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  • 日志分析

    2019-10-16 20:37:11
    题目描述 MM 海运公司最近要对旗下仓库货物进出情况进行统计。目前他们所拥有唯一记录就是一个记录集装箱进出情况的日志。该日志记录了两类操作:第一类操作为集装箱...出于分析目的分析人员在日志中随机插...

    题目描述
    MM 海运公司最近要对旗下仓库的货物进出情况进行统计。目前他们所拥有的唯一记录就是一个记录集装箱进出情况的日志。该日志记录了两类操作:第一类操作为集装箱入库操作,以及该次入库的集装箱重量;第二类操作为集装箱的出库操作。这些记录都严格按时间顺序排列。集装箱入库和出库的规则为先进后出,即每次出库操作出库的集装箱为当前在仓库里所有集装箱中最晚入库的集装箱。

    出于分析目的,分析人员在日志中随机插入了若干第三类操作――查询操作。分析日志时,每遇到一次查询操作,都要报告出当前仓库中最大集装箱的重量。

    输入格式
    包含N+1行:

    第一行为1 个正整数N,对应于日志内所含操作的总数。

    接下来的 N行,分别属于以下三种格式之一:

    格式1: 0 X //一次集装箱入库操作,正整数X表示该次入库的集装箱的重量

    格式2:1 //一次集装箱出库操作,(就当时而言)最后入库的集装箱出库

    格式3: 2 //一次查询操作,要求分析程序输出当前仓库内最大集装箱的重量

    当仓库为空时你应该忽略出库操作,当仓库为空查询时你应该输出0。

    输出格式
    输出行数等于日志中查询操作的次数。每行为一个正整数,表示查询结果。

    输入输出样例
    输入
    13
    0 1
    0 2
    2
    0 4
    0 2
    2
    1
    2
    1
    1
    2
    1
    2
    输出
    2
    4
    4
    1
    0
    说明/提示
    对于20%的数据,有N≤10N≤10;

    对于40%的数据,有N≤1000N≤1000;

    对于100%的数据,有N≤200000,X≤10^8N≤200000,X≤10
    8

    解题思路:
    这道题第一反应应该是模拟栈的操作,但是仔细想想,就会发现,其实并不需要真的用栈来实现。只需要一个数组,用变量t来记录当前栈内还有多少个数,并用f[t]来储存有t个数的时候最大的那个数,当读到2的时候只要跟据t的值来输出f[t]就好了。比较简单的一道思维题。

    AC代码:

    #include<iostream>
    #include<bits/stdc++.h>
    #include<cstdio>
    #include<stdlib.h>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    const int N = 1e5+10;
    int f[N];
    int main()
    {
    	int n;
    	cin >> n;
    	int x , y , t = 0;
    	for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
    	{
    		cin >> x;
    		if(x==0)
    		{
    			cin >> y;
    			t++;
    			f[t] = max(f[t-1] , y);
    		}
    		if(x==1)
    		{
    			if(t!=0)
    			 t--;
    		}
    		if(x==2)
    		  cout << f[t] << endl;
    	}
    	return 0;
    }
    
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  • 日志分析安全

    2020-12-04 15:34:10
    实验名称: 日志分析安全 实验人 王辰 日期 2020-11-19 实验目的: 熟悉常见日志文件 了解常见日志文件分析方法 配置日志服务器 实验拓扑: 实验环境: Centos 7虚拟机一台 实验器材: Linux系统 实验步骤: ...

    实验名称: 日志分析安全 实验人 王辰 日期 2020-11-19
    实验目的: 熟悉常见的日志文件
    了解常见的日志文件分析方法
    配置日志服务器

    实验拓扑:
    实验环境: Centos 7虚拟机一台
    实验器材: Linux系统
    实验步骤: 访问utmp记录,显示当前正在登录的用户
    在这里插入图片描述
    访问wtmp文件,显示自从文件 第一次创建以来登录过的用户
    在这里插入图片描述
    查看root累计登陆次数
    在这里插入图片描述
    统计root登陆的总时间
    在这里插入图片描述
    统计用户最后登陆的时间 记录在 var/log/lastlog
    在这里插入图片描述
    查看配置文件内容
    在这里插入图片描述
    日志记录的一般格式

    在这里插入图片描述
    安装apache
    在这里插入图片描述

    安装mariabd数据库
    在这里插入图片描述

    安装php和他相关的软件包

    在这里插入图片描述

    设置数据库开机运行设置数据库管理员root密码
    在这里插入图片描述

    设置apache开机运行,并启动

    在这里插入图片描述

    创建测试页并测试

    在这里插入图片描述
    配置!

