ELKstack权威指南数据分析与决策技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• ELK Stack
• Elasticsearch
• Logstash
• Kibana
• 数据分析
• 大数据
• 日志分析
• 运维
• 监控
• 技术指南

店铺： 华心图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111516347

商品编码：26847378273

dy 章入门示例 3
1.1下载安装 3
1.2HellOWbrld 5
1.3配置语法 7
1.3.1语法 8
1.3.2命令行参数 10
1.4插件安装 1l
1.5长期运行方式 12
第2章插件配置 15
2.1输入插件 15
2.1.1标准输入 16
2.1.2文件输入 17
2.1.3 TCP输入 18
2.1.4 syslog输入 19
2.1.5 collectd输入 21
2.2编解码配置 23
2.2.1 JSON编解码 24
2.2.2多行事件编码 -25
2.2.3网络流编码 26
2.3过滤器配置 _28
2.3.1 date时间处理 28
2.3.2 grok正则捕获 30
2.3.3 GeoIP地址查询 33
2.3.4 JSON编解码 34
2.3.5 key-value切分 35
2.3.6 metrics数值统计 36
2.3.7 mutate数据修改 37
2.3.8随心所欲的Ruby处理 42
2.3.9 split拆分事件 _43
2.3.10 elapsed 43
2.4输出插件 44
2.4.1输出到Elasticsearch 44
2.4.2发送email 49
2.4.3调用系统命令执行 ’50
2.4.4保存成文件 50
2.4.5报警发送到Nagios 51
2.4.6 statsd 52
2.4.7标准输出stdout 54
?2.4.8 TCP发送数据 55
2.4.9输出到HDFS 55
第3章场景示例 57
3.1 Nginx访问日志 57
3.1.1 grok处理方式 57
3.1.2 split处理方式 -58
3.1.3 json格式 -6l
3.1.4 syslog方式发送 62
3.2 Nginx错误日志 62
3.3 Postfix日志 63
3.4 0ssec日志 64
3.4.1配置所有Ossec agent采用
syslog输出 -64
3.4.2配置Logstash 65
3.4.3推荐Kibana仪表盘 65
3.5Windows系统日志 67
3.5.1采集端配置 67
3.5.2接收解析端配置 68
3.6 Java日志 69
3.6.1 Log4J配置 70
3.6.2 Logstash配置 70
3.6.3异常堆栈测试验证 70
3.6.4 JSON Event layout 71
3.7 MySQL慢查询日志 -73
3.8 Docker日志 74
3.8.1记录到主机磁盘 75
3.8.2通过logspout收集 75
第4章性能与监控 77
4.1性能测试 77
4.1.1配置示例 77
4.1.2使用方式 78
4.1.3额外的话 79
4.2监控方案 79
4.2.1 logstash-input-heartbeat心跳
检测方式 80
4.2.2 JMX启动参数方式 8l
第5章扩展方案 83
5.1通过Redis队列扩展 84
5.1.1读取Redis数据 84
5.1.2采用list类型扩展Logstash''''85
5.1.3输出到Redis 86
5.2通过Kafka队列扩展 87
5.2.1 Logstashl.4版本插件的安装 88
5.2.2 Input配置 88
5.2.3 0utput配置 90
5.3 logstash-forwarder'''. 91
5.3.1 Indexer端配置 91
5.3.2 Shipper端配置 92
5.3.3 AIX上的logstash-forwarder-
java -‘93
5.4 Rsyslog''''' 95
5.4.1常用模块介绍 95
5.4.2与Logstash合作 96
5.4.3 Mmextemal模块 ’97
5.5 NxlOg ‘99
5.6 Heka 101
5.7 Fluentd 102
5.7.1配置示例 103
