ParaAnalytics LA 大数据日志分析
关于派拉
派拉日志分析介绍
公司成立于2008年,
总部位于上海张江,在
上海、北京、广州、
长春、武汉等地设有
服务机构。
派拉软件是企业级
I T管理平台解决方
案提供商，专注于
身份安全认证、云
计算安全、大数据
平台及应用。
拥有全资子公司“上海安
倍思信息技术有限公司”,
提供I B M、C l o u d e r a、
M o b i l e l r o n、T i b c o等软
件厂商的产品、咨询及实
施服务。
拥有国际背景的强大
技术团队，辐射全国
的本地化专业服务，
融合风险管理的资深
管理团队。
关于派拉派拉概况
关于派拉发展历程
上海派拉软件股份有限公司成立北京分公司成立荣获
“中国信息安全产品创新奖”
新三板挂牌上市
?发布ParaSecure OSC 安全运维管理软件?发布ParaSecure ESC
企业安全管理软件
?完成A轮融资
荣获
“中国创业大奖赛”大奖
?完成B轮融资
?通过CMMI－3级认证
?发布大数据解决方案
?上海市科技小巨人培育企业
关于派拉荣誉、认证、合作
派拉建立了精通机器学习和数据挖掘算法，熟悉Hadoop技术的大数据专家团队，通过Cloudera 认证的人数达到14人次，具备Hadoop管理员，开发员，分析师等多种资质认证。
派拉大数据管理工程师(管理工程师)
派拉大数据认证工程师(开发工程师)
派拉大数据认证工程师(数据分析师)
关于派拉荣誉、认证、合作
派拉基于Cloudera大数据平台自主研发的日志分析软件ParaAnalytics LA获得2016年度中国大数据领域最佳产品奖。
派拉大数据主要客户制造业
银行业保险业互联网政府公安上汽大众上汽集团中国银联人行征信中心华泰证券
陆金所咪咕视讯大连公安
派拉日志分析PLA
基于大数据的运维分析
IT运维面对环境数据多、交易快、种类杂的严峻挑战，在如此巨大的外在压力下，传统处理手段远远跟不上应用规模的发展。
IT运维面临的挑战
?大型数据中心: 数以千记的服务器+ 网络+ 存储+ 中间件，每天产生大约几TB 的日志、可用性和性能数据
?互联网金融所带来的Web及移动应用所要求的研发与敏捷开发，产生的数据量则大到难以统计?每秒交易量可达3000笔+
?性能与可用性运维覆盖的指标记录，通常每分钟或几分钟在各实例上进行采集，平均每分钟采集与落地的数据达到GB 级
?由异常侦测产生IT事件量若不经过压缩关联，每秒都会产生
快
多杂
?网络流量与事务处理?日志文件?报警与事件?性能指标?核心文件与内存痕迹?配置文件?服务请求?故障通知单?社交媒体?库存与资产?用户文档与技术文档
调研发现，IT 运维数据的价值被企业广泛认同
Source:资料来源：“分析：大数据在真实世界的应用：创新型企业如何在不确定性数据中提炼价值”，IBM 商业价值研究院及牛津大学SAID 商学院
https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/common/ssi/ecm/en/gbe03519usen/GBE03519USEN.PDF
运维优化
交易日志事件电邮
IT运维大数据分析（ITOA）定义
?IT运维大数据分析，国外叫做IT Operations Analytics，简称ITOA
?Gartner定义：
Technology or service that collects, stores, presents, and performs deductive and/or inductive inferences about large volumes of IT operations data.
对大量IT运维数据进行采集、存储、展现、进行演绎和/或归纳推理的技术或者服务。
?Forrester定义：
The use of mathematical algorithms and other innovations to extract meaningful information from the sea of raw data collected by management and monitoring technologies.
