需要學(xué)習(xí)哪些知識數(shù)據(jù) 分析？負(fù)責(zé)Big 數(shù)據(jù)平臺持續(xù)集成相關(guān)工具的架構(gòu)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品開發(fā)；2.主要從事網(wǎng)絡(luò)日志大-2分析工作，1。數(shù)據(jù)量大，TB，PB，甚至EB等，數(shù)據(jù).什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的意義真的不在于掌握了龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于這些數(shù)據(jù)。
1。負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)和維護(hù)，以及相關(guān)工具持續(xù)集成的平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品開發(fā)。2.主要從事網(wǎng)絡(luò)日志-2分析的工作，其中:網(wǎng)絡(luò)日志-2/提取、。專注于實(shí)時(shí)計(jì)算、流計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)的研發(fā)；3.負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù)主題建模。
日志系列:企業(yè)級日志平臺新秀Graylog，比ELK輕很多日志系統(tǒng)新貴Loki，比ELK 1輕很多。為什么需要集中式日志？在分布式系統(tǒng)中，許多服務(wù)分散在幾十個(gè)甚至幾百個(gè)不同的服務(wù)器上。為了快速方便地實(shí)現(xiàn)搜索、分析和歸檔等功能，使用Linux命令等傳統(tǒng)方法查詢想要的日志既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，更不用說查詢到日志了。
作為DevOps工程師，我經(jīng)常收到分析Production日志的需求。當(dāng)機(jī)器規(guī)模較小，生產(chǎn)環(huán)境管理不規(guī)范時(shí)，可以通過分配系統(tǒng)賬號登錄服務(wù)器查看日志。但是，在高可用性架構(gòu)中，日志通常分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中，并且日志的數(shù)量也隨著業(yè)務(wù)的增長而增加。當(dāng)業(yè)務(wù)達(dá)到一定規(guī)模，結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜，人肉登錄主機(jī)的查看方式日志就會變得混亂低效。要解決這個(gè)問題，需要搭建一個(gè)日志管理平臺:aggregate 日志和分析，授權(quán)相關(guān)人員通過WebUI查看日志。
3、大 數(shù)據(jù)技術(shù)中,關(guān)于用戶行為 分析方面的有哪些技術(shù)做用戶行為的基礎(chǔ)分析是獲取用戶行為數(shù)據(jù)，比如用戶頁面停留時(shí)間，跳轉(zhuǎn)來源等等。這些信息有的可以直接獲得，有的需要計(jì)算。一般來說，用戶訪問的一些信息是以日志的形式鍵入web容器的日志 space中的，其中包含一些常用的訪問信息和一些自定義的日志 dots。題目中提到數(shù)據(jù)用戶行為是在技術(shù)中進(jìn)行的，所以可以假設(shè)網(wǎng)站或app的訪問次數(shù)要驕傲得多。