    <?php phpinfo(); ?>

    测试

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    配置服务器的syslongd的主配置文件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    编辑/etc/bashrc,将客户端执行的所有命
    令写入系统日志/var/log/messages中,在
    文档末尾添加

    在这里插入图片描述export PROMPT_COMMAND=’{ msg=$(history 1 | { read x y; echo KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 4: y; }̲);logger "[euid…(whoami) ]":(whoami)[pwd]"(who am i):[`pwd`]"msg"; }’

    测试
    –**
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • informix数据库中物理日志和逻辑日志两种非常重要磁盘构件。 1.物理日志 物理日志(physicallog)由一片连续磁盘空间。其主要目的是为系统进行快速恢复提供原始数据映像。物理日志以页为单位进行分配和释放,它...

    informix数据库中物理日志和逻辑日志两种非常重要的磁盘构件。
    1.物理日志
    物理日志(physicallog)由一片连续的磁盘空间。其主要目的是为系统进行快速恢复提供原始数据映像。物理日志以页为单位进行分配和释放,它所存储的内容被称为beforep_w_picpaths(顾名思义,数据原来的面貌即修改前数据映像)。当共享内存中的某个页要被修改之前(第一次被修改),系统先将其修改前数据映像(beforep_w_picpaths)放到物理日志中保存起来。这样,在用户的整个操作完全成功以前,他所修改的所有数据页的修改前映像都被保存着,一旦出现问题,系统可以根据物理日志中的beforep_w_picpaths进行快速恢复。需要注意的是,只在数据页第一次被修改以前其before p_w_picpath才会被保存,在beforep_w_picpath被写入以后和其被释放之前的这一段过程中,所有对该页进行的修改都不再写beforep_w_picpath了。当用户写该页这个操作对应的逻辑日志被释放时,其before p_w_picpath也就可以释放了。
    2.逻辑日志
    逻辑日志(logicallogs)是由若干块独立的磁盘空间构成,每一块都是连续的磁盘空间。一个Informix DynamicServer系统的逻辑日志块数至少要有三块,最大数据可以由管理员配置(不能超过32767块)。
    记逻辑日志的目的是将对系统的每个操作、每个修改都保存起来,以便系统出现问题的时候可以根据其内容进行重做(REDO)或事务不能继续进行下去的时候进行回滚(UNDO)。逻辑日志记录的内容主要包括事务的每一步操作机器对系统产生的影响、DDL语句和检查点(checkpoint)记录。
    3.物理日志由系统维护,通常无需维护。
    4.逻辑日志的维护。
    逻辑日志的备份方式
    先说一下备份级别,也同样用informix的概念来理解
    备份级别分为 0, 1, 2
    0:完全备份
    1:自上一次完全备份,进行增量
    2:自上一次增量进行增量
    备份方式有两种:自动、连续
    所谓自动并不是想像中的自动,它运行一次后会结束,这样就要有脚本或人工定时去备份逻辑日志,不然会被填满。
    可以用命令:ontape -a 来切换到自动备份
    而连续才是想像中自动的意思,他不会停止,只要日志满了就会去备份。通常如果不想去费心思管理逻辑日志,可以设置为连续。
    可以用命令:ontape -c 来切换到连续备份
    informix中逻辑日志的工作流程
    informix逻辑日志一般有多个。建立多个日志的原因我想是考虑到效率。当多个进程需要记录日志时,可以同时向多个日志文件中写。
    在informix配置文件中logfiles指定逻辑日志文件的个数(最少为3个,最大为X个)。logsize指定每个逻辑日志文件的大小。(总逻辑日志空间为:logsize*logfiles)这里的配置只在informix实例初始化时才起作用,即oninit -i。当然在使用过程中如果有需求要改变逻辑日志的个数或大小不能通过oninit -i来实现。onparams可以对逻辑日志文件进行动态的添加,更改大小,删除,移动等操作。
    buffer中逻辑日志什么时候写入日志文件
    上面,说到我们会建立多个日志文件用来记录逻辑日志,但并不是每产生一次操作记录就向日志文件中写,那样io太多。而是在记录在buffer中。当达到一定限度时再写入日志文件,那么什么时候buffer会写入文件中呢?

