安装kafka curl -L -O https://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.10.2.1/kafka_2.10-0.10.2.1.tgz tar xf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz cd kafka_2.10-0.10.2.1 cd config/ vim zookeeper.properties  新加 host.name=192.168.0.248advertised.host.name=192.168.0.248 cd ../bi…

原文链接:http://www.sjsjw.com/kf_cloud/article/020376ABA013802.asp 目的 实时监听某目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整) 源码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File;…

目的 实时监听多个目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整) 源码 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundExce…

目的 实时监听某目录下的日志文件,如有新文件切换到新文件,并同步写入kafka,同时记录日志文件的行位置,以应对进程异常退出,能从上次的文件位置开始读取(考虑到效率,这里是每100条记一次,可调整)   源码: import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundEx…

为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在github 地址:https://github.com/johnmpage/logback-kafka 本来打算引用一下这个jar就完事了,没想到在pom里下不下来,只好把源码下了,拷贝了代码过来,自己修改一下. 首先,安装一个Kafka,作为一个懒得出神入化得程序员,我选择的安装方式是 启动zookeeper容器 docke…

原文链接:使用Log4j将程序日志实时写入Kafka 很多应用程序使用Log4j记录日志,如何使用Kafka实时的收集与存储这些Log4j产生的日志呢?一种方案是使用其他组件(比如Flume,或者自己开发程序)实时监控这些日志文件,然后发送至Kafka.而另外一种比较便捷的方案是使用Kafka自带的Log4jAppender,在Log4j配置文件中进行相应的配置,即可完成将Log4j产生的日志实时发送至Kafka中. 本文以Kafka0.8.2为例,介绍KafkaLog4jAppender的配置…

1.部署Redis 1.1.下载redis [root@linux-node2 ~]# wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.6.tar.gz [root@linux-node2 ~]# .tar.gz [root@linux-node2 ~]# /usr/loca/src [root@linux-node2 ~]# cd /usr/local/src/redis- [root@linux-node2 redis-]# make [ro…

logstash->redis->logstash->elasticsearch 1.安装部署redis cd /usr/local/src wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz tar xf redis-3.2.8.tar.gz cd redis-3.2.8/ make ln -s /usr/local/src/redis-3.2.8 /usr/local/redis cd /usr/local/redis/…

ELK快速入门三-logstash收集日志写入redis 用一台服务器部署redis服务,专门用于日志缓存使用,一般用于web服务器产生大量日志的场景. 这里是使用一台专门用于部署redis ,一台专门部署了logstash,在linux-elk1ELK集群上面进行日志收集存到了redis服务器上面,然后通过专门的logstash服务器去redis服务器里面取出数据在放到kibana上面进行展示 部署redis 下载安装redis [root@linux-redis ~]# wget http:…

https://blog.51cto.com/tryingstuff/2052271 场景需求 在有些不需要安装java环境的服务器如Nginx,php等为主的web 应用可以使用filebeat来对这些服务日志进行收集.Filebeat用于收集本地文件的日志数据. 它作为服务器上的代理安装,Filebeat监视日志目录或特定的日志文件,尾部文件,并将它们转发到Elasticsearch或Logstash进行索引.logstash 和filebeat都具有日志收集功能,filebeat更轻量,使…

方案 日志收集的方案有很多,包括各种日志过滤清洗,分析,统计,而且看起来都很高大上.本文只描述一个打入kafka的功能. 流程:app->kafka->logstash->es->kibana 业务应用直接将日志打入kafka,然后由logstash消费,数据进入es. 另一方面,应用在服务器上会打日志文件. 如图: 详细 初步实现 首先,我们来初步实现这个方案,搭建elk略去不谈,其中特别注意各个版本的兼容.这里主要在代码层面讲解如何实现的历程. 要将日志数据写入kafka,我们…

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…

简述 本文记录logstash的output配置为kafka的过程.这里是简单的例子,输入为stdin,本文主要目的是为了记录在这次配置过程中遇到的问题和解决的过程及总结. 关于kafka集群的搭建可以参考:https://www.cnblogs.com/ldsggv/p/11010497.html 一.logstash的conf文件配置 input{ stdin {} } output{ stdout { codec => rubydebug } kafka { bootstrap_serve…

1. 概述 一个完整的采集链路的流程如下: 所以要进行采集链路的部署需要以下几个步聚: nginx的配置 filebeat部署 logstash部署 kafka部署 kudu部署 下面将详细说明各个部分的部署方法,以及一些基本的配置参数. 2. 部署流程 nginx 1. 安装 nginx安装直接去官网下载一个压缩文件解压然后用sbin/nginx运行就可以了. 2. 配置 2.1 日志输出格式 nginx是采集链路的第一个环节,后面的日志采集系统是通过采集nginx日志进行分析的.本节主要对n…