从管理和监控技术所采集的海量原始数据，通过数学算法及其他创新手段来提取有用信息的运用。
IT 运维大数据分析蓝图
系统画像
运维数据
技术平台
运维主题
基于大数据技术
运维主题
整理当前运维盲点痛点进行运维
打破原有运维壁垒，归纳总结运维场景主动/预测式的方法，建立系统画像。
改变原来的竖井式运维，以运维场景为基础以主动式预测为手段实现智能化运维
运维数据
采集各种运维结构化数据和非结构化数据通过统一接口进行汇总清洗聚合索引完善数据体系建立运维标签和特征引擎
技术平台
开源软件Hadoop /SPARK 大数据技术采用可超百台集群部署X86硬件服务器通过灵活的算法库实现智能化运维
借助系统画像，运维人员可以更直观，更系统的整合运维主题和运维数据，以推动数据中心智能化运维
将大数据分析技术应用于IT 运维的渐进发展模式
监控：现在发生了什么
报告：发生过什么
分析：为什么发生了
预警：
什么将要发生
预防：
如何事先预防或采取对策业务价值
复杂度
Log Analysis 产品架构
?更快的搜索日志信息；?清晰的定位问题根源；?有效的进行问题预警；
?更大的发掘日志价值；
?整合日志与性能和告警；?大大提升运维能力。
应用性能分析
日志数据抽取分析实时流式计算
Rule Engine 规则引擎
大数据存储（HDFS 、NOSQL ）
数据分析模块日志全文搜索
分析报表
大数据运维门户Dashboard
数据可视化引擎系统
日志数据库/中间件日志
日志采集模块
展现层
大数据分析层
采集层
日志数据应用日志网络日志
系统/网络性能数据
性能采集模块
性能数据告警采集模块
告警数据
告警数据
内涵意义的解析和提取
日志
文件
[10/9/12 5:51:38:295 GMT+05:30] 0000006a servlet E
com.ibm.ws.webcontainer.servlet.ServletWrapper service SRVE0068E:
Uncaught exception created in one of the service methods of the servlet
TradeAppServlet in application DayTrader2-EE5. Exception created :
javax.servlet.ServletException: TradeServletAction.doSell(...) exception
selling holding 3111 for user =uid:43 at
org.apache.geronimo.samples.daytrader.web.TradeServletAction.doSell(Tra
deServletAction.java:708)
日志分析服务器
文本分析
以及
规则性表述
Schema on Write
Schema on Read
出错代码
线程ID
灵活的搜索可点击下钻
视图化展现Dashboard
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
一、什么是日志文件 日志文件是Windows系统中一个比较特殊的文件，它记录着Windows系统中所发生的一切，如各种系统服务的启动、运行、关闭等信息。Windows日志包括应用程序、安全、系统等几个部分，它的存放路径是“%systemroot%system32config”，应用程序日志、安全日志和系统日志对应的文件名为AppEvent.evt、SecEvent.evt和SysEvent.evt。这些文件受到“Event Log（事件记录）”服务的保护不能被删除，但可以被清空。 二、如何查看日志文件 在Windows系统中查看日志文件很简单。点击“开始→设置→控制面板→管理工具→事件查看器”，在事件查看器窗口左栏中列出本机包含的日志类型，如应用程序、安全、系统等。查看某个日志记录也很简单，在左栏中选中某个类型的日志，如应用程序，接着在右栏中列出该类型日志的所有记录，双击其中某个记录，弹出“事件属性”对话框，显示出该记录的详细信息，这样我们就能准确的掌握系统中到底发生了什么事情，是否影响Windows的正常运行，一旦出现问题，即时查找排除。 三、Windows日志文件的保护 日志文件对我们如此重要，因此不能忽视对它的保护，防止发生某些“不法之徒”将日志文件清洗一空的情况。 1. 修改日志文件存放目录 Windows日志文件默认路径是“%systemroot%system32config”，我们可以通过修改注册表来改变它的存储目录，来增强对日志的保护。 点击“开始→运行”，在对话框中输入“Regedit”，回车后弹出注册表编辑器，依次展开“HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Services/Eventlog”后，下面的Application、Security、System几个子项分别对应应用程序日志、安全日志、系统日志。 笔者以应用程序日志为例，将其转移到“d:\cce”目录下。选中Application子项
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
