Elasticsearch配置與集群管理146
5.1Elasticsearch部分基本配置及其說明146
5.2索引和查詢效率的優化149
5.3監控集群狀態150
5.4控製索引分片與副本分配152
5.5集群管理154
5.6擴展知識與閱讀155
5.7本章小結156
第6章基於Logstash的日誌處理157
6.1概述158
6.2Input: 處理輸入的日誌數據160
6.2.1處理基於file方式輸入的日誌信息161
6.2.2處理基於generator産生的日誌信息162
6.2.3處理基於log4j的日誌信息163
6.2.4處理基於redis的日誌信息165
6.2.5處理基於stdin方式輸入的信息168
6.2.6處理基於TCP傳輸的日誌數據169
6.2.7處理基於UDP傳輸的日誌數據173
6.3codecs: 格式化日誌數據174
6.3.1JSON格式175
6.3.2rubydebug格式177
6.3.3plain格式177
6.4基於filter的日誌處理與轉換178
6.4.1JSON filter178
6.4.2grok filter180
6.4.3kv filter182
6.5output: 輸齣日誌數據184
6.5.1將處理後的日誌輸齣到Elasticsearch中185
6.5.2將處理後的日誌輸齣至文件中186
6.5.3將處理後的部分日誌輸齣到csv格式的文件中187
6.5.4將處理後的日誌輸齣到redis中189
6.5.5將處理後的部分日誌通過UDP協議輸齣190
6.5.6將處理後的部分日誌通過TCP協議輸齣192
6.5.7將收集到的日誌信息傳輸到自定義的HTTP接口中195
6.6擴展知識與閱讀196
6.7本章小結197
第7章基於Kibana的數據分析可視化198
7.1Kibana概述199
7.2安裝Kibana199
7.3使用Management管理配置200
7.3.1添加index pattern200
7.3.2高級設置202
7.3.3管理已保存的檢索、可視化和儀錶闆205
7.4使用Discover執行查詢206
7.4.1設置時間過濾器206
7.4.2在index pattern中執行搜索207
7.4.3字段過濾208
7.4.4查看文檔數據210
7.5使用Visualize創建統計圖錶211
7.6使用Dashboard創建動態儀錶闆214
7.6.1創建新的動態儀錶闆215
7.6.2打開已保存的動態儀錶闆215
7.6.3分享動態儀錶闆216
7.7使用Timelion創建時間綫216
7.8使用Dev Tools執行命令行218
7.8.1在Console中執行命令218
7.8.2Console的快捷鍵220
7.8.3Console的配置221
7.9網站性能監控可視化應用的設計與實現221
7.9.1概述222
7.9.2使用Visualize實現可視化222
7.9.3使用Dashboard整閤可視化結果225
7.10擴展知識與閱讀227
7.11本章小結227
第8章基於X�睵ack的係統運行監控229
8.1X�睵ack概述229
8.2安裝X�睵ack230
8.3Security插件與安全性231
8.3.1身份驗證機製與用戶管理231
8.3.2匿名訪問233
8.3.3基於域的用戶認證234
8.3.4基於角色的訪問權限配置236
8.3.5IP過濾238
8.3.6帶有身份認證的TransportClient240
8.3.7帶有身份認證的RESTful命令243
8.4使用Monitoring監控係統運行狀態243
8.4.1係統運行狀態監控243
8.4.2配置Monitoring247
8.4.3搭建獨立的Monitoring集群248
8.5Alerting插件與異常事件警報250
8.5.1通過RESTful方式設置監視器250
8.5.2通過Java程序設置監視器254
8.6Reporting與報告生成256
8.6.1在程序中生成報告256
8.6.2通過監視器自動生成報告257
8.7使用Graph探索數據關聯259
8.8擴展知識與閱讀261
8.9本章小結261
第9章基於Beats的數據解析傳輸262
9.1基於Packetbeat的網絡數據包傳輸263
9.1.1概述263
9.1.2安裝263
9.1.3配置264
9.1.4加載索引模闆266
9.1.5啓動和關閉267
9.1.6使用Kibana進行展示268
9.2基於Filebeat的日誌傳輸269
9.2.1概述269
9.2.2安裝和配置269
9.2.3啓動和關閉272
9.2.4使用Kibana進行展示272
9.3基於Metricbeat的係統指標數據傳輸273
9.3.1概述273
9.3.2安裝和配置274
9.3.3啓動和關閉275
9.3.4使用Kibana進行展示276
9.4基於Winlogbeat的Windows事件日誌數據傳輸277
9.4.1概述277
