用logstash收集日志并发送到redis,然后通过logstash取redis数据写入到es集群,最近kibana显示日志总是中断,日志收集不过来,客户端重启发现报错: Failed to send event to Redis CommandError: OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'.> 根据报错推断redis满了,在客户端清空redis 重启收集端的logstash  可以重新写入数据,由此判断有进程不断写…

传统系统日志收集的问题 在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上使用传统的命令方式查询,这样效率非常底下. 通常,日志被分散在储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总. 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们使用grep…

一.ELK简介 在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上使用传统的命令方式查询,这样效率非常低下.因此我们需要集中化的管理日志,ELK则应运而生.ELK=ElasticSeach+Logstash+Kibana,日志收集原理如下所示. 1.每台服务器集群节点安装Logstash日志收集系统插件 2.每台服务器节点将日志输入到Logstash中 3.Logstash将该日志格式化为json格式,根据每天创建不同的索引,输…

用ElasticSearch,LogStash,Kibana搭建实时日志收集系统 介绍 这套系统,logstash负责收集处理日志文件内容存储到elasticsearch搜索引擎数据库中.kibana负责查询elasticsearch并在web中展示. logstash收集进程收获日志文件内容后,先输出到redis中缓存,还有一logstash处理进程从redis中读出并转存到elasticsearch中,以解决读快写慢速度不一致问题. 官方在线文档:https://www.elastic.co…

ELK+kafka构建日志收集系统   原文  http://lx.wxqrcode.com/index.php/post/101.html   背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里: 传送门 ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前…

快速搭建应用服务日志收集系统(Filebeat + ElasticSearch + kibana) 概要说明 需求场景,系统环境是CentOS,多个应用部署在多台服务器上,平时查看应用日志及排查问题十分不变.索性搭建一个服务器日志收集系统,由于每日日志规模仅在G级别,所有前期暂先不搭建集群. 技术方案是 Filebeat + ElasticSearch + kibana (日志服务器上安装ElasticSearch,Kibana,其他应用服务器上安装Filebeat); 没有考虑加上Logsta…

最近搞了一个logstash kafka elasticsearch kibana 整合部署的日志收集系统.部署参考lagstash + elasticsearch + kibana 3 + kafka 日志管理系统部署 02 上线过程中有一些环节,觉得还是值的大家注意的比如: 1,应用运维和研发人员要讨论一下日志格式的定义, 2,在logstash取日志和消费端logstash消费日志麻.过滤日志的时候怎么要高效,避免服务本身告成系统压力过大,如果每天要处理过亿日志量,性能不注意,哈哈,可以使…

项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c++开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C++也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发现是系统底层处理异常了,…

本节主要内容: 1. 日志收集系统设计2. 日志客户端开发 1. 项目背景    a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题    b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足    c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2. 解决方案    a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统    b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志    c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 3. 面临的问题   …

Go实现日志收集系统1 项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c++开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C++也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发…

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储…

再次整理了一下这个日志收集系统的框,如下图 这次要实现的代码的整体逻辑为: 完整代码地址为: https://github.com/pythonsite/logagent etcd介绍 高可用的分布式key-value存储,可以用于配置共享和服务发现 类似的项目:zookeeper和consul 开发语言:go 接口:提供restful的接口,使用简单 实现算法:基于raft算法的强一致性,高可用的服务存储目录 etcd的应用场景: 服务发现和服务注册 配置中心(我们实现的日志收集客户端需要用到…

一.日志收集系统架构设计 图1 图2 二.开发环境 1.安装jdk jdk-8u51-windows-x64.exe 安装目录:C:\Program Files\jdk8 2.安装zookeeper zookeeper-3.3.6.tar.gz 安装目录: C:\Program Files\zookeeper-3.3.6 配置: C:\Program Files\zookeeper-3.3.6\conf 把配置文件:zoo_sample.cfg,改名成:zoo.cfg 修改部署路径为你安装的路径…

作者:大数据女神-诺蓝(微信公号:dashujunvshen).本文是36大数据专稿,转载必须标明来源36大数据. 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种…

Fluentd是一个日志收集系统,它的特点在于其各部分均是可定制化的,你可以通过简单的配置,将日志收集到不同的地方. 目前开源社区已经贡献了下面一些存储插件:MongoDB, Redis, CouchDB,Amazon S3, Amazon SQS, Scribe, 0MQ, AMQP, Delayed, Growl 等等. 本文要介绍的是在Fluentd的最新版中已经内置的MongoDB支持.主要通过一个收集Apache日志的例子来说明其使用方法: 机制图解 安装 为了完成相关的测试,需要安装…