学习18大经典数据挖掘算法 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。 地址链接: https://https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法， 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/324237036.html,/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法，可以拆分为2个算法，1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。
日志分析系统 目录 一. 背景介绍 (2) 二．日志系统比较 (2) 1．怎样收集系统日志并进行分析 (2) A.实时模式： (2) B.准实时模式 (2) 2.常见的开源日志系统的比较 (3) A. FaceBook的Scribe (3) B. Apache的Chukwa (3) C. LinkedIn的Kafka (4) E. 总结 (8) 三．较为成熟的日志监控分析工具 (8) 1.ELK (9) A.ELK 简介 (9) B.ELK使用场景 (10) C.ELK的优势 (10) D.ELK的缺点： (11) 2.EFK (11) 3. Logstash 于FluentD(Fluentd)对比 (11)
一. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。二．日志系统比较 1．怎样收集系统日志并进行分析 A.实时模式： 1 在打印日志的服务器上部署agent 2 agent使用低耗方式将日志增量上传到计算集群 3 计算集群解析日志并计算出结果，尽量分布式、负载均衡，有必要的话（比如需要关联汇聚）则采用多层架构 4 计算结果写入最适合的存储（比如按时间周期分析的结果比较适合写入Time Series模式的存储） 5 搭建一套针对存储结构的查询系统、报表系统 补充：常用的计算技术是storm B.准实时模式 1 在打印日志的服务器上部署agent 2 agent使用低耗方式将日志增量上传到缓冲集群 3 缓冲集群将原始日志文件写入hdfs类型的存储 4 用hadoop任务驱动的解析日志和计算 5 计算结果写入hbase 6 用hadoop系列衍生的建模和查询工具来产出报表 补充：可以用hive来帮助简化
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
点击文章中飘蓝词可直接进入官网查看 大数据日志分析系统 大数据时代，网络数据增长十分迅速。大数据日志分析系统是用来分析和审计系统及 事件日志的管理系统，能够对主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等 产生的日志进行收集和细致分析，大数据日志分析系统帮助IT管理员从海量日志数据中准确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁。大数据日志分析系 统有着降低系统宕机时间、提升网络性能、保障企业网络安全的作用。 南京风城云码软件公司（简称：风城云码）南京风城云码软件技术有限公司是获得国 家工信部认定的“双软”企业，具有专业的软件开发与生产资质。多年来专业从事IT运维监控产品及大数据平台下网络安全审计产品研发。开发团队主要由留学归国软件开发人员 及管理专家领衔组成，聚集了一批软件专家、技术专家和行业专家，依托海外技术优势， 使开发的软件产品在技术创新及应用领域始终保持在领域上向前发展。 审计数据采集是整个系统的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。对于用户 而言，采集日志面临的挑战就是：审计数据源分散、日志类型多样、日志量大。为此，系 统综合采用多种技术手段，充分适应用户实际网络环境的运行情况，采集用户网络中分散 在各个位置的各种厂商、各种类型的海量日志。 分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行 为规则对数据进行分析。系统为用户在进行安全日志及事件的实时分析和历史分析的时候 提供了一种全新的分析体验——基于策略的安全事件分析过程。用户可以通过丰富的事件分析策略对的安全事件进行多视角、大跨度、细粒度的实时监测、统计分析、查询、调查、追溯、地图定位、可视化分析展示等。