9.4.2安裝278
9.4.3配置279
9.4.4啓動和關閉282
9.4.5使用Kibana進行展示283
9.5擴展知識與閱讀284
9.6本章小結285
第10章網絡信息檢索與分析實踐1286
10.1信息采集286
10.2基於Python的信息檢索及Web端設計291
10.2.1安裝Python及Django291
10.2.2安裝Elasticsearch的Python插件292
10.2.3Web頁麵設計293
10.3基於Logstash的日誌處理296
10.3.1安裝和配置Nginx297
10.3.2設計麵嚮日誌文件的pattern297
10.3.3在Logstash中進行相關配置298
10.4基於Kibana的日誌分析結果可視化設計與實現299
10.4.1圖錶1: 狀態碼走勢分析300
10.4.2圖錶2: 查詢詞分析302
10.4.3圖錶3: 分析各狀態碼隨時間的變遷302
10.4.4集成圖錶304
10.5擴展知識與閱讀304
10.6本章小結305
第11章網絡信息檢索與分析實踐2306
11.1麵嚮動態網站的信息采集307
11.1.1軟件準備307
11.1.2瀏覽器驅動程序準備307
11.1.3創建索引和映像308
11.1.4導入依賴309
11.1.5數據采集310
11.2基於Spring MVC的信息檢索及Web程序設計317
11.2.1創建和配置Spring MVC項目317
11.2.2前端頁麵設計319
11.2.3後端控製器類324
11.3基於Logstash的日誌處理329
11.4基於Beats的數據傳輸330
11.5基於Kibana的數據可視化331
11.5.1可視化索引文件中的信息331
11.5.2對Logstash、Beats的可視化展示333
11.6基於X�睵ack的係統監控335
11.7擴展知識與閱讀337
11.8本章小結337
參考文獻339

精彩書摘

　　Chapter 5第5章Elasticsearch配置與集群管理“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
　　基於Elasticsearch，可以完成很多和信息存儲、檢索等相關的問題。本章將對Elasticsearch的配置、集群管理等進行說明，並對提高索引和查詢效率的策略進行簡述。通過對本章的學習，能達到更好地配置和使用Elasticsearch的目的。
　　5.1Elasticsearch部分基本配置及其說明
　　Elasticsearch的大多數配置信息位於{es_home}/config/elasticsearch.yml文件中，所有配置都可使用環境變量。另一個是日誌配置文件{es_home}/config/log4j2.properties，它對日誌進行配置，其設置按普通log4j2配置文件來設置即可。
　　Elasticsearch.yml負責設置服務器的默認狀態，Elasticsearch的大多數配置在該配置文件中完成。參考文獻[Open,2014a][子猴博客,2014]，本節給齣針對elasticsearch.yml的部分配置設置信息，包括:
　　(1) 集群名稱cluster.name: 例如“cluster.name: elasticsearch”。設置好以後，會自動發現在同一網段下的節點，如果在同一網段下有多個集群，可用這個屬性來區分不同的集群。
　　(2) 節點名稱node.name: Elasticsearch啓動時會自動創建節點名稱，但也可在node.name中配置，例如“node.name: "Franz Kafka"”。指定節點名稱有助於利用API訪問具體的節點。雖然默認的集群啓動時會給每個節點初始化一個名稱，但仍然建議在這裏手動設置節點名稱。
　　(3) 節點是否為master主節點: 每個節點都可被配置成為主節點，默認值為true，如“node.master: true”。在node.master: true中進行設置，目的是指定該節點是否有資格被選舉成為node，默認集群中的第一颱機器為master，如果這颱機器宕機就會重新選舉master。
　　[1][2][1][3](4) 設置節點是否存儲數據: 默認值為true，即設置node.data的值為“node.data: true”。如果希望節點隻是一個master但不存儲數據，則應當設置為代碼段5.1所示的屬性（注: 的#標記後的文字是注釋說明）。#代碼段5.1: 設置節點是master但不存儲數據
　　node.master: true
　　node.data: false
　　如果希望節點隻存儲數據但不是一個master，則應當設置為代碼段5.2所示的屬性。#代碼段5.2: 設置節點不作為master但存儲數據
　　node.master: false
　　node.data: true
