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【入门指南】操作阿里云Kibana

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客,其中ElasticSearch负责日志的索引,Logstash负责日志的收集,Kibana负责日志的展示和分析。事实上并不局限于日志分析,ELK技术栈同样适用于通用的数据采集、索引、分析业务,不可谓不强大。 Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系,推出“阿里云 Elasticsearch”服务,提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境,方便我们快速搭建数据分析平台。下面我们将手把手演示一下如何在阿里云上创建并使用ElasticSearch服务。 首先,我们创建阿里云Elasticsearch服务,阿里云提供了一个月的免费体验服务。如图,选择自己服务器所在的区域、VPC以及下面的虚拟交换机。对于大规模集群,可以勾选dedicated master,专用主节点

有没有想过 你的数据分析方法可能已经过时

信息时代,能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿,而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司,都在不断囤积数据,因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。 但仅仅囤积数据是不够的。你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。只有这样,你才能通过这些数据,做出更好的决策,打造更智能的产品。 然而,在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上,供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹,想要穿过烟雾看到“真相”,却是一大难事。以下五点,是未来数据分析市场可能的走向,仅供参考。 1、BI迁移到应用程序 在过去的20年里,我们见证了一场革命。不是一夜之间发生的那种,而是逐渐发生的,缓慢的,可能很多人没有注意到。BI(商业智能)正走向死亡。或者更准确地说,BI正在进行着彻头彻尾的改变。 每年,用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp——进行更多的分析。分析正在迁移到业务应用程序的结构中。 从本质上讲,业务应用程序正在获取它们自己的分析接口,根据它们的数据和用例进行定制。这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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