Web日志集中管理系统的研究与实现 吴海燕朱靖君程志锐戚丽 （清华大学计算机与信息管理中心，北京100084） E-mail：wuhy@https://www.doczj.com/doc/324237036.html, 摘要： Web服务是目前互联网的第一大网络服务，Web日志的分析对站点的安全管理与运行维护非常重要。在实际运行中，由于应用部署的分散性和负载均衡策略的使用，使得Web日志被分散在多台服务器上，给日志的管理和分析带来不便。本文设计并实现了一个Web日志集中管理系统（命名为ThuLog），系统包括日志集中、日志存储和日志分析三个模块。目前，该系统已经在清华大学的多个关键Web应用系统上进行了应用，能够帮助系统管理员清晰地了解系统运行情况，取得了较好的运行效果。 关键词：Web日志日志分析日志集中管理系统 The Research and Implementation of a Centralized Web Log Management System Wu Haiyan Zhu Jingjun Cheng Zhirui Qi Li (Computer&Information Center,Tsinghua University,Beijing100084) Abstract：Web is now the biggest network service on the Internet.The analysis of Web logs plays an important role in the security management and the maintenance of a website.But because of the decentralization of deployment and the use of load balancing,Web logs are often seperated on each Web server,which makes the management and analysis of them not so convenient.This paper designs and implements a Web Log Centralized Management System(named ThuLog),which includes3modules:the centralization of logs,the storage of logs and the analysis of logs.Through log analysis of several critical Web systems in Tsinghua University,it could help system administrators learn clearly what happens in information systems and achieves good operating results. Key words：Web Logs Log Analysis Web Log Centralized Management System 1.引言 近年来，随着计算机网络技术的迅速发展，Web正以其广泛性、交互性、快
数据挖掘十大算法 数据挖掘十大算法—K 近邻算法 k -近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与新查询实例邻近的实例，而从不建立在整个实例空间上都表现良好的逼近。当目标函数很复杂，但它可用不太复杂的局部逼近描述时，这样做有显著的优势。 3、基于实例方法的不足： （1）分类新实例的开销可能很大。这是因为几乎所有的计算都发生在分类时，而不是在第一次遇到训练样例时。所以，如何有效地索引训练样例，以减少查询时所需计算是一个重要的实践问题。（2）当从存储器中检索相似的训练样例时，它们一般考虑实例的所有属性。如果目标概念仅依赖于很多属性中的几个时，那么真正最“相似”的实例之间很可能相距甚远。 二、k-近邻法基于实例的学习方法中最基本的是k -近邻算法。这个算法假定所有的实例对应于n 维欧氏空间?n 中的点。一个实例的最近邻是根据标准欧氏距离定义的。更精确地讲，把任意的实例x 表示为下面的特征向量：其中a r (x ) 表示实例x 的第r 个属性值。那么两个实例x i 和x j 间的距离定义为d (x i , x j ) ，其中： 说明： 1、在最近邻学习中，目标函数值可以为离散值也可以为实值。 2、我们先考虑学习以下形式的离散目标函数。其中V 是有限集合 {v 1，... v s }。下表给出了逼近离散目标函数的k-近邻算法。 3、正如下表中所指出的，这个算法的返回值f' (x q ) 为对f (x q ) 的估计，它就是距离x q 最近的k 个训练样例中最普遍的f 值。 4、如果我们选择k =1，那么“1-近邻算法”
数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在 构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm
