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大數據搜索與挖掘及可視化管理方案 ．Elastic Stack 5：Elasticsearch、Logstash、Kibana、X-Pack、Beats (第三版)（簡體書）
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對大資料的搜索、挖掘、視覺化以及集群管理，在當今的“互聯網+”時代是很有必要的。本書的分散式大資料搜索、日誌挖掘、視覺化、集群監控與管理等方案是基於Elastic Stack 5而提出的，它能有效應對海量大資料所帶來的分散式資料存儲與處理、全文檢索、日誌挖掘、視覺化、集群管理與性能監控等問題。構建在全文檢索開源軟體Lucene之上的Elasticsearch，不僅能對海量規模的資料完成分散式索引與檢索，還能提供資料聚合分析；Logstash能有效處理來源於各種資料源的日誌資訊；Kibana是為Elasticsearch提供資料分析的Web介面，可使用它對資料進行高效的搜索、視覺化、分析等操作；XPack監控元件可通過Kibana監控集群的狀態；Beats是採集系統監控資料的代理。瞭解基於Elastic Stack 5的各相關元件並掌握它們的基本使用方法和技巧，對於大資料搜索與挖掘及管理是很有必要的。
和第1版、第2版相比，本書力求反映基於Elastic Stack 5架構的最新成果，內容新穎，強調實踐。本書可為高等學校相關專業（如電腦科學與技術、軟體工程、物聯網、資訊管理與資訊系統、資料科學與大資料技術）學生的學習和科研工作提供幫助，同時對於從事大資料搜索與挖掘、日誌分析、資訊視覺化、集群管理與性能監控的工程技術人員和希望瞭解網路資訊檢索技術的人員也具有較高的參考價值和工程應用價值。
和第1版、第2版相比，本書力求反映基於Elastic Stack 5架構的最新成果，內容新穎，強調實踐。本書可為高等學校相關專業（如電腦科學與技術、軟體工程、物聯網、資訊管理與資訊系統、資料科學與大資料技術）學生的學習和科研工作提供幫助，同時對於從事大資料搜索與挖掘、日誌分析、資訊視覺化、集群管理與性能監控的工程技術人員和希望瞭解網路資訊檢索技術的人員也具有較高的參考價值和工程應用價值。
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