    1. buffer满了 用来记录逻辑日志的buffer的大小由onconfig文件中的logbuff决定,当buffer写满后会写入日志文件。这儿可以看到设置合适的 logbuff大小还是对效果有影响的。如果过小,buffer很快被写满,就要做一次io,写入日志文件。这样会造成过多的IO。如果过大,常时间buffer中的数据不写入日志文件,如果有意外发生,造成较大的不可恢复。同时点用太多内存有可能影响整体性能。
      逻辑日志写满了怎么办?
      当逻辑日志写满后,数据库就会被塞住,而不能进行任何操作。所以不能让逻辑日志写满。那么就要保证逻辑日志文件可以循环使用。
      下面是一种方案:当某逻辑日志文件写满后,将逻辑日志进行备份,然后再把这个日志文件设备为可用。
      informix也是这么做的,系统运行时,可以让日志文件写满后进行连续备份,这样就可以循环使用日志文件了。
      那么备份到哪呢?在onconfig文件中,LTAPEDEV指定备份的磁带,我现在设置成/dev/null其实是不备份的,但让informix以为已经备份,以至系统可以向下正常运行。当然,如果我指定到备份设备,就可以备份了。
      如果把备份设备指定到/dev/null ,那么备份方式将自动为连续备份。
      如果把备份设备指到了具体的磁带机,那么可以用ontape -c来设置备份方式为连续备份
      下面一段是关于日志状态的说明:
      先对下面的一段进行一些说明,number一共到9说明有9个逻辑日志,size为12500说明生个逻辑日志文件大小10M。used当然是已经使用过了多少。
      可以看到大部已经使用完。不用害怕,这是很正常的。可以看到%used为100%的flags为U-B U虽然说明已经满了,但B却说明了已经备份过了,可以进行循环使用。如果当前使用的日志文件满了后,会自动切换到下一个U-B上。
      第8个日志文件flags为U—C-L 说明这个是当前正在使用的日志文件。使用onmode-l可以切换到下一个日志文件,切换后再用onstat-l查看,可以看到第9个日志文件变为U—C状态,说明已经在使用下一个了,而它的%usered则为0。也验证了U-B状态会循环使用的说明。
      还有一点要注意,即使在当前使用的日志后面有没有满的日志,informix也不会跳过当前使用的日志去写入下面的日志文件,只有当前日志满了后才切换到下一个(或用onmode-l强制转到下一个)
      address number flags uniqid begin size used %used
      8352f680 1 U-B---- 11544 1061e7 12500 12500 100.00%
      8352f69c 2 U-B---- 11545 1092bb 12500 12500 100.00%
      8352f6b8 3 U-B---- 11546 10c38f 12500 12500 100.00%
      8352f6d4 4 U-B---- 11547 10f463 12500 12500 100.00%
      8352f6f0 5 U-B---- 11548 112537 12500 12500 100.00%
      8352f70c 6 U-B---- 11549 11560b 12500 12500 100.00%
      8352f728 7 U-B---- 11550 6135e6 12500 12500 100.00%
      8352f744 8 U—C-L 11551 6166ba 12500 10616 84.93%
      8352f760 9 U-B---- 11530 61978e 12500 12500 100.00%
      逻辑日志文件的状态显示包括两个区域:
      number:标识单个逻辑日志文件的logid。
      flags:标明相应逻辑日志文件的状态。flags状态标志有七个位置,但仅第一,三,五,七位置
      有标志值。
      第一个位置上,可能出现A,F,U三个标志中的一个;
      第三个位置上,标志B可能出现也可能也可能不出现;
      第五个位置上,可能为标志C也可能为空;
      第七个位置上,可能是标志L也可能为空;
      位置 标志 含义
      1 A Added,新增加的逻辑日志文件,仅当建立一个(根dbspace的)0级archive
      后才能使用。
      1 F Free,该逻辑日志文件空闲并可以使用。
      1 U Used,该逻辑日志文件正在使用而未释放,OnLine恢复时还需要该文件(回
      滚一个事务或找到上一个检查点记录)
      3 B Backed-UP,该逻辑日志文件已备份。
      5 C Current,该逻辑日志文件是当前正在填充的逻辑日志文件。
      7 L Last,该逻辑日志文件包含有最近一次检查点记录,在新的检查点记录写入
      另一个日志文件之前,该文件及后面的逻辑日志文件不能释放。