5.7.2 Fluentd插件 -104

ELK Stack 权威指南：数据驱动的洞察力与卓越决策 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业核心资产，能够从海量数据中挖掘出有价值的洞察，并在此基础上做出明智的决策，是决定企业成败的关键。ELK Stack，一个强大且灵活的开源技术组合，为企业提供了应对这一挑战的理想解决方案。本书《ELK Stack 权威指南：数据分析与决策技术丛书》正是为帮助您掌握ELK Stack的精髓，解锁数据价值，赋能您的业务决策而量身打造。 本书并非一份简单的操作手册，而是一本深度探索ELK Stack原理、架构、应用及最佳实践的权威著作。我们旨在带领读者从入门到精通，理解ELK Stack如何协同工作，如何处理、存储、搜索和分析海量日志及其他类型的数据，并最终将这些数据转化为可执行的业务洞察。本书内容丰富，逻辑清晰，覆盖了从基础概念到高级应用的全方位知识体系，旨在为广大技术从业者、数据分析师、运维工程师以及对数据驱动决策感兴趣的读者提供一套系统、实用的学习路径。 第一部分：ELK Stack 基础与核心组件剖析 在本书的第一部分，我们将带领您深入理解ELK Stack的基石——Elasticsearch、Logstash和Kibana。 Elasticsearch：分布式搜索与分析引擎的深度解析 我们将从Elasticsearch的核心概念讲起，包括倒排索引、文档、索引、分片与副本等。您将学习如何理解Elasticsearch的数据模型，如何设计高效的映射（Mapping）来优化搜索性能和数据存储。本书将详述Elasticsearch的查询 DSL（Domain Specific Language），从基本的全文搜索、结构化查询，到复杂的聚合（Aggregations）操作，如计数、求和、平均值、最大/最小值，以及更高级的度量聚合（Metric Aggregations）和桶聚合（Bucket Aggregations），如Terms、Date Histogram、Range等。通过大量的实例和代码示例，您将掌握如何构建灵活而强大的查询，以满足各种数据分析的需求。 此外，我们还会深入探讨Elasticsearch的集群管理、节点角色（Master-eligible, Data, Ingest, ML等）、索引生命周期管理（ILM）、冷热数据分离以及监控与调优策略。理解这些内容，将帮助您构建高可用、高性能的Elasticsearch集群，确保数据的安全存储和快速访问。 Logstash：数据采集、转换与丰富化的强大管道 Logstash作为ELK Stack的数据处理引擎，其核心作用在于从各种来源采集数据，进行清洗、转换、 enriquecimiento（丰富化），然后将其输出到Elasticsearch或其他目的地。本书将详细介绍Logstash的架构，包括输入（Inputs）、过滤器（Filters）和输出（Outputs）插件。 您将学习如何使用各种输入插件，如Filebeat（作为Logstash的轻量级前置，通常与Logstash配合使用，但也可以独立使用）、Stdin、TCP/UDP、Kafka、JDBC等，从文件、网络端口、消息队列、数据库等多种来源实时或批量地采集日志数据。 在过滤器部分，我们将重点讲解Logstash最强大的转换能力。您将掌握Grok过滤器，这是Logstash用于解析非结构化日志（如Web服务器日志）的关键工具，通过正则表达式匹配和提取所需字段。还会深入介绍Mutate过滤器，用于字段的添加、删除、重命名、类型转换、替换等；Date过滤器，用于解析时间戳字段，使其能够被Elasticsearch正确索引和查询；JSON过滤器，用于解析JSON格式的数据；GeoIP过滤器，用于根据IP地址丰富地理位置信息；UserAgent过滤器，用于解析用户代理字符串，获取浏览器、操作系统等信息。 最后，输出部分将指导您如何将处理后的数据发送到Elasticsearch、Kafka、Redis、文件等多种目的地，实现数据的灵活分发和整合。 Kibana：可视化数据分析与探索的交互界面 Kibana是ELK Stack的可视化层，它提供了一个直观的用户界面，让您可以轻松地探索、查询和可视化存储在Elasticsearch中的数据。本书将全面展示Kibana的强大功能。 