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients…

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards…

面向Windows的编程人员应该不会对Event Log感到陌生,以至于很多人提到日志,首先想到的就是EventLog.EventLog不仅仅记录了Windows系统自身针对各种事件的日志,我们的应用也可以利用提供的API将日志消息写到EventLog中.与EventLog相关的API都定义在System.Diagnostics.EventLog这个类型中,我们不仅仅可以利用它读取.写入和删除日志,还可以使用它来创建和删除Event Source..NET Core的日志模型利用EventLog…

定义在NuGet包"Microsoft.Extensions.Logging.Debug"中的DebugLogger会直接调用Debug的WriteLine方法来写入分发给它的日志消息.如果需要使用DebugLogger来写日志,我们需要将它的提供者DebugLoggerProvider注册到LoggerFactory上.由于定义在Debug类型中的所有方法都是针对Debug编译模式的,所以在只有针对Debug模式编译的应用中使用DebugLogger才有意义.这里将的"De…

如题  建议将日志级别设置为ERROR.这样可以避免存储过多的数据到数据中. 1  logback 配置文件(如下) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <configuration scan="true"> <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender&q…

将日志写入EventLog 面向Windows的编程人员应该不会对Event Log感到陌生,以至于很多人提到日志,首先想到的就是EventLog.EventLog不仅仅记录了Windows系统自身针对各种事件的日志,我们的应用也可以利用提供的API将日志消息写到EventLog中.与EventLog相关的API都定义在System.Diagnostics.EventLog这个类型中,我们不仅仅可以利用它读取.写入和删除日志,还可以使用它来创建和删除Event Source..NET Core的…

定义在NuGet包“Microsoft.Extensions.Logging.Debug”中的DebugLogger会直接调用Debug的WriteLine方法来写入分发给它的日志消息.如果需要使用DebugLogger来写日志,我们需要将它的提供者DebugLoggerProvider注册到LoggerFactory上.由于定义在Debug类型中的所有方法都是针对Debug编译模式的,所以在只有针对Debug模式编译的应用中使用DebugLogger才有意义.这里将的“Debug编译模式”涉及…

讲到log4j,现在国外基本是没有开发者用这个框架了,原因大致有几点,1.功能太少:2.效率低下:3.线程锁bug等等等各种莫名其妙的bug一直都没解决. 其实最重要的是log4j的作者自己也放弃了log4j,该作者现在在维护logback项目(现在主流的日志记录框架,彻底推翻了log4j的架构重写了,功能很强大),所以log4j以后基本不会再用了. 讲到这里,还是要研究一下要怎么实现的日志记录框架,那么要写个日志记录框架,得要熟悉日志记录系统的整体设计思路.于是自己构思了一晚上,花了一上午时间…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt262 以下都是log4j.properties要写入的内容: 一:参数介绍: 1.Log4J配置文件的基本格式如下: [plain] view plaincopy #配置根Logger log4j.rootLogger  =   [ level ]   ,  appenderName1 ,  appenderName2 ,  - #配置日志信息输出目的地Appender l…

首先是关于flume的基础介绍 组件名称 功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,运行在一个独立线程. Channel通道 连接 sources 和 sinks ,这个有点像一个队列. Events事件 传输的基本数据负…

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严…

import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,#控制台打印的日志级别 filename='log_new.log', # 将日志写入log_new.log文件中 filemode='a',##模式,有w和a,w就是写模式,每次都会重新写日志,覆盖之前的日志 #a是追加模式,默认如果不写的话,就是追加模式 format= '%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelnam…

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp…

日志 日志是跟踪软件运行时所发生的事件的一种方法.软件开发者在代码中调用日志函数,表明发生了特定的事件.事件由描述性消息描述,该描述性消息可以可选地包含可变数据(即,对于事件的每次出现都潜在地不同的数据).事件还具有开发者归因于事件的重要性:重要性也可以称为级别或严重性. logging提供了一组便利的函数,用来做简单的日志.它们是 debug(). info(). warning(). error() 和 critical(). logging函数根据它们用来跟踪的事件的级别或严重程度来命名.…

# -*- coding: cp936 -*- # test.py #http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3492860.html #logging日志管理 #将日志写入文件 import logging #创建日志log文件,注意是log后缀 log_filename='loggingTest.log' #设置日志格式 log_format='%(filename)s [%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message…

[任务8]将日志写入log(glog) glog简介 glog是google开源的一个日志系统,相比较log4系列的日志系统,它更加轻巧灵活,而且功能也比较完善 glog配置使用资料 下载glog 命令:git clone https://github.com/google/glog.git 如果没有git命令:yum -y install git 编译glog 进入glog目录,打开README文件,按照其中的提示步骤进行编译:./autogen.sh && ./configure &a…