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大数据日志分析平台

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优秀的大数据 平台能够在大数据 分析方法、元素2:支持多类型数据大类型数据-2平台利用大如何打造高性能大数据-2平台1？什么是大数据 。

1、分布式 日志系统Graylog、Loki及ELK的 分析和对比日志series:enterprise日志平台菜鸟Graylog ， 比麋鹿轻很多日志系统新贵Loki，比麋鹿1轻很多 。为什么需要集中注意力？在分布式系统中，许多服务分散在几十个甚至几百个不同的服务器上 。为了快速方便地实现搜索、分析和存档等功能，使用Linux命令等传统方法查询想要的日志都是费时费力的，更不用说查询到日志了 。

作为DevOps工程师，经常收到分析Production日志的需求 。当机器规模较小，生产环境管理不规范时，可以通过分配系统账号登录服务器查看日志 。但是 ， 在高可用性架构中，日志通常分散在多个节点中，并且日志的数量也随着业务的增长而增加 。当业务达到一定规模，结构变得复杂 ， 人肉登录主机的查看方式日志就会变得混乱低效 。要解决这个问题 ， 我们需要构建一个日志management平台:aggregate日志和分析 ， 授权相关人员通过WebUI查看日志 。

2、[hive]一种基于Hive 日志 分析的大 数据存储优化方法一种基于Hive的存储优化方法日志-2/Da数据王百度文库一种基于Hive的存储优化方法日志Da 数据 。-1/下的数据 warehouse工具用于根据用户需求将HDFS上存储的结构化的数据映射到数据表中，可以为用户提供类似于SQL的HiveQL查询功能，将用户提交的查询转换成 。

也正因为如此，一般的Hive 数据 warehouse并没有进行特别的优化，其query 分析 efficiency也有很大的优化空间 。智能BI-3分析 。它集成了BI定义的各个阶段，处理各种业务数据仓库、数据仓库和大数据分析平台 。满足所有用户的各种-3 分析应用需求，如大型-3 分析、可视化分析、探索性 。大数据 分析有以下特点:第一 ， 数据巨大 。

【大数据日志分析平台】其次，数据有很多类型 ， 包括网络日志、视频、图片、地理信息等等 。第三，价值密度低 。以视频为例 。在持续监控的过程中，可能只有一两秒钟有用数据吧 。第四，处理速度快 。这最后一点也和传统的数据挖矿技术有着本质的区别 。Big 数据 分析软件使企业能够从数据 warehouse中获得洞察力，从而在数据-驱动的商业环境中提供重要的竞争优势 。Smartbi是中国最好的软件-3分析 。

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