    所有状态标志的可能组合
    状态标志 逻辑日志文件的状态
    A------ 上次0级archive以来新增加的逻辑日志文件,暂时不能使用
    F------ 空闲
    U------ 正在使用,还没有备份
    U-B---- 日志已备份,恢复时还需要
    U-B—L 日志已备份,包含上次检查点记录,恢复时还需要此文件
    U—C-- 当前日志文件
    U—C-L 当前日志文件,并包含上次检查点记录

    长事务
    先说一下引起长事务的原因,一个逻辑日志文件中包括一个没有结束的事务时,这个日志文件是不能被备份的。如果一个事务特别长,那么就有可能把所有日志文件都写满。如果所有日志被写满是很麻烦的。informix会控制当日志写入量达到一定程度时,就报告这个事务为长事务,然后进行回滚,以防止日志被写满。
    这儿就有两个高水位线的概念,在onconfig文件中HTXHWM 这是一个百分比,当已经使用日志量达到这个总日志量的这个百分比时,就报告长事务。开始回滚,期间别的操作还可以进行(写入日志),但当达到另一个水准线时LTXEHWMinformix会停止其它进程的操作,用所有精力进行回滚。(当达到这个水平时,如果再接受别的进程写入日志,有可能不能完成回滚就已经填满所有日志。回滚也是要写入大量日志的!)
    上面就是长事务的原因。所以进行比较大的事务操作时,可以暂时切换到无日志状态。如果不能即时关闭日志记录,可以把日志文件大小加大,都有可能解决上面的问题。另外还有虽的方法,我还要去查看
    注意:长日志是指发生在一个日志文件不能备份的情况下,所以增加日志文件个数并不管用,只有适当增加每个日志文件大小

    展开全文
  • FBI-Analyzer是一个灵活的日志分析系统,基于golang和lua,插件风格类似ngx-lua。 使用者只需要编写简单lua逻辑就可以实现golang能实现所有需求, 即可实现原理。现实中可作为WAF辅助系统进行安全分析, 替换...
  • 收集web日志的目的

    千次阅读 2015-03-07 15:05:43
    收集web日志的目的 Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术,对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理,从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等,这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识...

    收集web日志的目的

    Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术,对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理,从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等,这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识,用于分析站点的被访问情况,辅助站点管理和决策支持等。

    1、以改进web站点设计为目标,通过挖掘用户聚类和用户的频繁访问路径,修改站点的页面之间的链接关系,以适应用户的访问习惯,并且同时为用户提供有针对性的电子商务活动和个性化的信息服务,应用信息推拉技术构建智能化Web站点。

    2、以分析Web站点性能为目标,主要从统计学的角度,对日志数据项进行粗略的统计分析,得到用户频繁访问页、单位时间的访问数、访问数量随时间分布图等。现有的绝大多数的Web日志分析工具都属于此类。

    3、以理解用户意图为目标,主要是通过与用户交互的过程收集用户的信息,Web服务器根据这些信息对用户请求的页面进行裁剪,为用户返回定制的页面,其目的就是提高用户的满意度和提供个性化的服务。

    收集方式

    网站分析数据主要有三种收集方式:Web日志、JavaScript标记和包嗅探器。

    1. Web日志

    web日志处理流程:

    image

    从上图可以看出网站分析数据的收集从网站访问者输入URL向网站服务器发出http请求就开始了。网站服务器接收到请求后会在自己的Log文件中追加一条记录,记录内容包括:远程主机名(或者是IP地址)、登录名、登录全名、发请求的日期、发请求的时间、请求的详细(包括请求的方法、地址、协议)、请求返回的状态、请求文档的大小。随后网站服务器将页面返回到访问者的浏览器内得以展现。

    2. JavaScript标记

    JavaScript标记处理流程:

    image

    上图所示JavaScript标记同Web日志收集数据一样,从网站访问者发出http请求开始。不同的是,JavaScript标记返回给访问者的网页代码中会包含一段特殊的JavaScript代码,当页面展示的同时这段代码也得以执行。这段代码会从访问者的Cookie中取得详细信息(访问时间、浏览器信息、工具厂商赋予当前访问者的userID等)并发送到工具商的数据收集服务器。数据收集服务器对收集到的数据处理后存入数据库中。网站经营人员通过访问分析报表系统查看这些数据。