　　如果既不希望該節點為一個master也不想它存儲數據，則應該設置為代碼段5.3所示的屬性。對部分相關配置的說明如下:#代碼段5.3: 設置節點既不是master也不存儲數據
　　node.master: false
　　node.data: false
　　(1) node.attr.rack設置機架編號，如“r1”。
　　(2) 可在node.max_local_storage_nodes中設置一颱機器能運行的最大節點數目。
　　(3) 設置配置文件的存儲路徑: path.conf: /path/to/conf，默認是Elasticsearch根目錄下的config文件夾。
　　(4) 設置分配給當前節點的索引數據所在的位置: 可在配置文件的path.data: /path/to/data中進行設置，默認是Elasticsearch根目錄下的data文件夾，可以選擇包含一個以上的位置，用逗號隔開，這樣使得數據在文件級彆可跨越位置，在創建時就有更多的自由路徑可供選擇。
　　(5) 設置日誌文件所在位置: 可在path.logs: /path/to/logs中進行設置，默認是Elasticsearch根目錄下的logs文件夾。
　　(6) 設置綁定的IP地址，可以是IPv4或IPv6的，默認為0.0.0.0。默認情況下Elasticsearch使用0.0.0.0地址，並為HTTP傳輸開啓9200～9300端口，為節點到節點的通信開啓9300～9400端口。也可自行設置IP地址，可在配置文件的network.bind_host和network.publish_host中進行設置。
　　(7) 設置節點與其他節點交互的TCP端口，默認是9300，可在配置文件的transport.tcp.port中進行設置。
　　(8) 設置是否壓縮TCP傳輸時的數據，默認為false，可在配置文件的transport.tcp.compress中進行設置。
　　(9) 設置為HTTP傳輸監聽定製的端口，默認是9200，可在配置文件的http.port中進行設置。
　　(10) 設置是否使用HTTP協議對外提供服務，默認為true，可在配置文件的http.enabled中進行設置。
　　(11) 設置內容的最大長度，默認是100MB，可在配置文件的http.max_content_length中進行設置。
　　(12) 設置參數來保證集群中的節點可以知道其他N個有master資格的節點，默認為1。對於較大的集群來說，可以將該值設置為 (具有master資格的節點數/2)+1，可在配置文件的discovery.zen.minimum_master_nodes中進行設置。
　　(13) 設置集群中自動發現其他節點時ping連接超時時間，默認為3s，即3秒，對於比較差的網絡環境可以提高該值來防止自動發現時齣錯，可在配置文件的discovery.zen.ping_timeout中進行設置。
　　(14) 設置集群中N個節點啓動時進行數據恢復，默認為1，可在配置文件的gateway.recover_after_nodes中進行設置。
　　(15) 設置初始化數據恢復進程的超時時間，默認是5分鍾: 可在配置文件的gateway.recover_after_time中進行設置。
　　(16) 設置這個集群中節點的數量，默認為2，一旦這N個節點啓動，就會立即進行數據恢復，可在gateway.expected_nodes中進行設置。
　　(17) 初始化數據恢復時並發恢復綫程的個數，默認為4，可在配置文件的cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries中進行設置。
　　(18) 設置添加刪除節點或負載均衡時並發恢復綫程的個數，默認為4，可在配置文件的cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries中進行設置。
　　(19) 設置數據恢復時限製的帶寬，如100MB，默認為0（即無限製），可在配置文件的indices.recovery.max_bytes_per_sec中進行設置。
　　(20) 設置集群中master節點的初始列錶，可通過這些節點來自動發現新加入集群節點: discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1","host2:port","host3[portX�瞤ortY]"]。: 在Elasticsearch 5.0及後續版本中，形如number_of_shards、number_of_replicas這樣的索引級配置不允許在節點配置文件中寫入，相應地應使用RESTful Index API來更新所有節點的配置。關於這部分的執行方法參見本書相關章節的內容。
　　5.2索引和查詢效率的優化
　　Elasticsearch的索引是基於倒排索引機製完成的。從索引優化的角度齣發，在建立索引時，要考慮到影響索引速度的因素:
　　�r shard數量。
　　�r 節點數量。
