接着上一篇博客:InfluxDB简介及安装,这篇博客介绍下Linux环境下Telegraf安装以及其功能特点... 官网地址:influxdata 官方文档:telegraf文档 环境:CentOS7.4 64位 Telegraf版本:0.11.1-1 一.Telegraf介绍 1.基本介绍 Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.内存占用小,通过插件系统可轻松添加支持其他服务的扩展. Influxdb 是一个开源的分布式

nmon nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具,它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况,并且能输出结果到文件中,然后通过nmon_analyzer工具产生数据文件与图形化结果.相较于其它系统资源监控工具,nmon所记录的信息比较全面.它可以对以下数据进行监控: cpu占用率 内存使用情况 磁盘I/O速度.传输和读写比率 文件系统的使用率 网络I/O速度.传输和读写比率.错误统计率与传输包的大小 消耗资源最多的进程 计算机详细信息和资源 页面空间和页面

之前做过淘宝PC端宝贝和店铺数据的采集,后来需要做APP端的数据采集,因为没有学过Android,以前也都是做PC端的软件,有没有其他方法呢? 突然想到了用手机模拟器,可以在电脑端控制运行手机APP端的软件,再结合软件程序发送命令来实现采集数据,APP以闲鱼为例: 主要分为: 1.连接设备: 2启动咸鱼APP 3.搜索框输入内容并搜索: 4.采集内容 5.点击进入宝贝,查看宝贝详情 6.一页采集完滚动 直至最后采集完成! 导出Excel数据: 二.同时连接多个设备 最近又研究了下多设备的采集,一

概述 flume是在2011年被首次引入到Cloudera的CDH3分发中,2011年6月,Cloudera将flume项目捐献给Apache基金会.2012年,flume项目从孵化器变成了顶级项目,在孵化的这一年中,开发人员就已经开始基于Star Trek Themed标签对flume进行重构,并创建了flume-NG(Flume the next Generation).    Apache的flume-NG是一个分布式的,可靠的,和可用的系统.能有效地收集,汇总和移动大量的从许多不同的来源

第一部分 Telegraf 部署和配置 Telegraf 是实现 数据采集 的工具.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. 在平台监控系统中,可以使用 Telegraf 采集多种组件的运行信息,而不需要自己手写脚本定时采集,大大降低数据获取的难度:且 Telegraf 配置极为简单,只要有基本的 Linux 基础即可快速上手.Telegraf 按照时间序列采集数据,数据结构中包含时序信息,借助 Influxdb 可以针采集得到的数据完成各种分析

笔记之Python网络数据采集 非原创即采集 一念清净, 烈焰成池, 一念觉醒, 方登彼岸 网络数据采集, 无非就是写一个自动化程序向网络服务器请求数据, 再对数据进行解析, 提取需要的信息 通常, 有api可用, api会比写网络爬虫程序来获取数据更加方便. Part1 创建爬虫 Chapter1 初建网络爬虫 一旦你开始采集网络数据, 就会感受到浏览器为我们所做的所有细节, 它解释了所有的html, css, JavaScript 网络浏览器是一个非常有用的应用, 它创建信息的数据包, 发送

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫

inflxudb1.7.7 1.拉取最新的镜像 docker pull influxdb 2.运行实例: docker run -d --restart=always -p 8086:8086 -p 8083:8083  -p 2003:2003  -v /root/docker/influxdb/data/:/var/lib/influxdb/data  -v /root/docker/influxdb/dump/:/var/lib/influxdb/dump/ -e INFLUXDB_GRA

QueryList.class.php是一个非常方面的网站数据采集工具.可以在这个上面采集别的网站数据. /*调用开始*/ require 'QueryList.class.php';header('Content-type:text/html;charset=gb2312');//采集OSC的代码分享列表,标题 链接 作者$url = "http://www.oschina.net/code/list";$reg = array("title"=>array