大数据下数据挖掘技术的算法 在大数据背景下，许多传统科学技术的发展达到了新的高度，同时也衍生 出一些新兴技术，这些推动着互联网行业的前行。新技术的发展也伴随着新问 题的产生，现有的数据处理技术难以满足大数据发展的需要，在数据保护等方 面依旧存在着一定的风险。因此，进一步完善大数据技术是当下需要攻克的难题。本文主要进行了大数据的简单引入，介绍数据挖掘技术及其应用，分析了 当下的发展进度和面临的困难。 1大数据的相关引入 1.1大数据的概念。大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大 数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新 的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。大数据技术存在的意义不仅在于收 集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提 取有价值的知识。大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算 的分布式处理、分布式数据库等。1.2大数据的特点。伴随着越来越多的学者投 入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效 的前提。（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。1.3大 数据的结构。大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。结 构化一般指类似于数据库的数据管理模式。半结构化具有一定的结构性，但相 比结构化来说更加灵活多变。目前非结构化数据占据所有数据的70%-80%，原
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个
日志分析系统需求分析与 技术建议 2007-11-29
1.总体方案建议 1.1.系统的总体设计思想 1.功能分析 1.1.频道分析 1.1.1分析对象： ●频道(epg频道表数据) ●市场(PVR机器使用者所属地,目前没这方面信息，要求建立，若无详细信息则所有用户 的默认值为“中国”) ●日期(具体到天) ●时段(具体到分钟) 1.1.2分析指标： ●收视千人数(收看某个节目或时段的平均观众数（以千人表示）) 即分析锁定条件的观看人数 ●触达千人数(收看了某个节目或时段至少1分钟(或更多)的不重复的人数（以千人表示）) 根据选定条件，筛选出上了千人以上频道的人数。 ●独有观众触达(在设定的分析日期之内，只收看了某个频道（或节目）至少1分钟的观 众数) 分析只观看某频道的人数 ●总收视人数(特定时间段内收看电视的平均人数) 选定条件后的所有收视人数 ●收视率(特定时间段内收看电视的平均人数占目标观众总体人数的比例) 目标观众即所先地区拥有PVR盒子的总数 ●触达率(收看了某个节目或时段至少1分钟(或更多)的不重复的人数（百分比）) 选定条件后不重复人数/该条件下的总人数
●独有观众触达率(在设定的分析日期之内，只收看了某个频道（或节目）至少1分钟的 观众数（百分比）) 选定条件后只收看该频道人数/该条件下的总人数 ●收视份额(收看特定节目或时段的观众占相同时段所有频道收视观众总数的比例) 选定条件某频道收视人数/选定时段所有频道的收视人数 ●收视轮廓(收看特定节目或时段的目标观众占所有观众的比例) 目前只能做收视率对所有收看电视(?包括不使用PVR)的观众资料取不到,如果只取PVR总数就变成了收视率 ●总收视点(特定时间段内收看电视的平均人数占目标观众总体人数的比例) 目标观众即所先地区拥有PVR盒子的总数 ●指数(目标观众与指定参考观众的收视率之比较指数) 指数=目标观众收视率/指定参考观众收视率 目标观众：收看的用户数 指定参考观众：默认一个值 指定参考观众收视率目前得不到资料 ●流入人数 观看该频道在选定时段开始观看的人数 ●流出人数 观看该频道在选定时段结束的观看人数 ●流入比率(收看了某一节目并继续收看下一时段节目的观众比例) 流入人数/该条件的总观看人数 ●流出比率 流出人数/该条件的总观看人数 ●收视总时长 选定条件所有观看人的总时长 ●平均收视时长 总时长/总观看人数 1.1.2输出结果：
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
评估大数据安全分析平台的五 个因素 专家Dan Sullivan概述了评估大数据安全分析平台的标准，以收集，分析和管理为信息安全目的而生成的大量数据。 互联网上网络犯罪和其他恶意活动风险的增加促使企业部署更多的安全控制并收集比以往更多的数据。因此，大数据分析的进步现在正被应用于安全监控，以进行更广泛和更深入的分析，以保护宝贵的公司资源。这项技术称为大数据安全分析，部分利用了大数据的可扩展性，并将其与高级分析和安全事件以及事件管理系统（SIEM）相结合。 大数据安全分析适用于许多（但不是全部）用例。考虑检测和阻止高级持续威胁技术的挑战。使用这些技术的攻击者可能会采用节奏缓慢，低可见性的攻击模式来避免被发现。传统的日志记录和监控技术可能会错过这种攻击。攻击的步骤可能在不同的设备上发生，在较长的时间段内，并且似乎是不相关的。扫描日志和网络流的可疑活动有时可能会错过攻击者杀伤链的关键部分，因为它们与正常活动的差异可能不大。避免丢失数据的一种方法是收集尽可能多的信息。这是大数据安全分析平台中使用的方法。
