安装Snare, 随便找了个版本下载下来,安装一路next,除了中间让你输入一次http的管理登录口令.   2,配置 之后打开URL:http://192.168.37.23:6161/,输入默认的用户snare和前面设置的口令   出现管理界面了, 我们配置syslog主要是设置如下参数,看见514,应该知道是什么了  3,验证 在linux上查看syslog日志,可以看见已经过来了 余下的就和使用word一样操作日志配置,系统的远程管理设置等了.       4,ossim支持 如果想

相关博客列表: FFMPEG内存操作(一) avio_reading.c 回调读取数据到内存解析 FFMPEG内存操作(二)从内存中读取数及数据格式的转换 FFmpeg内存操作(三)内存转码器 在雷神的<最简单的基于FFmpeg的内存读写例子(内存播放器)>中,它是设计回调函数从输入文件中读取数据.与FFMPEG 官方给出的avio_reading.c不同的是,雷神给的例子是当需要数据的时候,回调函数才去从输入文件读取数据,而avio_reading.c 则是直接全部数据读取到内存中待后面处理

ABAP和XML数据格式互相转换是广大开发人员经常遇到的需求.本文介绍两种方式. 1. ABAP提供了一个工具类cl_proxy_xml_transform,通过它的两个方法abap_to_xml_xstring和xml_xstring_to_abap实现两种格式的互换. 看具体例子: REPORT zxm. DATA: ls_abap TYPE zzcrmost__pro001dotproduct1. DATA: ls_line LIKE LINE OF ls_abap-item. ls_li

转自原文 ArcGIS 10 影像.栅格数据格式批量转换 在做三维场景的时候,经常会涉及多种不同格式DEM数据或者影像的转换,如ASCII.GRID.IMG.TIFF等等,遇到大数据量时,我们就需要批量转换功能了. 下面使用Python脚本来实现批量转换,把f:\\test文件夹下的*.grd栅格文件转换为*.TIFF文件并存于其下的TIFF子文件夹中: # Import system modules import sys, string, os dir = 'F:\\test' # Impor

一.定义 JSON 是一种数据格式 使用 javaScript (Java 死鬼破特)对象表示法 二.特点 1.JSON 与 XML格式数据的区别 ====== 两种格式的数据,都是跨语言,跨平台 c.c++.java.php.python.go 等都能处理这两种格式 Windows.Linux.Unix都能承载这两种格式 json 更为清晰,冗余更少,更轻量级,传输效率更高 xml 常常导致复杂的代码,极低的开发效率 对于大多数 web 应用来说,根本不需要复杂的 xml 来传输数据 2.js

前言: 前端发送请求至服务端(Java),得到的数据是Java语言对象所表现的形式,经常需要转换为JSON格式的字符串写出至前端:当前端获取后也往往需要将字符串转换为js的对象.本文描述了在EXT作为前端框架,表单异步提交的情景下这些数据格式处理.当然,此类的格式转换方法有多种,本文仅描述其中一种而已. 说明:EXT版本:3.4 示例: 服务端相关代码 //创建SubTreeVo集合 List<SubTreeVo> treeVos = new ArrayList<SubTreeVo>

在写网络爬虫的时候,有时候会抓取到一些json格式的字符串,想要通过python字典的方式对字串中的内容进行寻址,则需要将json字符串先转换为python字典. dumps()函数: loads()函数: 示例: import json class forDatas: def __init__(self): pass def testJson(self): # 定义一个字典 d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'asdf'} print('d:', d, type(d)) #

1 package gson; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import java.util.List; 5 6 import com.google.gson.Gson; 7 import com.google.gson.GsonBuilder; 8 import com.google.gson.reflect.TypeToken; 9 10 /** 11 * Gson:解析json工具基础用法加高级进阶 12 * 13 * ClassName: Gson

材料:提供一份数据:arr=[ {value:335, name:'直接访问'}, {value:310, name:'邮件营销'}, {value:234, name:'联盟广告'}, {value:135, name:'视频广告'}, {value:1548, name:'搜索引擎'} ]; 需求1:需要arr数组中的name的值组成一份这种格式的数据 arr1=["1","2","3","4"] 思路:取到arr数组中的

Mat 转成 UMat: UMat umat; mat.copyTo(umat); UMat转成 Mat : Mat mat; umat.copyTo(mat);

