There are a lot of log events gener

There are a lot of log events generated very day from modern enterprises. Form the pattern of these log data, enterprises can mine business value; it's even better if they can do it in real time. But managing this big log data is a big challenge because traditional technology is not powerful enough to process huge data. Luckily, Hadoop echo system provides a new way to process big data; ElasticSearch, which is based on Lucene, is the modern search engineen for cloud environment. This paper presents a real-time big data search method: First, Flume agent from the end user's machine collect log events, then ElasticSearch according to the search conditions are needed rowkey list; finally Hbase using these rowkey directly from the database to get the data, the paper-based hardware to create a virtual machine environment, the experiment proved, with the search for more log events, the search response time does not increase linearly. This article will explain Hbase based on modern distributed systems and cloud real-time search search engine ElasticSearch feasibility of large data logs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีจำนวนมากของล็อกเหตุการณ์ที่สร้างมากจากองค์กรทันสมัย แบบฟอร์มรูปแบบของข้อมูลเหล่านี้บันทึก วิสาหกิจสามารถเหมืองมูลค่าทางธุรกิจ ได้ดียิ่งขึ้นถ้าพวกเขาสามารถทำได้ในเวลาจริง แต่การจัดการข้อมูลล็อกใหญ่นี้เป็นความท้าทายใหญ่ เพราะเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมที่ไม่มีประสิทธิภาพพอที่จะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โชคดี ระบบ echo อย่างไร Hadoop ให้ใหม่วิธีการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ElasticSearch ซึ่งยึด Lucene, engineen ค้นหาที่ทันสมัยในสภาพแวดล้อมของเมฆได้ เอกสารนี้แสดงวิธีการค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์: ครั้งแรก Flume แทนจากของผู้ใช้เครื่องเก็บบันทึกเหตุการณ์ แล้ว ElasticSearch ตามเงื่อนไขการค้นหาจะต้อง rowkey รายการ สุดท้าย Hbase ใช้ rowkey เหล่านี้โดยตรงจากฐานข้อมูล ฮาร์ดแวร์ที่ใช้กระดาษในการสร้างสภาพแวดล้อมเครื่องเสมือน ทดลองพิสูจน์ กับการค้นหาเพิ่มเติมบันทึกเหตุการณ์ เวลาตอบรับการค้นหาเพิ่มเชิงเส้น บทความนี้จะอธิบายถึงการ Hbase ตามระบบแบบกระจายที่ทันสมัยและโปรแกรมการค้นหาการค้นหาแบบเรียลไทม์เมฆ ElasticSearch ความเป็นไปได้ของการบันทึกข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีจำนวนมากของเหตุการณ์ที่บันทึกวันที่สร้างมากจากผู้ประกอบการที่ทันสมัย รูปแบบรูปแบบของข้อมูลที่บันทึกเหล่านี้ผู้ประกอบการสามารถเหมืองมูลค่าทางธุรกิจ; ก็จะยิ่งดีถ้าพวกเขาสามารถทำมันได้ในเวลาจริง แต่การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เข้าสู่ระบบนี้เป็นความท้าทายใหญ่เพราะเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมไม่ได้มีประสิทธิภาพพอที่จะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โชคดีที่ระบบ Hadoop ก้องมีวิธีการใหม่ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่; ElasticSearch ซึ่งจะขึ้นอยู่กับ Lucene เป็น engineen ค้นหาที่ทันสมัย​​สำหรับสภาพแวดล้อมคลาวด์ บทความนี้นำเสนอในเวลาจริงวิธีการค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่: First, ตัวแทน Flume จากเครื่องของผู้ใช้ในการเก็บรวบรวมเหตุการณ์ที่บันทึกแล้ว ElasticSearch ตามเงื่อนไขการค้นหารายการที่มีความจำเป็น rowkey; ในที่สุด HBase ใช้ rowkey เหล่านี้ได้โดยตรงจากฐานข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลฮาร์ดแวร์กระดาษที่ใช้ในการสร้างสภาพแวดล้อมที่เครื่องเสมือนการทดลองพิสูจน์ด้วยการค้นหาสำหรับเหตุการณ์ที่บันทึกมากขึ้นเวลาตอบสนองการค้นหาจะไม่เพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรง บทความนี้จะอธิบาย HBase ขึ้นอยู่กับระบบการกระจายที่ทันสมัย​​และการค้นหาการค้นหาเมฆเรียลไทม์เครื่องยนต์ ElasticSearch ความเป็นไปได้ของการบันทึกข้อมูลขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีหลายเหตุการณ์ที่เข้าสู่ระบบที่สร้างมากจากองค์กรที่ทันสมัย แบบฟอร์มแบบบันทึกข้อมูลเหล่านี้ บริษัท สามารถของมูลค่าธุรกิจ มันจะดีถ้าพวกเขาสามารถทำมันได้ในเวลาจริง แต่การจัดการใหญ่นี้บันทึกข้อมูล เป็น ใหญ่ ท้าทาย เพราะเทคโนโลยีดั้งเดิมไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ โชคดีที่ระบบ Echo Hadoop ให้เป็นวิธีใหม่ในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่elasticsearch ซึ่งอยู่บนพื้นฐานของลูซีนเป็น engineen ค้นหาสมัยใหม่สำหรับสภาพแวดล้อมคลาวด์ บทความนี้นำเสนอวิธีการค้นหาใหญ่ข้อมูลเรียลไทม์ : ครั้งแรก รางน้ำ ตัวแทนจากเครื่องผู้ใช้รวบรวมเหตุการณ์เข้าสู่ระบบแล้ว elasticsearch ตามเงื่อนไขการค้นหาต้องมีรายการ rowkey สุดท้าย hbase ใช้เหล่านี้ rowkey โดยตรงจากฐานข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลกระดาษเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่ฮาร์ดแวร์เครื่องเสมือนการทดลองพิสูจน์ ด้วยการค้นหาเหตุการณ์เข้าสู่ระบบมากขึ้น ค้นหาเวลาตอบสนองไม่เพิ่มน้ำหนัก . บทความนี้จะอธิบาย hbase ขึ้นอยู่กับสมัยใหม่ระบบกระจายและเมฆเวลาจริงค้นหาเครื่องยนต์ elasticsearch ความเป็นไปได้ของการบันทึกข้อมูลที่มีขนาดใหญ่