　　�r 索引操作（如閤並、優化，索引寫操作等）。
　　……

前言/序言

　　第3版前言
　　隨著海量數據管理技術在國民經濟以及互聯網+、物聯網、移動計算等各個領域的廣泛應用，分布式大數據搜索、日誌分析與挖掘、數據可視化、集群管理與性能監控等問題正日益受到IT人員的普遍關注。開源的、基於Lucene的全文搜索引擎Elasticsearch以其獨到的分布式數據處理能力，正發揮著越來越重要的作用。根據國際權威的數據庫産品評測機構DB�睧ngines統計，從2016年1月起，Elasticsearch已超過Solr等，成為排名第一的搜索引擎類應用，並且這種成長勢頭目前仍非常強勁。在Elasticsearch基礎上，也衍生齣Logstash、Kibana、Beats、X�睵ack、Elastic Cloud、Security、Alerting、Monitoring、Graph、Reporting、ES�睭adoop等諸多相關組件，它們構成瞭Elastic Stack的核心，為編程人員提供瞭一個分布式可擴展的信息存儲和全文檢索機製、基於Logstash的日誌處理機製、基於Kibana的挖掘結果可視化機製等。不僅如此，還有Shield（安全和管理插件，如權限控製、加密通信、審計等）、Watcher（性能監控平颱等）、Beats（提供瞭在應用服務器間傳輸事務信息的分析器PacketBeat、從服務器端傳送日誌的FileBeat、分時段采集服務器上操作係統和服務的各項指標的MetricBeat、負責傳輸Windows事件日誌的WinlogBeat）等中間件。在實時大數據處理的應用中，上述軟件通常配閤使用。2017年上半年，榖歌宣布將與Elastic建立閤作夥伴關係，以提供用於Elasticsearch和Kibana開源軟件的完整版本。除提供免費的服務外，榖歌的服務還將包括僅適用於初創公司的高端訂閱功能（如圖形分析、警報和商業支持等）。因此，從實戰的角度掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana、X�睵ack、Beats等的入門技巧和基本使用方法，很有必要。
　　本書第1版《實戰Elasticsearch、Logstash、Kibana——分布式大數據搜索與日誌挖掘及可視化解決方案》以及本書第2版《大數據搜索與日誌挖掘及可視化方案——Elastic Stack: Elasticsearch、Logstash、Kibana》，從齣版發行到現在，雖時間不長，但已重印瞭多次。考慮到部分讀者對本書第1版、第2版的修改意見，我們對其中的部分內容進行瞭必要的補充和修改、完善，對Elastic Stack 5新推齣的5.x版本進行瞭介紹。同本書的第1版和第2版一樣，第3版仍強調實踐和麵嚮初學者，並通過實戰講解的方式，讓讀者更好地瞭解Elasticsearch、Logstash、Kibana、X�睵ack、Beats等的應用。除第10章兼顧老版本外，其餘章節均在Elastic Stack 5的基礎上完成。全書內容包括Elasticsearch的架構簡介、文檔索引及管理、信息檢索與聚閤、麵嚮Java的Elasticsearch Client部分功能實現、Elasticsearch配置與集群管理、基於Logstash的日誌處理、基於Kibana的數據分析可視化、基於X�睵ack的係統運行監控、基於Beats的數據解析傳輸、應用實例等。本書介紹的基於Elastic Stack 5架構的分布式大數據搜索、日誌挖掘、可視化、集群管理與性能監控雖都是入門方案，但對有一定基礎的中、高級使用者亦有一定的參考和工程應用價值。
　　本書第3版由高凱提齣寫作大綱並撰寫瞭第1章，高莘、嶽重陽完成瞭全書其餘章節的內容，並由高凱審校瞭全書。在本書的寫作過程中，也得到瞭多方麵的支持與幫助。阮鼕茹、高國江、李媚、華宇、何曉藝、張姍姍、孟天宏、劉多星、高成亮、毛雨欣、聶穎傑、韓佳等均提供瞭協助。在寫作過程中，參考瞭Elastic Stack官方網站https://www.elastic.co/以及互聯網上眾多熱心網友提供的素材。本書的順利完成也得益於參閱瞭大量的文獻及網上資料。在此謹嚮這些文獻的作者、熱心網友以及為本書提供幫助的老師，特彆是那些由於篇幅所限未在參考文獻中提及的相關文獻的作者和網站，緻以誠摯的謝意和崇高的敬意。
　　由於我們的學識、水平均有限，書中不妥之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
　　編者
　　2017年6月[1][2]
　　第2版前言
　　本書第1版從齣版發行到現在，雖僅過去短短的半年時間，但在這期間，伴隨著《中共中央關於製定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中國傢大數據發展戰略的實施，伴隨著海量數據管理技術在國民經濟以及互聯網+、物聯網、移動計算等各個領域的廣泛應用，分布式大數據搜索與日誌挖掘及可視化解決方案正日益受到各行各業人員的普遍關注。開源的、基於Lucene的全文搜索引擎Elasticsearch以其獨到的分布式數據處理能力，正發揮著越來越重要的作用。根據國際權威的數據庫産品評測機構DBEngines統計，在2016年1月，Elasticsearch已超過Solr等，成為排名第一的搜索引擎類應用。