[Logstash] [root@localhost ~]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.3.2.tar.gz [root@localhost ~]# tar zxvf logstash-6.3.2.tar.gz -C /usr/local/ [root@localhost ~]# mv /usr/local/logstash-6.3.2/ /usr/local/logstash [root@lo

一．日志家族 Log4j一开始就很强大,在jdk自带日志系统之前,apache就曾经尝试把log4j划为java的一部分,不知为何没能成功,sun还是用了自己很弱的日志系统.为了兼容各个日志系统,apache又推出了commons-logging,来对多个日志系统进行封装.Commons-logging本身不是日志系统,它只是一个日志系统大管家,来决定到底叫哪一个日志系统出马.由于它使用了ClassLoader寻找和载入底层的日志库,导致了象OSGI这样的框架无法正常工作,因为OSGI的不同的插

一.需求分析 1. 日志文件每天生成一份(需要将日志文件定时上传至hdfs) 2. 分析日志文件中包含的字段:访问IP,访问时间,访问URL,访问状态,访问流量 3. 现在有"昨日"的日志文件即logclean.jar 3. 需求指标 a. 统计PV值 b. 统计注册人数 c. 统计IP数 d. 统计跳出率 f. 统计二跳率 二.数据分析 1. 数据采集 使用shell脚本定时上传 2. 数据清洗 过滤字段 格式化时间等字段 3. 数据分析 使用一级分区(date) 4. 数据导出 s

日志挖掘 9.1 日志中数据用途 所有对用户数据以及数据字典的改变全部被保存在联机日志中.当然nologging,insert/*+append+/情况比较特殊除外,因此归档日志可以用来做数据库的恢复.为了数据库中的日志含有用的信息,一般需要启用最小化的追加日志的属性(alter database add supplemental log data;) 以下列举了日志的常用功能: 1)  恢复数据库的逻辑灾难.比如,在增加员工工资时,应该增加10%,但是却增加了100%,这就需要进行基于时间点逻

yhd日志分析(一) 依据yhd日志文件统计分析每日各时段的pv和uv 建hive表, 表列分隔符和文件保持一致 load数据到hive表 写hive sql统计pv和uv, 结果保存到hive表2 使用sqoop从hive表2导出结果数据到mysql mysql表格式: daily_hour_visit(date, hour,uv, pv) 环境: CentOS 6.4 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hive-0.13.1-cdh5.3.6 sqoop-1.4.5-cdh5.3.

环境描述: 现在一个项目有很多个作业,需要知道每次跑批后哪些ktr跑成功,哪些失败了 问题解决: 下面是一个具体的操作流程 首先建立数据库表 CREATE TABLE test_1(id INT,NAME VARCHAR(10)); INSERT INTO test_1 VALUES(1,'hsj'); CREATE TABLE test_2(id INT PRIMARY KEY NOT NULL,NAME VARCHAR(10)); 数据库表建立完毕之后,新建ktr,ktr示意图如下: 在上图

一直以来,在使用MATLAB进行运算的过程中,经常会用到对图像的各种处理,因此需要对图像进行数据转换,因此对经常用到的转换进行整理,方便查看. 1.uint8转化为double用来方便图像的运算: double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用. 常用的是im2double函数,将uint8图像转为double类型,范围为0-1,如果是255的图像,那么255转为1,0还是0,中间的做相应改变.MATLAB中读入图像的数据类型是uint8,而在矩阵中使用的数据类

如果想把uiautomator的日志文件,转换成漂亮的xml文件,那么可以使用automator-log-converter.jar工具, 工具使用方法: 使用工具automator-log-converter.jar 只要在dos下输入命令:“java –jar automator-log-converter.jar  repotr.txt report.xml 解释:java -jar 下载的jar文件  要转换的文件   转换后的文件 然后你就看到了同级目录下有一个xml文件了,送上那个工

一:kibana安装: kibana主要是搜索elasticsearch的数据,并进行数据可视化的展现,新版使用nodejs. 1.下载地址: https://www.elastic.co/downloads/kibana 2.解压安装: [root@node6 local]# -linux-x64.tar.gz [root@node6 local]# -linux-x64 kibana [root@node6 ~]# cd /usr/local/kibana/ [root@node6 kiba

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-elk-filebeat/index.html?ca=drs- ELK Stack 简介 ELK 不是一款软件,而是 Elasticsearch.Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写.这三者都是开源软件,通常配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,所以被简称为 ELK Stack.根据 Google Trend 的信息显示,ELK Stac