您将学习如何使用Kibana的Discover功能，实时地搜索、过滤和浏览日志数据，并查看原始日志详情。我们将重点讲解Kibana的可视化构建能力，包括创建各种图表类型，如折线图（Line）、柱状图（Bar）、饼图（Pie）、面积图（Area）、热力图（Heatmap）、地图（Map）等，以直观地展示数据趋势和模式。 本书还将深入介绍Kibana仪表盘（Dashboard）的创建和管理。您将学习如何将多个可视化图表组合成一个完整的仪表盘，以便在一个统一的视图中监控关键指标和业务洞察。我们将演示如何利用仪表盘的交互性，通过联动过滤和搜索，实现数据的深入探索。 此外，我们还会介绍Kibana的Lens功能，这是一个更加智能和简化的可视化创建工具，能够根据您的数据自动推荐最佳可视化方式。同时，还将涵盖Kibana的Canvas功能，它提供了更高级的画布式编辑体验，可以创建高度定制化的报告和数据故事。 第二部分：ELK Stack 的高级应用与实践 在掌握了ELK Stack的核心组件后，本书第二部分将带领您进入更高级的应用场景和最佳实践。 Beats家族：轻量级数据传输的有力补充 虽然Logstash功能强大，但在某些场景下，它可能显得过于沉重。Beats家族应运而生，作为轻量级的数据传输工具，它们能够高效地收集和传输各种类型的数据到Logstash或直接到Elasticsearch。本书将重点介绍Filebeat，它专注于收集和传输日志文件，并提供预处理能力。您将学习如何配置Filebeat来监控日志文件，处理日志轮转，以及如何将其与Logstash或Elasticsearch集成。 同时，我们还会简要介绍其他Beats，如Metricbeat（收集系统和服务的度量数据）、Packetbeat（捕获和分析网络流量）、Winlogbeat（收集Windows事件日志）等，并说明它们在不同场景下的应用价值。 Elasticsearch 的高级查询与分析 除了基础查询，本书将深入探讨Elasticsearch的高级查询技术，包括： 全文搜索进阶： 学习如何使用Query String Query、Match Query、Multi Match Query、Bool Query、Function Score Query等，实现更精细化的搜索控制，如模糊匹配、短语匹配、同义词处理、相关性排序等。 聚合分析的深度挖掘： 讲解更复杂的聚合类型，如Pipeline Aggregations（用于对聚合结果进行进一步的聚合，如Moving Average, Derivative, Max Bucket等），以及Nested Aggregations，实现多层级的聚合分析。 地理空间数据分析： 演示如何使用Elasticsearch的Geo-point和Geo-shape类型，进行基于位置的查询和聚合，例如查找附近的点、计算距离、绘制地理区域覆盖等。 时间序列数据分析： 聚焦于时间序列数据的索引和查询优化，讲解Date Histogram聚合在趋势分析中的应用，以及如何利用Elasticsearch的特性处理大量的时序数据。 ELK Stack 的性能调优与监控 构建一个稳定、高效的ELK Stack至关重要。本书将提供一套系统性的性能调优指南。 Elasticsearch 性能优化： 涵盖JVM调优、线程池配置、索引设置（如刷新间隔、合并策略）、分片与副本策略、硬件选择、网络优化等。 Logstash 性能优化： 讲解输入、过滤和输出插件的最佳配置，如批量处理大小、工作线程数、内存限制等，以提高数据处理吞吐量。 Kibana 性能优化： 介绍如何优化仪表盘的加载速度，减少不必要的查询，以及合理使用缓存。 监控与告警： 演示如何利用Elasticsearch的_cat API、Metricbeat和Kibana的监控模块，对ELK Stack的各个组件进行实时监控，并设置告警规则，及时发现和处理潜在问题。 ELK Stack 的安全加固 在数据安全日益重要的今天，ELK Stack的安全配置不容忽视。本书将讲解如何实现： 用户认证与授权： 集成X-Pack（或Elastic Stack的免费安全特性），实现用户角色管理、权限控制，确保只有授权用户才能访问数据和执行操作。 传输层加密： 配置TLS/SSL，确保数据在传输过程中不被窃听或篡改。 审计日志： 启用审计日志功能，记录用户的访问和操作行为，以便进行安全审计和事件追溯。 