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面向移动新闻的日志收集分析系统的设计与实现

致谢第5-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第11-15页
    1.1 论文背景和意义第11-12页
    1.2 国内外发展现状第12-13页
    1.3 论文研究内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14页
    1.5 本章小结第14-15页
2 相关技术概述第15-23页
    2.1 日志收集工具第15-19页
        2.1.1 Flume框架第15-17页
        2.1.2 Kafka框架第17-19页
    2.2 数据存储工具HBase第19-20页
    2.3 日志分析工具Storm第20-21页
    2.4 分布式协调服务ZooKeeper第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
3 系统需求分析第23-31页
    3.1 需求概述第23-24页
    3.2 功能性需求第24-29页
        3.2.1 日志收集第24-25页
        3.2.2 新闻业务统计第25-26页
        3.2.3 用户行为提取第26-27页
        3.2.4 系统监控与异常告警第27-28页
        3.2.5 数据展示第28-29页
    3.3 非功能性需求第29-30页
        3.3.1 系统可靠性与稳定性第29页
        3.3.2 功能解耦第29页
        3.3.3 数据实时性第29-30页
        3.3.4 存储资源控制第30页
        3.3.5 系统强壮性第30页
    3.4 本章小结第30-31页
4 日志收集分析系统概要设计第31-45页
    4.1 系统模块与架构设计第31-32页
    4.2 日志采集模块设计第32-34页
    4.3 数据传输模块设计第34-35页
    4.4 数据分析模块设计第35-36页
    4.5 系统监控模块设计第36-37页
    4.6 HBase存储设计第37-41页
    4.7 数据展示模块设计第41-43页
        4.7.1 业务数据展示模块设计第42页
        4.7.2 监控数据展示模块设计第42-43页
    4.8 本章小结第43-45页
5 日志收集分析系统详细设计与实现第45-71页
    5.1 日志采集模块实现第45-49页
        5.1.1 Nginx日志采集功能实现第46页
        5.1.2 Nginx日志缓存功能实现第46-47页
        5.1.3 Nginx日志汇总功能实现第47-49页
    5.2 数据传输模块实现第49-51页
        5.2.1 可靠缓存功能实现第49-50页
        5.2.2 流式数据处理功能实现第50页
        5.2.3 流量控制功能实现第50-51页
    5.3 数据分析模块实现第51-57页
        5.3.1 APP使用量统计功能实现第51-54页
        5.3.2 频道流量统计功能实现第54-55页
        5.3.3 APP版本使用量统计功能实现第55页
        5.3.4 用户行为提取功能实现第55-57页
    5.4 系统监控模块实现第57-61页
        5.4.1 延迟与吞吐量收集功能实现第57-59页
        5.4.2 监控数据整合功能实现第59-60页
        5.4.3 延迟告警功能实现第60-61页
    5.5 数据展示模块实现第61-70页
        5.5.1 APP使用量展示功能实现第62-63页
        5.5.2 频道流量展示功能实现第63-64页
        5.5.3 APP版本使用量展示功能实现第64页
        5.5.4 监控数据展示功能实现第64-66页
        5.5.5 监控数据对比展示功能实现第66-67页
        5.5.6 Topic工作详情展示功能实现第67-69页
        5.5.7 监控项管理功能实现第69-70页
    5.6 本章小结第70-71页
6 系统测试第71-73页
    6.1 单元测试第71-72页
    6.2 压力测试第72页
    6.3 本章小结第72-73页
7 总结与展望第73-75页
    7.1 论文总结第73页
    7.2 工作展望第73-75页
参考文献第75-77页
作者简历第77-81页
学位论文数据集第81页

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