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基于Docker的大规模日志采集与分析系统 总被引：1，自引：0，他引：1
传统日志分析技术在处理大规模日志时存在效率低、功能简单、实际应用扩展性弱等问题.为解决这些问题,设计了基于Docker的大规模日志采集与分析系统.系统分为数据采集、数据缓存、数据转发、数据存储、数据检索和展示五层,支持从不同数据源采集各种类型的日志,通过Kafka消息队列提供可靠数据传输,利用Elasticsearch实现数据分布式存储和检索,并以可视化方式分析日志.同时采用Docker容器技术实现系统的快速部署和版本控制.该系统具有实时性、可扩展性、易部署等特点.实验结果表明了该系统可行有效,具有良好的实用价值. 相似文献
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本文针对当前各种车联网应用服务中,基于车辆实时经纬度信息的里程计算与统计误差问题,提出一种低采样频率下的车辆行驶里程计算方法.首先对起点进行信任度验证,消除起点漂移带来的影响;然后采用连续大角度过滤、大距离过滤、大速度过滤、大加速度过滤相结合的方法进行噪点过滤;在此基础上,采用速度插值与角度插值相结合的方法对弯道进行里程补偿;另外,针对丢点数据,采用基于路径规划的电子地图调用方式进行里程补偿,进一步提高算法的准确性.经实验验证,在较低的位置信号采样频率下,该方法仍有较高的里程计算精确度和执行效率. 相似文献
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