顾名思义，这种安全分析方法借鉴了用于收集，分析和管理高速生成的大量数据的工具和技术。这些相同的技术用于驱动产品- 从用于流式视频用户的电影推荐系统，到车辆性能特征的分析，以优化运输车队的效率。它们在应用于信息安全时同样有用。 在评估大数据安全分析平台时，请务必考虑对实现大数据分析的全部优势至关重要的五个因素： ?统一数据管理平台; ?支持多种数据类型，包括日志，漏洞和流量; ?可扩展的数据摄取; ?特定于信息安全的分析工具; 和 ?合规报告。 这些功能共同提供了以生成数据的速度收集大量数据所需的广泛功能，并能够足够快地分析数据，使信息安全专业人员能够有效地响应攻击。 因素＃1：统一数据管理平台 统一的数据管理平台是大数据安全分析系统的基础; 数据管理平台存储和查询企业数据。这听起来像一个众所周知和解决的问题，它不应该是一个区别特征，但它是。使用大量数据通常需要分布式数据库，因为关系数据库不像分布式NoSQL数据库那样经济高效地扩展 - 例如Cassandra和Accumulo。同时，NoSQL数据库的可扩展性也有其自身的
Linux 系统日志收集分析系统 一、搭建环境 系统：centos6.5 软件：lamp、rsyslog、rsyslog-mysql 、loganalyzer rsyslog用来收集远程服务器系统日志信息 rsyslog-mysql是rsyslog连接数据库的模块 loganalyzer用来分析系统日志 二、软件安装 a、httpd安装 tar -jxvf apr-1.5.1.tar.bz2 ./configure --prefix=/usr/local/apr make && make install tar -zxvf apr-util-1.5.4.tar.gz ./configure --prefix=/usr/local/apr-util --with-apr=/usr/local/apr/ make && make install tar -zxvf httpd-2.4.12.tar.gz yum install -y pcre-devel zlib-devel openssl-devel ./configure --prefix=/data/program/apache2 --enable-so --enable-rewrite --enable-ssl --enable-cgi --enab le-cgid --enable-modules=most --enable-mods-shared=most --enable- mpms-share=all --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr-util --enable-deflate make -j 6 && make install ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 修改httpd配置文件，添加如下两行 AddType application/x-httpd-php .php AddType application/x-httpd-php-source .phps 定位至DirectoryIndex index.htm DirectoryIndex index.php index.html 注释掉主服务的站点目录 #DocumentRoot "/data/program/apache2/htdocs" 开启虚拟主机需要加载 Include conf/extra/httpd-vhosts.conf LoadModule log_config_module modules/mod_log_config.so 添加虚拟主机
大数据离线分析项目(Hadoop)
一、项目总体需求、具体设计 1、总体需求：捕获用户每天的行为数据，生成 业务日志文件，根据日志文件清洗、分析、提取出需要的价值信息（pv：页面浏览量uv：独立访客数独立IP 会话时长等），对网站的良好运营提供有价值的指标。 2、具体设计 2.1捕获（JsSDK）用户行为数据（launch 事件、pageView事件、event事件、 chargerequet事件） 2.2将捕获的数据发送给web服务器，生 成日志文件（Nginx） 2.3将日志文件上传至文件存储系统中 （Shell脚本、Flume） 2.4在文件存储系统中对日志文件进行清
洗，过滤掉脏数据和不需要的字段 （MapReuce job任务） 2.5将过滤后的日志文件导入到数据库中 （HBase） 2.6通过MapReduce程序或Hive进行统 计分析（Hive） 2.7将统计分析后的结果导入到本地数据 库中进行永久储存（Mysql） 2.8在前端进行展示 （SpringMVC+Highcharts） 二、项目架构（画图）
具体分为三个部分（如下图所示）： 数据收集层 hadoop、hive、flume、kafka、shell 数据分析层 hive、MapReduce、spark
数据展示层 springmvc + highcharts 三、技术选型、特点、为什么 1.JsSDK捕获前端页面数据。Javascript 编写 页面日志生成与发送工具（原则：保持对业务代码最小影响） 特点：采用原生的JavaScript编写，以 js文件嵌入到前端，页面触发业务所关注 的事件（按照收集数据的不同分为不同的 事件）时调用相关方法。