日志分析面板导出的json文件,效果图如下: 下载地址:http://files.cnblogs.com/files/xiaoming279/%E9%9D%A2%E6%9D%BF.zip 主机面板 主要包括日访问量,访问分布情况,访问曲线,状态码,蜘蛛等,在主机名可选择某一主机,查看某一主机情况. 域名面板 域名面板包含所选域名的访问分布情况,以及这个域名下主机的访问曲线及总共访问曲线,方便对比.

转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114383426 在今天的文章中,我们将详述如何使用 Logstash 来解析 JSON 文件的日志,并把它导入到 Elasticsearch 中.在之前的文章 "Logstash:Data转换,分析,提取,丰富及核心操作" 也有提到过,但是没有具体的例子.总体说来解析 JSON 文件的日志有两种方法: 在 file input 里使用 JSON codec 在 file i

场景描述:前段时间,将实时数据通过kafka+flume+morphline的方式接入到solr中.新进来的数据已经可以在solr中看到了,但是以前的历史数据还没有导入solr. CDH提供利用MapReduceIndexerTool来将HDFS的数据导入到solr. 历史数据格式类似如下按年/月/日保存在HDFS上每天一个文件: -/user/data/2016 -11 -1 -data.txt -2 -data.txt -12 -1 -data.txt -2 -data.txt 文件的格式为

使用solr-5.3.1\example\exampledocs下的post.jar来完成数据导入 1.将想要导入的文件放在solr-5.3.1\example\exampledocs中,如aaa.xml, bbb.json 2.xml文件导入执行命令: java  -Dport=solr端口号  -Dc=目标集合名  -jar  post.jar  aaa.xml json文件导入执行命令: java  -Dport=solr端口号  -Dtype=application/json  -Dc=

脚本文件: #!/usr/bin/env python import datetime import time import urllib import json import urllib2 import os import sys # ElasticSearch Cluster to Monitor elasticServer = os.environ.get('ES_METRICS_CLUSTER_URL', 'http://10.80.2.83:9200') interval = 60

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 本文简要介绍如何使用spark-cassandra-connector将json文件导入到cassandra数据库,这是一个使用spark的综合性示例. 前提条件 假设已经阅读技术实战之3,并安装了如下软件 jdk scala sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库,目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable,由于对cassandr

使用json文件可以给es中导入数据,10万条左右的数据可以一次导入,数量太大时导入就会报错.大数量的到导入还是需要用bulk方式. accounts.json文件格式如下: {"index":{"_id":"1"}} {"title":"learn es","content":"work hard"} {"index":{"_id&qu

将Json文件的内容在网上在线的Json文件编辑器导出后再导入即可

1.django 如何从后台上传excel中批量解析数据 要从django后台导入的excel中批量解析数据,举一个例子,我们向后抬批量导入svn历史数据数据格式 假设excel表中有4列,每列分别是版本号,属性,属性值,仓库地址 2.第一步,新建一个app,然后在app中新建model @python_2_unicode_compatible class KNSVNHistory(models.Model): revision = models.IntegerField(verbose_nam

手写很累,复制的同学请点赞犒劳下在下哦 ^_^ 一.对于.CSV类型的数据 它们的数据导入都很简单 且看下面一顿操作: 我平时一般是读取整个文件,直接这样就可以了: import pandas as pd data = pd.read_csv('test.csv',encoding = 'GBK', engine="python") 得到的,是一个DataFrame类型的data,不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门 如有 OSError: Initializing from

Linux环境下: 1.进入需要导入的文件所在路径 2.执行: curl "http://IP:8983/solr/目标集合名/update?commit=true" --data-binary @文件名.json -H "Content-type:application/json" Windows环境下: 1.上网下载curl压缩包,放在你以后想要执行向solr导入文件的某个路径下并解压 2.解压后的文件夹中,其中一个文件夹里有curl.exe文件,把想要导入so

导入json文件报错,TypeError expected string or buffer 原因:用字符串赋值后,python会把双引号转换为单引号 import json data = [{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}] print(type(data),data) 执行结果: <class 'list'> [{'a': 1, 'b': 2,

mongodb导入json格式的文件的命令是mongoimport: 在下面的这个例子中,使用mongoimport命令将文件pi.json中的内容导入loacal数据库的pi集合中. 打开CMD,进入MONGO的安装文件夹,输入以下命令 如果json文件里有中文,先另存为utf-8格式,否则导入到mongo里中文会变乱码 LINUX用法一样

使用mongoimport命令导入外部json文件时,发现一直报错 报错结果如下: json数据格式完全正确如下: 经过再三确认格式最终找到解决方案,原来用cmd导入数据时json  { }包含的数据必须在同一行 更改格式之后再次使用同样命令,即可导入成功. 转载自: https://www.cnblogs.com/ls1016421/p/7601478.html

先来看个最终效果图 以前我们配置后台菜单 一般都是把菜单链接, 图标, 以及层级关系 配置到数据库,Core很容易通过json文件来配置导航菜单  而不用存数据库了 先添加个menuconfig.json 文件,来看下json文件的结构 其中Url 就是链接地址,Icon就是要显示的图标   通过childs 这样层级关系就有了 在Startup.cs 里添加这个json配置文件 public Startup(IHostingEnvironment env) { var builder = ne

最近做小程序商城系统,物流管理这块需要存储国际和中国的物流地址. 所以,天哪,地址那么的多!!!! www.baidu.com,搜索大佬是如何做的.有的是通过访问阿里云快递物流api接口获取数据存入数据库.另一种方式是通过导入数据文件保存数据到数据库. 很明显,导入数据文件要方便一些,我这里把数据做成了 .json文件. 数据获取请转到这里 国际物流地址  https://www.cnblogs.com/shenhaha520/p/11038596.html 国内物流地址  https://ww

#!/bin/bash for file in ./文件夹名/* do echo $file curl "http://IP:8983/solr/集合名/update?commit=true" --data-binary @$file -H "Content-type:application/json" done 把所有要上传的json文件放在一个文件夹里,在文件夹同一路径下创建这个.sh文件并执行.一个文件上传结束会自动执行下一个文件的上传命令.

首先创建一个本地json文件,放在项目中如下 { "runRedLight":{ "CurrentPage": 1, "TotalPages": 0, "TotalItems": 0, "ItemsPerPage": 100, "Items":[ {"DEVICEID":"121212","DEVICETYPE":"1

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Menlo; color: #000000 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px Menlo; color: #d12f1b } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "PingFang SC"; color: #d12f1b } p.p4 {

在一步步实现ABAP后台导入EXCEL到数据库[2]里,我们已经实现计划后台作业将数据导入数据库的功能.但是,这只是针对一个简单的自定义结构的导入程序.在实践应用中,面对不同的表.不同的导入文件,我们将不得不重写程序,以适应它们的结构的不同.其实多数需要上传的EXCEL文件都是行结构的数据,无非字段不同,为什么不把这个功能做成一个具有通用性的函数,以减少工作量呢? 实际上我已经完成了这个函数的大部分内容. 导入的参数: 异常: 代码就不贴了,其实和之前在[1][2]两篇文中完成的程序是很相似的,