    3. 包嗅探器

    通过包嗅探器收集分析的流程:

    image

    上图可以看出网站访问者发出的请求到达网站服务器之前,会先经过包嗅探器,然后包嗅探器才会将请求发送到网站服务器。包嗅探器收集到的数据经过工具厂商的处理服务器后存入数据库。随后网站经营人员就可以通过分析报表系统看到这些数据。

    web日志挖掘过程

    整体流程参考下图:

    image

    1、数据预处理阶段 
        根据挖掘的目的,对原始Web日志文件中的数据进行提取、分解、合并、最后转换为用户会话文件。该阶段是Web访问信息挖掘最关键的阶段,数据预处理包括:关于用户访问信息的预处理、关于内容和结构的预处理。

    2、会话识别阶段 
        该阶段本是属于数据预处理阶段中的一部分,这里将其划分成单独的一个阶段,是因为把用户会话文件划分成的一组组用户会话序列将直接用于挖掘算法,它的精准度直接决定了挖掘结果的好坏,是挖掘过程中最重要的阶段。

    3、模式发现阶段 
        模式发现是运用各种方法和技术从Web同志数据中挖掘和发现用户使用Web的各种潜在的规律和模式。模式发现使用的算法和方法不仅仅来自数据挖掘领域,还包括机器学习、统计学和模式识别等其他专业领域。

    模式发现的主要技术有:统计分析(statistical analysis)、关联规则(association rules)、聚类(clustering)、归类(classification)、序列模式(sequential patterns)、依赖关系(dependency)。

    (1)统计分析(statistical analysis):常用的统计技术有:贝叶斯定理、预测回归、对数回归、对数-线性回归等。可用来分析网页的访问频率,网页的访问时间、访问路径。可用于系统性能分析、发现安全漏洞、为网站修改、市场决策提供支持。

    (2)关联规则(association rules):关联规则是最基本的挖掘技术,同时也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被访问的网页中,这有利于优化网站组织、网站设计者、网站内容管理者和市场分析,通过市场分析可以知道哪些商品被频繁购买,哪些顾客是潜在顾客。

    (3)聚类(clustering):聚类技术是在海量数据中寻找彼此相似对象组,这些数据基于距离函数求出对象组之间的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用户分成组,可以用于电子商务中市场分片和为用户提供个性化服务。

    (4)归类(classification):归类技术主要用途是将用户资料归入某一特定类中,它与机器学习关系很紧密。可以用的技术有:决策树(decision tree)、K-最近邻居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量机(support vector machines)。

    (5)序列模式(sequential patterns):给定一个由不同序列组成的集合,其中,每个序列由不同的元素按顺序有序排列,每个元素由不同项目组成,同时给定一个用户指定的最小支持度阈值,序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列,即子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。

    (6)依赖关系(dependency):一个依赖关系存在于两个元素之间,如果一个元素A的值可以推出另一个元素B的值,则B依赖于A。

    4、模式分析阶段 
        模式分析是Web使用挖掘最后一步,主要目的是过滤模式发现阶段产生的规则和模式,去除那些无用的模式,并把发现的模式通过一定的方法直观的表现出来。由于Web使用挖掘在大多数情况下属于无偏向学习,有可能挖掘出所有的模式和规则,所以不能排除其中有些模式是常识性的,普通的或最终用户不感兴趣的,故必须采用模式分析的方法使得挖掘出来的规则和知识具有可读性和最终可理解性。常见的模式分析方法有图形和可视化技术、数据库查询机制、数理统计和可用性分析等。

    收集数据包括

    收集的数据主要包括:

    全局UUID、访问日期、访问时间、生成日志项的服务器的IP地址、客户端试图执行的操作、客户端访问的服务器资源、客户端尝试执行的查询、客户端连接到的端口号、访问服务器的已验证用户名称、发送服务器资源请求的客户端IP地址、客户端使用的操作系统、浏览器等信息、操作的状态码(200等)、子状态、用Windows@使用的术语表示的操作的状态、点击次数。