第三部分：ELK Stack 的实际应用场景与案例分析 理论知识的掌握最终需要落实在实践中。本书的第三部分将通过丰富的实际应用场景和案例分析，帮助您将ELK Stack的强大功能应用于解决实际业务问题。 日志分析与故障排查： Web服务器日志分析： 演示如何使用ELK Stack分析Nginx、Apache等Web服务器的访问日志，监控网站流量、识别错误请求、分析用户行为，以及快速定位4xx和5xx错误。 应用服务器日志分析： 讲解如何采集和分析Java、Python、Node.js等应用服务器的日志，监控应用性能，捕获异常堆栈信息，实现故障的快速诊断和修复。 系统日志与安全日志分析： 演示如何集中收集Linux系统日志（syslog, auth.log等）和Windows事件日志，进行系统状态监控、安全事件审计，以及入侵检测。 业务指标监控与分析： 用户行为分析： 结合埋点数据，使用ELK Stack分析用户在产品中的行为路径、活跃度、留存率等，为产品优化提供数据支持。 交易数据分析： 实时监控交易流水，分析交易量、成功率、支付渠道表现等，为业务决策提供实时数据。 IoT设备数据分析： 演示如何采集和分析来自物联网设备的传感器数据，进行设备状态监控、故障预警、性能优化等。 DevOps与AIOps： 应用性能监控（APM）： 结合APM工具，利用ELK Stack实现端到端的应用性能追踪，从请求的入口到数据库的响应，全面了解应用性能瓶颈。 自动化运维： 将ELK Stack与其他自动化工具集成，实现日志驱动的告警与响应，提升运维效率。 AIOps平台构建： 探讨如何基于ELK Stack构建更智能的运维分析平台，利用机器学习等技术进行故障预测和根因分析。 本书特点： 系统性与全面性： 覆盖ELK Stack从入门到精通的完整知识体系。 深度与广度： 不仅讲解基础概念，更深入探讨高级特性、原理及最佳实践。 实操性强： 大量贴近实际的配置示例、代码片段和案例分析，帮助读者快速上手。 权威性与前瞻性： 结合最新的Elastic Stack版本特性，提供符合行业发展趋势的解决方案。 目标读者广泛： 无论是初学者还是有经验的从业者，都能从中获得宝贵的知识和启发。 《ELK Stack 权威指南：数据分析与决策技术丛书》将是您在数据驱动时代不可或缺的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地构建、部署和管理ELK Stack，充分释放数据的潜力，为您的业务带来革命性的洞察和卓越的决策能力。让我们一起开启这段精彩的数据探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《ELK Stack权威指南：数据分析与决策技术丛书》的时候，我内心是既期待又忐忑的。期待是因为我最近工作中遇到的数据处理瓶颈，感觉很多信息都散落在日志里，却无法有效地提取和分析，让我错失了很多商业洞察。而忐忑则是因为我对ELK Stack的印象一直停留在“技术含量很高”的层面，总觉得它离我这个偏业务的岗位有点远。翻开书的第一感受是，它确实有一定厚度，内容看起来很扎实。我比较关注它能否从零开始，为我这样的“小白”构建一个清晰的认知框架。我非常希望这本书能够详细讲解ELK Stack的每一个组件，比如Elasticsearch的索引原理、Logstash的数据管道设计、Kibana的可视化能力等等，并且用清晰易懂的语言来解释那些可能让人望而生畏的技术术语。最重要的是，我希望它能告诉我，如何将这些技术组件有机地结合起来，构建一个完整的数据分析流程，并且在实际应用中，能够针对不同的业务场景，设计出有效的解决方案。我特别想了解，如何利用ELK Stack来做用户画像，挖掘潜在的客户需求，或者如何监控网站的访问流量，发现异常情况，这些都对我提升工作效率和价值有着直接的帮助。

评分☆☆☆☆☆

