想解决的问题 一个通用的模型, 希望能适用所有的日志. 比如常见的System Event Log. 尝试从这些大量的日志之中找到异常\不规则的地方 主要架构 分为3个模型: Log Key Anomaly Detection model 主要是根据生成的Log Key, 使用LSTM进行判断下一个Log Key是否是异常信息. 主要是使用了NLP的思想. 个人感觉这一块是DeepLog最有启发的一个模型. Workflows 主要是能识别出并行的日志. 但是具体怎么用, 没有(在Youtube视频上面)详细说明 …

使用docker的方式部署Cassandra节点 优点 使用Docker 可以更快速的解决很多环境配置问题: 不需要实现安装java 不需要配置supervisor (使用docker来管理进程) 不需要去配置ulimit 等等文件最大数配置(镜像里面已经配置好) 可以直接在命令行修改相应的配置 更新新的版本 相比之前也容易很多. 缺点: 这种方式, 没有办法充分利用双硬盘 部署步骤: 因为是一次性的事情, 所以没有使用Python Paramiko之类的方式远程执行SSH命令 人工登录目标机器 登录docker …

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Spark 在大数据的发展应该是最活跃的一个开源框架了。 博主整理了一些Spark Summit 2016的资源，希望对大家有用： 主页： https://spark-summit.org/2016/ 主办方还提供了可在线观看但需要穿墙的录像视频。 具体可以到这里查看全部的资源 博主会将学习这些视频的笔记放出，以供大家学习、参考