　　ELK Stack是以Elasticsearch、Logstash、Kibana三個開源軟件為主的大數據處理工具集，也是目前開源的最流行的大數據分析解決方案，它為編程人員提供瞭一個分布式可擴展的信息存儲和全文檢索機製、基於Logstash的日誌處理機製、基於Kibana的挖掘結果可視化的機製。不僅如此，ELK Stack還有Shield（安全和管理插件，如權限控製、加密通信、審計等）、Watcher（性能監控平颱等）、Beats（官方提供瞭用來收集日誌的Filebeat、用來收集係統基礎設置數據的Topbeat、統計收集網絡信息的Packetbeat）等中間件。在實時大數據處理的應用中，上述軟件通常配閤使用。因此，從實戰的角度掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana等軟件的基本使用方法和技巧，很有必要。
　　考慮到部分讀者對本書第1版的修改意見，我們對其中的部分內容進行瞭必要的補充和修改、完善。一方麵，對ELK Stack的最新版本進行瞭簡述，力求反映ELK Stack的最新成果；同時，考慮到與本書第1版的內容銜接，對部分使用上無差異的操作，仍舊以Elasticsearch、Logstash、Kibana的經典版本為基礎進行介紹。另一方麵，對Elasticsearch中涉及索引、檢索、統計、Java實現、集群管理的內容（主要涉及第1版中的第2～6章的內容），給齣瞭實例。同第1版一樣，本書第2版仍強調實踐和麵嚮初學者，並通過實戰講解的方式，讓讀者更好地瞭解ELK Stack的應用。全書涵蓋ELK Stack簡介、文檔索引與處理、信息檢索與過濾、信息統計與分析、基於Java客戶端的Elasticsearch功能實現、Elasticsearch配置與管理、基於Logstash的網絡日誌處理、基於Kibana的分析結果可視化、應用實例等內容。本書介紹的基於ELK Stack架構的分布式大數據搜索與日誌挖掘及可視化是入門方案，對有一定基礎的中、高級使用者亦有一定的參考和工程應用價值。
　　全書由高凱提齣寫作大綱。第1章、第6章和第7章中的部分內容由高凱撰寫，其餘各章由高莘撰寫，最後由高凱完成全書統稿和審校工作。書中部分實驗數據集亦由高凱提供。在本書的寫作過程中，也得到瞭多方麵的支持與幫助。第2～6章中的實例部分分彆由何曉藝、張姍姍、孟天宏、劉多星等參加編寫。同時，我們也參考瞭相關文獻和互聯網上眾多熱心網友提供的素材。本書的順利完成也得益於參閱瞭大量的相關工作及研究成果，在此謹嚮這些文獻的作者、熱心網友，以及為本書提供幫助的老師，特彆是那些由於篇幅所限未及在參考文獻中提及的相關文獻的作者和網站，緻以誠摯的謝意和崇高的敬意。
　　由於我們的學識、水平均有限，書中不妥之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
　　編者
　　[1][2]
　　第1版前言
　　建立在分布式係統之上的大數據搜索與挖掘應用，是當今IT領域的研究與工程實踐熱點之一。在DBEngines公布的2015年度最受歡迎的數據庫係統中， Elasticsearch名列前茅。作為開源分布式檢索與數據處理平颱，Elasticsearch 不僅僅是一個數據庫，它還是一個基於Lucene構建的開源的、分布式RESTful信息檢索框架。基於Elasticsearch+Logstash+Kibana的信息處理架構，為編程人員提供瞭一種分布式可擴展的信息存儲和全文檢索機製以及基於Logstash的日誌處理機製、基於Kibana的挖掘結果可視化機製。它不僅能對海量規模的數據完成分布式索引與檢索，還能提供數據聚閤分析和可視化。因此，從實戰的角度掌握Elasticsearch、Logstash、Kibana的基本使用方法和技巧，很有必要。
　　大數據這個術語的齣現，大概可追溯到基於Lucene的Apache開源項目Nutch。從2009年開始，大數據開始成為互聯網行業的流行詞匯，也吸引瞭越來越多的關注。物聯網、雲計算、移動互聯網、手機與平闆電腦、PC以及遍布各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是大數據的來源方或承載方。可以說，大數據就在我們身邊。從阿裏巴巴、1號店、京東商城等電子商務數據，到QQ等即時聊天的內容，再到Google、Bing、百度，又到社會網絡與微博、微信等，都在生産、承載著大數據。隨著信息處理量的增大，對大數據的分布式存儲、快速搜索與挖掘顯得特彆必要。例如，挖掘用戶的行為習慣和喜好，從淩亂紛繁的大數據背後找到符閤用戶興趣和習慣的産品和服務，並對産品和服務進行有針對性的調整和優化，本身就蘊含著巨大的商機。但是，傳統的基於關係型數據庫管理係統的方法，在高效處理大數據時顯得有些力不從心。雖然開源的全文檢索工具Lucene能處理非結構化和半結構化的信息，但其某些版本在分布式處理方麵的不足限製瞭它在大數據方麵的應用。我們希望找到一個快速的分布式信息檢索解決方案，希望它是一個零配置和易於上手的全文檢索模式，希望它能夠簡單地使用JSON通過HTTP索引數據，更希望它支持分布式處理並支持係統擴展，能夠實時搜索，並且穩定、可靠。
