文件名称：lupe:在“分析日志分析”中找到的用于生成分析的代码
文件大小：4.61MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-28 03:07:07
Python
概述 该项目包含用于分析 Splunk 查询日志的代码。 这是用于为我们的 2014 年 LISA 论文生成结果的代码： 分析日志分析：用户日志挖掘的实证研究。 S. Alspaugh、B. Chen、J. Lin、A. Ganapathi、M. Hearst 和 R. Katz。 大型安装系统管理会议 (LISA)。 2014 年 11 月。 入门 请参阅描述此代码实现的方法的。 还可以查看，其中显示了如何使用此代码。 依赖关系 见需求.txt 安装 目前，开始使用此代码的最佳方法是从 github 中提取一个版本： git clone https://github.com/salspaugh/lupe.git 然后将指向它的指针添加到您的 $PYTHONPATH： export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/lupe
【文件预览】：
lupe-master
----.gitignore(496B)
----results()
--------example-ships.csv(390B)
--------example-ships.d3.csv(8KB)
--------example-cars.png(43KB)
--------example-ships.png(21KB)
--------example-cars.csv(1KB)
--------camera-ready()
--------example-cars.d3.csv(23KB)
----requirements.txt(320B)
----Makefile(2KB)
----data()
--------examples()
--------all_commands.txt(1KB)
----README.md(979B)
----example()
--------example.html(772KB)
--------data()
--------create_user_and_database.sql(112B)
--------to-csv.py(266B)
--------init_database.sh(285B)
--------example.ipynb(719KB)
----docs()
--------Makefile(7KB)
--------figs()
--------source()
----lupe()
--------clustering()
--------__init__.py(0B)
--------transformations()
--------subsequences()
--------statemachines()