互联网有数不清的网页,且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年,整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB,也就是 44 万亿 GB。这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源,唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
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
Web日志包含着网站最重要的信息,通过日志分析,我们可以知道网站的访问量,哪个网页访问人数最多,哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上),每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站,可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据,用Hadoop进行日志分析,是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析:KPI指标设计 算法模型:Hadoop并行算法 架构设计:日志KPI系统架构 程序开发1:用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
所谓“埋点”,是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语。指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。 埋点的技术实质,是先监听软件应用运行过程中的事件,当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。
大数据挖掘中最重要的是决定挖掘什么样的知识,这是在数据的收集、处理、挖掘的整个过程中都需要认真考虑的问题。本文首先提出大数据挖掘的几项策略,即尽量设想挖掘的场景,尽量多方面收集数据,尽量将数据整合,悉心观察数据特征。之后结合自己在互联网搜索中的大数据挖掘工作经验,分享对这些策略的体会。最后介绍一个互联网搜索中大规模日志数据挖掘的工作,展示大数据挖掘的威力,呈现大数据挖掘的挑战。
近年来,IT系统逐渐呈现海量化和异构化的趋势,企业每天可能会产生上百GB甚至TB级的日志数据,如何实现日志数据的集中化接入,以及保障日志管理的持续拓展性,成为企业日志管理的一大难点。
在当今数字化的时代,网站的流量和用户行为数据就像是一座蕴藏着无尽秘密的宝藏。而如何有效地挖掘和分析这些数据,成为了许多网站管理者和开发者头疼的问题。GoAccess,一款开源的实时Web日志分析工具,或许能为我们提供一扇窥探这些秘密的窗口。
在整个安全工作中,安全运维是不可或缺的一环,其目的是保证各项安全工作持续有效地运作。除了对外的沟通和业务对接相关工作,大部分安全运维的日常工作相对固定,如漏洞审核、安全产品运维、日志审计和应急响应等工作。
在日趋精密数字技术条件下,学习模式已通过互联网、社会化媒体实现数字化。海量的学习信息以数据的形式蕴含着学习者的隐性行为特征。文章从数据挖掘与领域应用、学习行为及行为分析、网络行为分析模型三个角度对在线学习行为可能的应用方向进行综述研究,探讨学习者的在线学习行为的建模机制,建立了数据、机制、结果三层次模型,并从网络挖掘的角度对学习数据进行模式分类与解析。 1引言 纵观21世纪教育研究的发展趋势,探究学习者的深层次思维与行动成为教育者关注的焦点。学习是个体获得行为经验的过程(Dienes et al
举个例子,你做量化投资,基于大数据预测未来股票的波动,根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据,是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢?
本文是对一个小众CMS(vaeThink v1.0.1)进行分析、代码执行漏洞挖掘和审计过程的记录,该CMS基于ThinkPHP5开发。作为一名代码审计的入门菜鸟,也希望能够将实践和学习的过程记录和分享,以期能够与大家共同交流进步。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 大数据学习路线 java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume) 机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
终端输出仅仅是默认的输出方式,GoAccess 还支持生成完整的实时 HTML 报告 (这对分析、监控以及数据可视化都是极好的),以及 JSON 和 CSV 格式的报告。
前言 SIEM(security information and event management),顾名思义就是针对安全信息和事件的管理系统,针对大多数企业是不便宜的安全系统,本文结合作者的经验介
Hadoop是一个开源的分布式存储和分布式计算框架,主要用于处理大量非结构化或半结构化的数据。它最初是由Apache基金会开发的,灵感来自于Google的MapReduce和GFS(Google文件系统)论文。Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System(HDFS,Hadoop分布式文件系统)和MapReduce编程模型,如图1所示。
1各组件简介 重点组件: HDFS:分布式文件系统 MAPREDUCE:分布式运算程序开发框架 HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具 HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库 ZOOKEEPER:分布式协调服务基础组件 Mahout:基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库 Oozie:工作流调度框架(Azakaba) Sqoop:数据导入导出工具 Flume:日志数据采集框架 2. 数据分析流程介绍
针对第一个问题,就是ETL技术-数据的抽取,清洗,加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据,需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件,多种数据库,每个数据库有很多节点等,这些问题如何解决。第二是时间问题,如果这个ETL过长需要半个月时间,那么就没有意义的。
4. 一般地说,KDD是一个多步骤的处理过程,一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理,数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Hado
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
有时我们需要分析一些程序的指标数据,这些数据除了可以从运行时获得外,还可以通过解析日志得到。对于Web应用,Nginx提供的访问日志里就蕴藏着大量有用信息。今天这篇要说的就是如果修改Nginx默认日志格式,以便我们更好的挖掘指标信息。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有:广义知识,关联知识,类知识,预测型知识,特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有:Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说,KDD是一个多步骤的处理过程,一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有:阶梯处
1.1 从 IT Operation Management (ITOM) 到 IT Operation Analytics (ITOA)
1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有:广义知识,关联知识,类知识,预测型知识,特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有:Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说,KDD是一个多步骤的处理过程,一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有:阶梯处理过程模型,螺旋处理过程模型,以用户为中心的处理结构模型,联机KDD模型,支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗
重大活动保障期间,企业不仅要面对愈发灵活隐蔽的新型攻击挑战,还要在人员、精力有限的情况下应对不分昼夜的高强度安全运维任务。如何避免“疲于应付”,在多重工作中“抽丝剥茧”?
