学习一门语言的最佳方式是实践——但“Hello, World!”之类的实践太过简单，然而太复杂的实践（比如一个复杂的项目代码）又让人十分痛苦。本文提供了一个不那么简单、又不会让人过于痛苦的算法用于编程实践。同时，它还提供了若干种不同编程语言对这一算法的实现——通过比较它们，我们可以对这些语言有更好的理解。
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Java和C#在某种程度上都“源自于”C++，但这些语言在发展过程中也相互借鉴。C++也在不断进化着，C++11的出现和广泛支持让我们需要重新认识一下这门“古老”语言的新面貌。另外，通过对比Java和C#，我们或许能够对这些语言有更深入的认识。
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C#和Java相似：它们都把程序编译成某种“字节码”，然后在某种“虚拟机”上执行该字节码。此外，它们的语法形式都深受C++影响。另外，它们还是相互竞争的关系。因此，把它们放在一起比较是有意义的。
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前言
除了上一篇中提到的使用 Shell 处理日志等文本数据，我们在日常工作中更多时候需要处理各种结构化数据。
存储结构化数据的组件通常而言是关系型数据库，各种各样的业务数据和统计数据通常都会存放到关系型数据库中。
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假设我们现在有这样一个任务，需要快速从 Nignx logs 中统计出访问量前10的 ip 及其访问次数。
以 github 上的nginx_logs 为例 (格式参考官方文档)
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什么是 ELK
ELK 是三个开源项目的首字母缩写,分别为： Elasticsearch，Logstash 和 Kibana。
分别解决什么问题
1. Logstash
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在日常的工作过程中，我们常常会遇到各种需要分析数据的场景，简单的比如说统计今天服务访问中有多少请求的 status_code 是 500，或是从几天的后台服务 log 中寻找特定的 log 来定位错误。复杂的情况下可能涉及到多天的数据聚合发现异常，或是从实时日志中统计用户信息，甚至是从TB、PB级别的数据中检索、聚合出需要的信息。
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