拿到《ELK Stack权威指南：数据分析与决策技术丛书》这本书，我最直接的感受就是内容的深度和广度。在我的工作中，数据分析早已不是一个可选项，而是决定产品生死存亡的关键。然而，面对指数级增长的数据量和日趋复杂的数据维度，传统的分析工具和方法已经显得捉襟见肘。ELK Stack这个名字对我来说，代表着一种先进的解决方案，但具体如何落地，如何将其转化为实际的生产力，一直是我心中的一个谜团。我非常希望这本书能够深入浅出地讲解ELK Stack的每一个组成部分，从Elasticsearch的底层架构和索引优化，到Logstash的数据处理流水线设计，再到Kibana的仪表盘定制和高级查询技巧，都能够有详尽的阐述。我特别关注书中能否提供一些关于ELK Stack在不同行业、不同场景下的实际应用案例，例如金融行业的风险控制、电商行业的个性化推荐、互联网行业的安全防护等等。我希望通过阅读这本书，我能够对ELK Stack建立起一个全面而深刻的认识，并且能够掌握运用它来解决复杂数据分析挑战的关键技术和方法论，从而真正地实现数据驱动决策。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《ELK Stack权威指南：数据分析与决策技术丛书》这本书的封面设计和书名，都给我一种“硬核技术”的既视感，让我这个非IT背景的读者在拿到手的时候，内心是有点小压力的。我目前的工作涉及大量的用户反馈和产品数据，经常需要分析这些海量信息来改进产品，但传统的Excel或者简单的数据库查询，已经越来越难以满足需求了。我一直听说ELK Stack是处理这类非结构化和半结构化数据的一把好手，但一直没有一个系统性的入门途径。我拿到这本书，主要就是希望它能从一个非常基础的角度出发，把我这个“小白”带进ELK Stack的世界。我特别期待书中能够详细介绍ELK Stack的各个核心组件，比如Elasticsearch的强大搜索能力，Logstash的数据采集和转换能力，以及Kibana令人惊叹的可视化能力。更重要的是，我希望这本书能够提供丰富的实战案例，让我看到ELK Stack是如何被应用到各种真实场景中的，比如如何通过分析用户日志来优化产品体验，如何通过监控系统指标来保障服务的稳定性，或者如何通过日志审计来加强数据安全。我希望通过这本书，我能掌握构建和使用ELK Stack的基本技能，为我解决实际工作中的数据分析难题提供一条可行的路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《ELK Stack权威指南：数据分析与决策技术丛书》，拿到手的时候，我真的被它沉甸甸的厚度给震撼到了，感觉像捧着一本武功秘籍，里面藏着降龙十八掌般的绝世秘籍。我之前对ELK Stack的了解就停留在“听说过”的阶段，知道它是个挺厉害的数据分析工具，能处理日志、指标什么的。但具体怎么用，怎么把这些零散的数据变成有价值的信息，我是一点概念都没有。读这本书之前，我总是觉得数据分析是那些高高在上、只属于数据科学家的领域，普通人根本玩不转。我脑子里构想的ELK Stack，可能是那种需要敲敲打打各种命令行的硬核操作，估计我这种非技术背景的人，看了开头就能直接放弃。所以，这本书对我来说，更像是一个探索未知领域的敲门砖，我期望它能像一位经验丰富的老者，耐心地引导我，从最基础的概念讲起，一点点揭开ELK Stack神秘的面纱，让我明白它的核心价值，以及在实际工作中，它到底能帮我解决什么问题。我尤其希望这本书能有大量的实际案例，能让我看到别人是如何运用ELK Stack解决各种痛点的，比如用户行为分析、系统性能监控、安全事件追踪等等，这样才能让我对这个工具的实用性有更直观的感受。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《ELK Stack权威指南：数据分析与决策技术丛书》这本书的时候，我脑海里立刻浮现出无数个关于数据分析的场景。我的工作经常需要处理大量的用户行为日志、服务器性能指标以及各种系统事件，这些数据就像一座座孤岛，分散在不同的地方，想要从中提炼出有价值的信息，往往耗时耗力，而且容易遗漏关键线索。我曾经尝试过一些零散的学习资料，但总感觉不成体系，难以形成完整的知识闭环。这本书的名字“权威指南”和“数据分析与决策技术”瞬间吸引了我，我看到了它能帮助我构建一个系统性的ELK Stack知识体系的潜力。我希望这本书能够详细地阐述ELK Stack的各个组件是如何协同工作的，比如Elasticsearch如何高效地存储和检索海量数据，Logstash如何灵活地采集、过滤和转换各种来源的数据，以及Kibana如何将复杂的数据转化为直观易懂的可视化图表。更重要的是，我期待这本书能提供大量的实际操作指导和案例分析，让我能够亲手搭建和运用ELK Stack，解决我在数据分析过程中遇到的具体问题，比如如何进行实时的数据监控，如何进行深入的用户行为分析，以及如何基于数据做出更明智的业务决策。