　　Elasticsearch是一個基於Lucene的開源分布式信息檢索架構和全文搜索工具。構建在Elasticsearch基礎上的日誌處理工具Logstash和信息可視化組件Kibana，能有效銜接並高效處理由Elasticsearch索引的分布式數據，[1][2]三者優勢互補，各司其職，共同完成網絡大數據分布式存儲、倒排索引、全文檢索、Web日誌處理、挖掘結果可視化這一整套的信息處理流程。目前，國內這方麵的資料很少，僅有的幾部譯著所提及的Elasticsearch版本較低，且沒有任何有關Logstash和Kibana的書籍。因此，我們萌發瞭一個想法，將Elasticsearch、Logstash、Kibana（統稱為ELK）聯袂奉獻給廣大軟件開發者，幫助他們盡快熟悉ELK架構，並構建自己的Web應用程序，完成對分布式信息的檢索與分析工作。
　　本書強調實踐、內容新穎、條理清晰、組織閤理，通過實戰講解的方式，讓讀者更好地瞭解ELK架構的實現細節。全書內容涵蓋ELK簡介、文檔索引與處理、信息檢索與過濾、信息統計與分析、基於Java客戶端的Elasticsearch功能實現、Elasticsearch配置與管理、基於Logstash的網絡日誌處理、基於Kibana的分析結果可視化、應用實例等多個部分。
　　全書由高凱提齣寫作大綱。第1章和第6章由高凱撰寫，其餘各章均由高莘撰寫，最後由高凱完成全書統稿和審校工作。其中，第1章概述Elasticsearch、Logstash、Kibana的主要功能，對涉及的一些概念進行簡介，並從實用的角度齣發，通過對實例的講解，介紹索引、檢索的實現機製；第2章對Elasticsearch中的索引、映射等進行說明；第3章介紹Elasticsearch中的檢索功能；第4章介紹基於Facets、Aggregations的數據聚閤與統計功能；第5章從工程實踐的角度，介紹麵嚮Java客戶端的Elasticsearch部分功能的設計與實現；第6章介紹Elasticsearch的配置及一些高級功能、監控等的使用；第7章介紹日誌處理及Logstash的應用；第8章介紹基於Kibana的可視化技術；第9章給齣一個綜閤應用實例，該實例從網頁采集、處理、存儲、索引、日誌處理、可視化展示等入手，介紹瞭基於ELK的分布式信息檢索與日誌挖掘解決方案。
　　本書的順利完成也得益於參閱瞭大量的相關工作及研究成果，部分內容源自Elasticsearch、Logstash、Kibana的官方文檔。在寫作過程中，參考瞭相關文獻和互聯網上眾多熱心網友提供的素材，在此謹嚮這些文獻的作者、熱心網友以及為本書提供幫助的老師，特彆是那些由於篇幅所限未及在參考文獻中提及的相關文獻的作者和網站，緻以誠摯的謝意和崇高的敬意。
　　由於我們的學識、水平均有限，書中不妥之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
　　編者

《海量信息時代的深度洞察：新一代數據治理與價值釋放之道》 在信息爆炸的洪流中，數據已不再僅僅是零散的記錄，而是蘊含著無限可能性的寶藏。然而，如何從海量、異構、動態的數據中精準地挖掘齣有價值的信息，如何有效地管理和呈現這些數據，以支持科學決策、驅動業務創新、提升運營效率，一直是睏擾著眾多組織和個人的核心難題。本書正是在這樣的時代背景下應運而生，它並非僅僅羅列技術名詞，而是深入探討瞭在當前數據泛濫的浪潮中，如何建立一套係統、高效、前瞻性的數據管理與價值挖掘體係。 第一章：理解海量數據的本質與挑戰 本章將帶領讀者首先厘清“大數據”這一概念的內涵與外延，破除那些停留在錶麵或被過度解讀的認知。我們將探討大數據的核心特徵，即體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）、價值（Value）和真實性（Veracity），並深入分析這些特徵為傳統數據處理和管理帶來的顛覆性挑戰。從技術層麵，我們將觸及分布式存儲、並行計算的底層邏輯，理解為何傳統單機架構已無法應對。從業務層麵，我們將剖析數據孤島、數據質量不一、數據安全與隱私保護等現實睏境，以及這些挑戰如何阻礙數據價值的實現。本章旨在建立讀者對大數據生態的宏觀認知，為後續的深入探討奠定堅實的基礎。 第二章：構建堅實的數據基石：高效的數據采集與整閤 再精深的分析技術，也離不開高質量的數據源。本章將聚焦於數據采集與整閤的關鍵環節。我們將詳細介紹多種數據采集技術，包括但不限於批處理、流式處理、傳感器數據采集、日誌采集、網絡爬蟲等，並分析它們的適用場景與優缺點。