    用户识别

    对于网站的运营者来说,如何能够高效精确的识别用户非常关键,这会对网站运营带来极大的帮助,如定向推荐等。

    用户识别方法如下:

    image

    使用HDFS存储

    数据收集到服务器之后,根据数据量可以考虑将数据存储在hadoop的HDFS中。

    如果不熟悉HDFS,可以参考:

    http://www.niubua.com/?p=1107

    在现在的企业中,一般情况下都是多台服务器生成日志,日志包括nginx生成的,也包括在程序中使用log4j生成的自定义格式的。

    通常的架构如下图:

    image

    使用mapreduce分析nginx日志

    nginx默认的日志格式如下:

    222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] "GET /images/my.jpg HTTP/1.1" 200 19939
     "http://www.angularjs.cn/A00n" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1)
     AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"

    变量的解释如下:

    • remote_addr: 记录客户端的ip地址, 222.68.172.190
    • remote_user: 记录客户端用户名称, –
    • time_local: 记录访问时间与时区, [18/Sep/2013:06:49:57 +0000]
    • request: 记录请求的url与http协议, “GET /images/my.jpg HTTP/1.1″
    • status: 记录请求状态,成功是200, 200
    • body_bytes_sent: 记录发送给客户端文件主体内容大小, 19939
    • http_referer: 用来记录从那个页面链接访问过来的, “http://www.angularjs.cn/A00n”
    • http_user_agent: 记录客户浏览器的相关信息, “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36″

    可以直接使用mapreduce来进行日志分析:

    image

    在hadoop中计算后定时导入到关系型数据库中进行展现。

    要明细的分析可以参考这篇:

    http://www.tuicool.com/articles/2ANJZz

    也可以使用hive来代替mapreduce进行分析。

    总结

    web日志收集是每个互联网企业必须要处理的过程,当收集上来数据,并且通过适当的数据挖掘之后,会对整体网站的运营能力及网站的优化带来质的提升,真正的做到数据化分析和数据化运营。

    展开全文
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    2019-01-13 16:46:50
    开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标,这些指标在第三方工具中无法获得的; 该日志数据的记录格式,其中每行记录有5部分组成:访问者IP、访问时间、访问资源、访问状态(HTTP状态码)、本次访问流量。 ...
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    2021-03-23 17:07:35
    还有另外一个很重要的目的是国家层面的监管合规要求。 从IT研发来看:企业内部的非安全技术团队做日志分析主要也是为了发现位置问题、分析已知问题,主要集中在:系统监控、APM(APM包含了研发团队关注的
  • es 日志分析

    千次阅读 2018-04-24 14:37:30
    Es 日志分析 首先要有个kibana 再者要有电脑和手。然后在config里面配置好需要连接esip地址。先启动bin/kibana.bat。如果没报错,且集群状态为黄色或者绿色即可。 再打开http://localhost:5601。如下图所示...
  • 日志分析项目

    2016-03-27 14:52:52
    日志数据分析案例1.背景1.1 某论坛日志,数据分为两部分组成,原来是一个大...1.4 开发该系统的目的是分了获取一些业务相关的指标,这些指标在第三方工具中无法获得的; 2.开发步骤2.1 把日志数据上传到HDFS中进行处理
  • 1、错误日志是默认开启 [root@sc-mysql mysql]# service mysqld start Starting MySQL.Logging to '/data/mysql/sc-mysql.err'. SUCCESS! [root@sc-mysql mysql]# ...如果指定错误日志的路径,主要目的目录
  • 原创文章转载请注明出处 本文通过shell对Nginx日志分析实现简单欺诈技术、蜜罐技术什么是蜜罐技术?本质上是一种对攻击方进行引诱然后欺骗技术蜜罐技术可以干什么?可以对黑客进行欺骗,防御,攻击环境nginxdama...
  • 概述 日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。...作为一个日志采集的Agent简单来看其实就是一个将数据从源端投递到目的端的程序,通常目的端是一个具备数据订阅功能的集中存储,这么做的目的其...
  • ②曲阜师范大学统计学院,273165,山东省曲阜市)【摘要】摘要:研究了使用Python语言设计并实现一个简单的网络日志分析系统,最终达到优化网络访问速度、提高用户访问体验的目的.【期刊名称】曲阜师范大学学报(自然...
  • P1165 日志分析

    2021-03-03 21:44:28
    题目描述 MM 海运公司最近要对旗下仓库货物进出情况...出于分析目的分析人员在日志中随机插入了若干第三类操作――查询操作。分析日志时,每遇到一次查询操作,都要报告出当前仓库中最大集装箱重量。 输入格式

空空如也

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