1. 在本方案中,我们要将数据存储到HBase中,所以使用flume中提供的hbase sink,同时,为了清洗转换日志数据,我们实现自己的AsyncHbaseEventSerializer. package com.ncc.dlut; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.flume.Context; im…

NoSql存储日志数据之Spring+Logback+Hbase深度集成 关键词:nosql, spring logback, logback hbase appender 技术框架:spring-data-hadoop, logback 一些比较重要的日志信息需要经常查看,比如用户行为日志,报错或关键业务日志数据然而同一系统多结点运行时这个工作会变的非常繁琐. 本例借用Logback日志框架和Hbase数据库来解决这一问题. 主要功能: 所有结点日志数据可通过配置同步到一个Hbase数据库 与…

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地…

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问…

MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分…

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0…

摘要:日常工作中,企业需要将通过ECS.容器.移动端.开源软件.网站服务.JS等接入的实时日志数据进行应用开发.包括对日志实时查询与分析.采集与消费.数据清洗与流计算.数据仓库对接等场景.本次分享主要介绍日志数据如何同步到MaxCompute.具体讲解如何通过Tunnel,DataHub,日志服务SLS以及Kafka将日志数据投递到MaxCompute的参数介绍和详细同步过程等内容. 演讲嘉宾简介:刘建伟,阿里云智能技术支持工程师 本次直播视频精彩回顾,戳这里!https://yq.aliyun…

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地…

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件…

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的…