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大数据：数据采集平台之Fluentd大数据：数据采集平台之Fluentd官网：http://docs.fluentd.org/articles/quickstartFluentd是一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。TreasureData,Inc对该产品提供支持和维…

数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法）终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。这些关系可以有两种形式：频繁项集、关联规则。    频…

asp.net core 关于自增长ID数据保护（IDOR漏洞）[通俗易懂]开始前先大概的描述下IDOR漏洞是啥。嗯！举个例子，有一个角色下面有N个用户，拥有这个角色的用户都有自身创建的普通用户操作权限（比如删除）。我们一般情况都是通过表主键来操作这条记录的，那么这么一个功能就涉及到两个接口（查询列表，删除指定用户）。嗯！查询列表的接口自然是要带着用户对应的主键的（通过删除接口传入ID），聪明的人应该想到了；此时ID是明文的并且主键我们一般都是自增长的，此时就会出现我们可以通过猜测这个参数进行恶意删除。嗯！此时有些人可能会想（也是几种解决方式）：我可以通过对参数进行加密签名来

开发者一定要了解的六款大数据采集平台　　　　随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：　　ApacheFlume　　Fluentd　　Logstash　　Chukwa　　Scribe　　SplunkForwarder　　大数据平台与数据采集　　任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：　　数据采集　　数据存储　　数据处理　　数据展现…

数据挖掘十大算法之Apriori算法「建议收藏」文章目录1.“啤酒与尿布”的案例2.Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3.Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质）4.Aprior算法实现过程5.数据挖掘5.1寻找关联属性5.2生成关联规则5.3更加严谨的栗子6.Aprior算法的优缺点6.1改进Aprior算法6.2F

车用总线技术 | J1939协议实用指南与J1939数据记录方案“没错，这是一份SAEJ1939协议的简单、实用指南。”—虹科开篇：在这篇介绍中，我们介绍了J1939协议的基本知识，其中包括PGN和SPN。因为这是一篇偏向应用的简介，所以您还将会学习到如何通过DBC文件解码J1939数据、如何记录J1939、典型的应用案例和实用技巧。下面，来了解下这份简单易懂的J1939介绍吧~什么是J1939？J1939简介简而言之，SAEJ1939其实是一套标准，重型车辆ECU间就是按照这套标准在CAN总线上进行通信的。当今大多数车辆都通过CAN（Con…

python操作Elasticsearch数据库[通俗易懂]fromelasticsearchimportElasticsearch#连接数据库es=Elasticsearch([{‘host’:”localhost”,’port’:9200}])#创建索引es.indices.create(index=’es_python’,ignore=400)#插入单条数据es.index(index=”es_python”,doc_type=…

大数据管理与分析技术（1）[通俗易懂]一、大数据的基本概念摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。大数据的4V特征规模性（volume）、多样性（variety）、价值密度（value）和高速性（velocity）大数据的类型结构化大数据：能够用数据或统一的结构加以表示的，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。非结构化大数据：是指其字段

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识  （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，知晓其前后发明历史由来），相信，每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简…

大数据管理平台（一）概述「建议收藏」系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、功能概述二、使用步骤2.1安装2.2监控2.3管理2.4用户管理2.5应用市场2.6操作系统三、总结前言做大数据有几年了，这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用，但是或多或少使用起来，都不怎么方便，所以决定自己来实现一个简单的大数据平台一、功能概述大数据应用组件往往很多，可能几百台服务器组成一个Hadoop集群，当部署这些节点时，需要一个节点一个节点的操作，简直不敢想象。同时在这些服务器上可能还部署着Spark、Flink、Hive