Date: 20140207Auth: Jin 设置一个LOG收集系统1. 收集原生(不解析,不压缩)的业务日志和WEB日志(NGINX,PHP)2. 提供给开发,测试直接阅读和下载 需求分析原生日志,所以不需要其他程序介入,需要收集和阅读下载,具体分析开发测试人员拿到日子自行处理1.收集可以通过FTP采集2.阅读和下载可以通过WEB形式3.收集周期可以通过crontab控制脚本实现, 初步设置为每小时4.核心是收集日子的脚本,考虑到扩展和重复使用,我使用python编写d 步骤一.搭建FTP服…

目录 elk简介 官方帮助 rsyslog rsyslog日志采集介绍与使用 综合实验 案例一: 单机ELK部署 案例二. JAVA环境配置,部署 filebeat+Elasticsearch apache日志收集配置 nginx日志收集配置 mysql slow 慢日志收集配置 tomcat日志收集 elk简介 ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件.新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工…

K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 目录 K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 1 收集K8S日志方案 1.1 传统ELk模型缺点: 1.2 K8s容器日志收集模型 2 制作tomcat底包 2.1 准备tomcat底包 2.1.1 下载tomcat8 2.1.2 简单配置tomcat 2.2 准备docker镜像 2.2.1 创建dockerfile 2.2.2 准备dockerfile所需文件 2.2.3 构建docker 3 部署ElasticSearch 3.1 安装Ela…

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…

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…

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…

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…

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…

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,…

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接处理就行,我自己已经验证了…