https://gitee.com/yaukie/x-smart-kettle-server
Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商,所有
https://github.com/TeamStuQ/skill-map StuQ 程序员技能图谱 官网 Web 页面地址:http://skill-map.stuq.org/,也可扫描页面下方二维码,以赞助形式获赠技能图谱纸质版。 大数据工程师技能图谱 大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Le
大家好,我们是红日安全-Web安全攻防小组。此项目是关于Web安全的系列文章分享,还包含一个HTB靶场供大家练习,我们给这个项目起了一个名字叫 Web安全实战 ,希望对想要学习Web安全的朋友们有所帮助。每一篇文章都是于基于漏洞简介-漏洞原理-漏洞危害-测试方法(手工测试,工具测试)-靶场测试(分为PHP靶场、JAVA靶场、Python靶场基本上三种靶场全部涵盖)-实战演练(主要选择相应CMS或者是Vulnhub进行实战演练),如果对大家有帮助请Star鼓励我们创作更好文章。如果你愿意加入我们,一起完善这个项目,欢迎通过邮件形式(sec-redclub@qq.com)联系我们。
目前最火的大数据,很多人想往大数据方向发展,想问该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果你自己感到迷茫,或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
此工具仅用于教育目的。你要为自己的行为负责。如果你把某些事情搞糟了 , 或是违反任何法规 , 使用这个软件 , 它是你的错 , 只是你的错。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 腾讯人狠话不多,大模型技术刚拿下两项世界冠军! 最近,信息检索领域国际顶级学术会议WSDM(Web Search and Data Mining)宣布了WSDM CUP 2023竞赛成绩。 来自腾讯研究团队在无偏排序学习和互联网搜索预训练模型赛道上的两项任务中获得冠军。 ACM WSDM(Web Search and Data Mining) 会议是信息检索领域顶级会议之一,由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办,在互
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
随着互联网的飞速发展,信息化已经无处不在,人类正在由IT时代进入DT时代,大数据在不断影响着各个行业,即将开启一次重大的时代转型。就像蒸汽机带来工业革命一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。 如何利用大数据改变传统安全思维,充分发挥大数据的价值,应对各种高级持续威胁和日益复杂化的网络安全形势,是对安全而言需要重点关注的问题。而大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下。对与安全威胁而言也是如此,当前的
用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。
0×00、业务需求 由于工作关系,最近一年来都奔走在各大安全会议,无论是公开会议,例如:ISC互联网大会、freebuf互联网大会等、还是半公开的会议,例如某SRC组织的互联网金融会等。 互联网安全运
写这篇文章的时候,隔壁情侣正在鼓掌,声音贼响,导致我写的东西可能没有过一遍脑子,写的可能有点混乱。另外值得一提的是,为啥我们做安全的经常隔壁碰到这种人?
现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统的构成,主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目,每个项目都有什么特点,每个项目都能解决哪一类问题,能回答这三个问题就可以了(本段属于热身…重在理解 Hadoop 生态系统组成,现状,发展,将来)。
近两年来,随着Linking Open Data等项目的全面展开,语义Web数据源的数量激增,大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下,Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Graph、知心和知立方,来改进搜索质量,从而拉开了语义搜索的序幕。 知识图谱的表示和本质 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提
Apache Hadoop 2.0正式发布,这是Hadoop领域巨大的里程碑,因为它开启了史无前例的数据存储方式革命。Hadoop保留它典型的“大数据”基础技术,但它是否适合当下数据库及数据仓 库的使用方式?又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢? Hadoop使用的一般模式 Hadoop最初的构想是为像Yahoo、Google、Facebook等这样的公司以非常低的成本来解决大量数据的存储问题。现在,它正被越来 越多地引入企业环境中处理新不同数据类型。机器生成的数据、传感器数据、社交数据、网络
本文列举了大数据相关的部分热门项目,盘点了该生态圈目前流行的一些开源产品和工具,并用google热度趋势图体现了它们的受关注程度。从不同的热度趋势,可以了解到每一个产品在近5年来全球受关注的走势,是越来越受重视还是渐渐淡出。
最近一直在挖洞,效果还行,感谢墨渊安全的师傅们的漏洞报告,让我学习到了更多的姿势,以预备未来的学习
Apache Hadoop 2.0发布是Hadoop领域巨大的里程碑,因为它开启了史无前例的数据存储方式革命。Hadoop保留它典型的“大数据”基础技术,但它是否适合当下数据库及数据仓 库的使用方式?又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢? Hadoop使用的一般模式 Hadoop最初的构想是为像Yahoo、Google、Facebook等这样的公司以非常低的成本来解决大量数据的存储问题。现在,它正被越来 越多地引入企业环境中处理新不同数据类型。机器生成的数据、
就在几周前,Apache Hadoop 2.0正式发布,这是 Hadoop领域巨大的里程碑,因为它开启了史无前例的数据存储方式革命。Hadoop保留它典型的“大数据”基础技术,但它是否适合当下数据库及数据仓库的使用方式?又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢? Hadoop使用的一般模式 Hadoop最初的构想是为像Yahoo、Google、Facebook等这样的公司以非常低的成本来解决大量数据的存储问题。现在,它正被越来越多地引入企业环境中处理新不同数据类型。机器生成的数据、传感器数据、社交
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