更重要的是，我們將深入探討數據清洗、去重、轉換、標準化等數據預處理過程的重要性，闡述如何通過精確的數據預處理，有效提升後續數據分析的準確性和可靠性。此外，本章還將重點講解數據倉庫、數據湖等數據存儲架構的設計理念與實踐，以及ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等數據集成方法論，幫助讀者構建一個統一、可信、可訪問的數據平颱。 第三章：駕馭數據洪流：智能化的數據搜索與發現 在海量數據中找到所需信息，如同大海撈針。本章將為您揭示高效的數據搜索與發現策略。我們將介紹先進的搜索技術，包括全文檢索、嚮量搜索、語義搜索等，並分析它們在不同數據類型（如文本、圖像、音視頻）中的應用。特彆地，本章將深入講解如何利用自然語言處理（NLP）技術，實現用戶意圖的智能理解，從而提供更精準、更符閤用戶需求的搜索結果。此外，我們還將探討數據目錄、元數據管理在數據發現中的關鍵作用，以及如何構建一個能夠讓用戶輕鬆瀏覽、理解和定位所需數據的智能化數據門戶。 第四章：挖掘隱藏的洞察：深度數據挖掘與模式識彆 數據本身是靜態的，其價值在於通過挖掘發現其中蘊含的規律與洞察。本章將深入探討數據挖掘的核心技術與方法論。我們將係統介紹各類經典的挖掘算法，包括但不限於分類（如決策樹、支持嚮量機）、聚類（如K-Means、DBSCAN）、關聯規則挖掘（如Apriori）、異常檢測等，並詳細闡述它們的原理、適用條件以及在實際業務中的應用案例，例如客戶細分、欺詐檢測、市場籃子分析等。本章還將重點關注時序數據分析、文本挖掘、圖挖掘等特定領域的數據挖掘技術，幫助讀者解鎖不同維度的數據價值。 ㈤章：洞見數據規律：高級數據分析與預測建模 在基礎挖掘之上，本章將引領讀者進入更深層次的數據分析領域。我們將聚焦於構建預測模型，用以預見未來趨勢、評估風險、優化決策。本章將詳細講解迴歸分析、時間序列預測、深度學習模型（如神經網絡、循環神經網絡）在預測任務中的應用，並討論模型評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、RMSE）的選取與解讀。此外，本章還將探討因果推斷、A/B測試等高級分析方法，幫助讀者理解數據背後的驅動因素，並進行更具指導意義的決策。 第六章：讓數據“說話”：直觀的數據可視化與交互式儀錶盤 冰冷的數據需要生動的呈現方式纔能被大眾理解和接受。本章將係統介紹數據可視化的理念、原則與技術。我們將探討不同圖錶類型（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖、地理信息圖）的適用場景，以及如何選擇最恰當的圖錶來錶達數據的不同特徵。本章還將深入講解交互式儀錶盤的設計，如何通過儀錶盤匯聚關鍵指標，提供多維度、鑽取式的探索能力，使管理者能夠實時監控業務狀況，快速發現問題與機遇。我們將提及主流的可視化工具與平颱，並分享優秀的可視化案例，強調“少即是多”的設計哲學。 第七章：保障數據安全與閤規：構建可靠的數據治理體係 隨著數據量激增，數據安全與閤規性問題日益凸顯。本章將係統闡述數據治理的核心要素。我們將探討數據安全策略，包括訪問控製、加密、脫敏、審計等，以及如何構建數據安全防護體係。同時，本章將深入分析數據隱私保護的重要性，介紹如GDPR、CCPA等相關法律法規的要求，以及如何在數據使用過程中，確保用戶隱私不被侵犯。此外，我們還將討論數據質量管理、元數據管理、數據生命周期管理等關鍵的數據治理環節，強調建立清晰的數據標準、流程和責任體係，為數據的安全、閤規、高效使用提供堅實保障。 第八章：擁抱智能未來：大數據在各行業的創新應用 本章將通過豐富的案例，展示大數據技術如何在各行各業催生創新、驅動變革。我們將深入剖析大數據在金融（如風險評估、反欺詐）、零售（如精準營銷、庫存優化）、醫療（如疾病預測、個性化治療）、製造（如預測性維護、智能生産）、交通（如智能交通管理、齣行優化）等領域的實際應用。通過這些案例，讀者將能夠更具體地理解如何將前述的理論與技術轉化為解決實際問題的方案，並從中獲得啓發，思考大數據在其自身領域內的潛在價值與應用方嚮。 第九章：前瞻性的數據管理：麵嚮未來的技術趨勢與策略 技術日新月異，數據管理與挖掘也需與時俱進。本章將展望大數據領域的未來趨勢。我們將探討人工智能（AI）與大數據融閤的最新進展，例如機器學習、深度學習在數據挖掘中的更深層次應用，以及AI驅動的數據治理。此外，本章還將關注雲計算、邊緣計算、聯邦學習、差分隱私等新興技術如何重塑大數據生態。同時，我們將探討組織在數據管理方麵需要調整的策略，包括人纔培養、文化建設、技術選型等，以幫助讀者更好地應對未來的挑戰，抓住數據驅動的機遇。 本書旨在為讀者提供一套全麵、係統、實用的數據管理與價值釋放的解決方案。它不僅涵蓋瞭大數據技術的核心知識，更強調瞭如何將技術應用於實際業務場景，最終實現數據的價值最大化。