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elk日誌分析平台是什麼意思
首字母為該管理系統三個主要軟件:Elasticsearch、Logstash、Kibana。這三個並非該管理系統的全部組成,而且還可以添加Redis,kafka,filebeat等軟件
它們各自的功能大概可以這樣概述:E:實時分析、實時檢索、海量存儲,建立索引,以便日後快速查看、搜索、分析
L:數據流傳輸、日誌結構化
K:分析統計、酷炫圖表
傳統的日誌架構存在的以下若干缺點:
開發人員無權登錄,經過運維周轉費時費力
日誌數據分散在多個系統,難以查找
日誌數據量大,查詢速度慢
一個調用會涉及多個系統,難以在這些系統的日誌中快速定位數據
數據不夠實時
因此,需要日誌分析產品,美國有Splunk,中國有日誌易。也有更多的企業在使用開源產品,也就是題主說到的ELK。
如何使用python爬取知乎數據並做簡單分析
一、使用的技術棧:
爬蟲:python27 +requests+json+bs4+time
分析工具: ELK套件
開發工具:pycharm
數據成果簡單的可視化分析
1.性別分佈
0 綠色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性別不確定
可見知乎的用戶男性頗多。
二、粉絲最多的top30
粉絲最多的前三十名:依次是張佳瑋、李開復、黃繼新等等,去知乎上查這些人,也差不多這個排名,說明爬取的數據具有一定的說服力。
三、寫文章最多的top30
四、爬蟲架構
爬蟲架構圖如下:
說明:
選擇一個活躍的用戶(比如李開復)的url作為入口url.並將已爬取的url存在set中。
抓取內容,並解析該用戶的關注的用戶的列表url,添加這些url到另一個set中,並用已爬取的url作為過濾。
解析該用戶的個人信息,並存取到本地磁盤。
logstash取實時的獲取本地磁盤的用戶數據,並給elsticsearchkibana和elasticsearch配合,將數據轉換成用戶友好的可視化圖形。
五、編碼
爬取一個url:
解析內容:
存本地文件:
代碼說明:
* 需要修改獲取requests請求頭的authorization。
* 需要修改你的文件存儲路徑。
源碼下載:點擊這裡,記得star哦!https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何獲取authorization
打開chorme,打開https : // www. zhihu .com/,
登陸,首頁隨便找個用戶,進入他的個人主頁,F12(或鼠標右鍵,點檢查)七、可改進的地方
可增加線程池,提高爬蟲效率
存儲url的時候我才用的set(),並且採用緩存策略,最多只存2000個url,防止內存不夠,其實可以存在redis中。
存儲爬取後的用戶我說採取的是本地文件的方式,更好的方式應該是存在mongodb中。
對爬取的用戶應該有一個信息的過濾,比如用戶的粉絲數需要大與100或者參與話題數大於10等才存儲。防止抓取了過多的殭屍用戶。
八、關於ELK套件
關於elk的套件安裝就不討論了,具體見官網就行了。網站:https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下:
從爬取的用戶數據可分析的地方很多,比如地域、學歷、年齡等等,我就不一一列舉了。另外,我覺得爬蟲是一件非常有意思的事情,在這個內容消費升級的年代,如何在廣闊的互聯網的數據海洋中挖掘有價值的數據,是一件值得思考和需不斷踐行的事情。
1.ELK 系統落地實踐
ELK 是一般被稱作日誌分析系統,是三款開源軟件的簡稱。通常在業務服務上線後我們會部署一套 ELK 系統,方便我們通過圖形化界面直接查找日誌,快速找到問題源並幫助解決問題。
Elasticsearch 代表 ELK 中的 E,通常簡稱為 ES 。它是一個分佈式 RESTful 風格的搜索和數據分析引擎,提供非常多的功能包括存儲,搜索以及分析數據。
具體的介紹可以查看官網:Elasticsearch()。
Logstash 是開源的服務器端數據處理管道,能夠同時從多個來源採集數據、格式化數據,然後將數據發送到相應的地方。
詳細介紹請訪問:Logstash()。
Kibana 能夠讓我們使用可視化的方式操作 Elasticsearch 中的數據。
詳細介紹請訪問:Kibana()。
工作流程如下:
Filebeat 定時監控並收集每個服務的日誌信息;
Logstash 把格式化日誌信息發送到 ES 中進行存儲,同時發送到監控預警服務進行處理;
監控中心處理日誌內容,配置相應策略通過郵件或者即時通訊方式告知開發人員;
Kibana 結合 ES 提供的搜索功能進行查詢,使用 Kibana 自帶的圖表功能進行統計。
原創文章,作者:簡單一點,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/129058.html