EFK介绍 EFK,全称Elasticsearch Fluentd Kibana ,是kubernetes中比较常用的日志收集方案,也是官方比较推荐的方案. 通过EFK,可以把集群的所有日志收集到Elasticsearch中,然后可以对日志做分析.一般用于故障排查,数据分析等... 数据流示意图 官方项目 https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/fluentd-elasticsearch 小技巧,如果…

Go实现日志收集系统4   到这一步,我的收集系统就已经完成很大一部分工作,我们重新看一下我们之前画的图: 我们已经完成前面的部分,剩下是要完成后半部分,将kafka中的数据扔到ElasticSearch,并且最终通过kibana展现出来 ElasticSearch 官网地址这里介绍了非常详细的安装方法:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 但是其实这里是需要配置一些东西的,要不然直接启动是会悲剧的,在网上找了一个地址,如果出现类似的错误直…

Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础知识 1.数据流模型  Flume的核心是把数据从数据源收集过来,再送到目的地.为了保证输送一定成功,在送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正到达目的地后,删除自己缓存的数据.  Flume传输的数据的基本单位是Event,如果是文本文件,通常是一行记录,这也是事务的基本单位.Event从S…

在<基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计>中,我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计,以及为什么做这样的设计.在本节中,我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume的功能改进和对系统做的优化. 1 Flume的问题总结 在Flume的使用过程中,遇到的主要问题如下: a. Channel“水土不服”:使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小不够的异常:使用FileChannel又导致IO繁忙的问题: b. HdfsSink的性能问…

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.…

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.…

    Flume是Cloudera提供的日志收集系统,具有分布式.高可靠.高可用性等特点,对海量日志采集.聚合和传输, Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方, 同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方的能力. Flume 部署结构   flume架构简单,可靠,灵活, 数据流(data flow)是flume中最主要的抽象,data flow描述了数据从产生,传输.处理并最终写入目的地的一条路径, 数据流由一系列逻辑节点组成,它们能对接受到的事件(EVENT)进行传…

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布…

Apache Flume是一个分布式.可靠.可用的系统,用于从大量不同的源有效地收集.聚合.移动大量日志数据进行集中式数据存储. Flume简介 Flume的核心是Agent,Agent中包含Source.Channel.Sink.Agent是最小的独立运行单位.在Agent中,数据流向为Source->Channel->Sink. 其中, Source:收集数据,传递给Channel.支持多种收集方式,如RPC.syslog.监控目录. Channel:数据通道,接收Source的数据并储存…

Flume知识点: Event 是一行一行的数据 1.flume是分布式的日志收集系统,把收集来的数据传送到目的地去. 2.flume里面有个核心概念,叫做agent.agent是一个java进程,运行在日志收集节点. 3.agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink. 3.1 source组件是专用于收集日志的,可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro.thrift.exec.jms.spooling directory.netcat.sequence gen…

问题: 在做日志收集系统时使用到etcd,其中server端在linux上,首先安装第三方包(windows)(安装过程可能会有问题,我遇到的是连接谷歌官网请求超时,如果已经出现下面的两个文件夹并且文件夹中都有内容则可以不理会错误): go get -u -v github.com/coreos/etcd/clientv3 完成之后,在开发环境中会增加两个文件夹: . src\go.etcd.io . src\github.com\coreos 客户端测试程序(go语言,命名为main.go,注…

前言 本文将简单介绍两种基于Flume的日志收集系统可能的架构方案,可根据不同的实际场景参考使用. 方案一 示例图如下: 说明: 每个日志源(http上报.日志文件等)对应一个Agent-c用于收集对应日志, 收集来的日志可以流到Agent-s-1或Agent-s-2: Agent-c的Sink处理器采用轮询负载均衡策略,一方面可以分担压力,另一方面可增加系统可用性,即使一个Agent-s出现故障,系统可正常运行: 最后,Agent-s-1和Agent-s-2的通道处理器配置为分流模式,将不同p…

1.flume是分布式的日志收集系统,把收集来的数据传送到目的地去.2.flume里面有个核心概念,叫做agent.agent是一个java进程,运行在日志收集节点.通过agent接收日志,然后暂存起来,再发送到目的地.3.agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink. 3.1 source组件是专用于收集日志的,可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro.thrift.exec.jms.spooling directory.netcat.sequence gen…

 2017-09-06 朱洁 大数据和云计算技术 任何一个生产系统在运行过程中都会产生大量的日志,日志往往隐藏了很多有价值的信息.在没有分析方法之前,这些日志存储一段时间后就会被清理.随着技术的发展和分析能力的提高,日志的价值被重新重视起来.在分析这些日志之前,需要将分散在各个生产系统中的日志收集起来.本节介绍广泛应用的Flume日志收集系统. 一.概述 Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可用的分布式日志收集系统,现在已经是Apache的顶级项目.同Flume相似的日志收集系统还有…

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.…