無論您是技術開發者、數據分析師、業務決策者，還是對大數據充滿好奇的學習者，本書都將是您探索海量信息時代深度洞察的寶貴指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常專業，封麵色彩搭配沉穩大氣，透露齣一種嚴謹的學術氣息，同時又帶有現代科技感。書名“大數據搜索與挖掘及可視化管理方案（第3版）”的排版設計，將核心關鍵詞清晰地呈現齣來，讓人一目瞭然。作為一名對大數據技術充滿興趣的讀者，我一直希望找到一本能夠係統性地介紹大數據應用的書籍，而這本書的齣現，恰好滿足瞭我的需求。我特彆看重它“第3版”的屬性，這意味著它不是一本倉促問世的新書，而是在前兩版的基礎上不斷迭代和優化的成熟之作，其內容應該更加完善、準確，並且緊跟行業發展。我非常期待這本書能夠提供一套完整的、可操作性強的“管理方案”，能夠幫助我理解如何從海量的數據中進行高效的搜索，如何進行深入的挖掘以發現隱藏的價值，以及如何通過直觀的可視化技術來呈現這些數據分析的結果，最終服務於實際的管理決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“大數據搜索與挖掘及可視化管理方案（第3版）”本身就充滿瞭技術感和前瞻性，讓我一眼就覺得它是一本能夠解決實際問題的寶典。我之前對大數據的一些概念有些模糊，特彆是“挖掘”和“可視化”這兩塊，總覺得離自己有些距離。這本書能夠將它們放在一個“管理方案”的框架下闡述，這讓我覺得它並非隻是純粹的技術堆砌，而是更加注重實際應用和落地。我希望這本書能夠提供一套係統性的思維方式，幫助我理清大數據在不同環節中的作用，並且能夠指導我如何去實施相關的技術和策略。比如，在“搜索”的部分，我希望能瞭解到更高效、更智能的數據檢索方法；在“挖掘”的部分，我期待能學到如何從看似雜亂無章的數據中發現隱藏的規律和趨勢；而在“可視化”和“管理”的部分，我則希望看到如何將這些抽象的洞察轉化為清晰的圖錶，並最終指導企業做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的作者團隊非常好奇，能夠編撰齣這樣一本囊括瞭“搜索”、“挖掘”、“可視化”和“管理”全方位解決方案的書籍，想必是擁有深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。特彆是“第3版”的標記，說明這本書經曆瞭市場的檢驗和讀者的反饋，不斷打磨優化，其內容可靠性和實用性應該毋庸置疑。在當今這個數據爆炸的時代，如何有效地駕馭和利用大數據，已經成為企業競爭力的關鍵。我非常期待書中能夠深入淺齣地講解大數據處理的全生命周期，從數據采集、清洗、存儲，到復雜的分析算法，再到如何將分析結果轉化為直觀易懂的可視化圖錶，並最終如何將其融入到日常的管理工作中。我特彆希望看到書中能夠提供一些實際的案例研究，能夠結閤不同行業和應用場景，展示大數據解決方案的落地過程和實際成效，這樣對於我們這些在實際工作中遇到瓶頸的人來說，將是極大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有意思，采用瞭一種抽象但富有力量感的圖形，主色調是深邃的藍色，搭配著躍動的橙色綫條，讓人一下子就能聯想到數據流的動態與復雜。書名“大數據搜索與挖掘及可視化管理方案（第3版）”以一種沉穩而現代的字體呈現，點明瞭核心主題。我尤其喜歡封麵上那種漸變的色彩處理，仿佛在暗示著數據從原始狀態到洞察的轉變過程。翻開書頁，紙張的觸感很舒適，不是那種廉價的光麵紙，而是略帶磨砂質感的，閱讀起來眼睛不會輕易疲勞。目錄的排版清晰明瞭，章節標題的設置也很有吸引力，例如“從海量中尋跡：智能搜索之道”這樣的錶述，讓人迫不及待地想深入瞭解。雖然我還沒有來得及細讀內容，單從這本書的外觀和初步的翻閱感受，就足以讓我對它充滿期待。我覺得這本書的作者一定花瞭很多心思在內容的組織和呈現上，希望它能帶來一場關於大數據的知識盛宴。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據搜索與挖掘及可視化管理方案（第3版）》的齣現，簡直是為我這樣在大數據浪潮中摸索前行的人量身定做的。我之前接觸過一些大數據相關的書籍，但往往要麼過於理論化，要麼過於零散，很難形成一個係統性的認知。這本書的第三版，顧名思義，應該是在前兩版的基礎上進行瞭大量的更新和完善，這讓我對內容的“實戰性”和“前沿性”充滿瞭信心。我最看重的是它能否提供一套真正可行的“管理方案”，而不是僅僅羅列技術名詞。我希望它能幫助我理解如何從海量數據中有效地提取有價值的信息，並且能夠通過直觀的可視化手段，將復雜的分析結果清晰地呈現齣來，最終服務於實際的管理決策。這本書的標題本身就包含瞭我目前最迫切需要解決的幾個痛點，搜索、挖掘、可視化、管理，這幾個關鍵詞的組閤，暗示著它是一條貫穿始終的解決路徑，而非割裂的知識點。

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912

評分☆☆☆☆☆

12345678912