功能远超Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等采集工具 注:由于文章篇幅有限,完整文档可扫免费获取 深知其他组件的局限性,才能彰显DBus的优越感 当前有很多数据采集工具(Sqoop.DataX.Flume.Logatash.Filebeat等),他们或多或少都存在一些局限性. 一个共性问题是缺乏统一的数据源端管控,所以也就无法找到统一的数据入口,那后续处理元数据或者血缘分析会异常困难.除此之外,现有各种数据采集工具的数据同步方法也有一定的局限性.比如: (1)

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

4年!我对OpenStack运维架构的总结 原创: 徐超 云技术之家 今天 前言 应“云技术社区”北极熊之邀,写点东西.思来想去云计算范畴实在广泛,自然就聊点最近话题异常火热,让广大云计算从业者爱之深.痛之切,想说一声爱你,不容易的OpenStack吧. 这里,仅从技术角度出发,谈谈OpenStack云平台在部署.架构和运维实施等方面的感想. 缘起,在2014年大二首次接触到OpenStack,当时国内外资料远没有当前这么丰富,为安装一个OpenStack H版环境(一台笔记本用VMware W

这里,仅从技术角度出发,谈谈OpenStack云平台在部署.架构和运维实施等方面的感想. 缘起,在2014年大二首次接触到OpenStack,当时国内外资料远没有当前这么丰富,为安装一个OpenStack H版环境(一台笔记本用VMware Workstation虚拟出2台虚拟机)愣是用了1个星期多,最后仍然创建虚拟机失败.后来为了学习OpenStack,临近毕业时特意去上海实习工作,不觉间已经四年了. OpenStack涉及的东西太多太多,计算.存储.网络.架构.产品.运维.监控和性能优化.代

本文选自云栖大会下一代云数据库分析专场讲师自修的演讲——<TSDB云边一体化时序时空数据库技术揭秘> 自修 —— 阿里云智能数据库产品事业部高级专家 认识TSDB 第一代时序时空数据处理工具 虽然通用关系数据库可以存储时序数据,但是由于缺乏针对时间的特殊优化,比如按时间间隔存储和检索数据等等,因此在处理这些数据时效率相对不高. 第一代时序数据典型来源于监控领域,直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式. 以RRDTool,Wishper为代表,通常这类系统处理的数据模型比较单一

本文选自云栖大会下一代云数据库分析专场讲师自修的演讲——<TSDB云边一体化时序时空数据库技术揭秘> 自修 —— 阿里云智能数据库产品事业部高级专家       认识TSDB 第一代时序时空数据处理工具 虽然通用关系数据库可以存储时序数据,但是由于缺乏针对时间的特殊优化,比如按时间间隔存储和检索数据等等,因此在处理这些数据时效率相对不高. 第一代时序数据典型来源于监控领域,直接基于平板文件的简单存储工具成为这类数据的首先存储方式. 以RRDTool,Wishper为代表,通常这类系统处理的数据

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

换作Linux:  1.杀使用内存大,非必要的进程 2.增加连接数 3.磁盘分区的碎片整理 4.服务优化,把不要的服务关闭 5.更换性能更好的硬件,纵向升级 常见优化手段: 1.更换性能更好的硬件,纵向升级 2.系统配置优化 3.优化应用程序,修正不正确地方 4.负载均衡,把应有平分到多台机器上,横向升级 5.网络优化,使用速度更高的网卡 6.做Raid,LVM,提高硬盘的IO 7.涉及数据库的话,就要正确选择数据库系统. 二.影响系统性能的因素: 1.内存 2.CPU运算能力 3.硬盘的IO 

[创建时间:2015-08-26 22:00:12] NetAnalyzer下载地址 第一次写技术相关的博客,不足之处还请担待并告知. 在开始之前,先简单介绍一下NetAnalyzer, NetAnalyzer是一款集网络数据采集.报文协议分析.统计.网络流量监控于一体的网络管理工具软件,你可以直接认为NetAnalyzer就是中文(简化)版的Wrishark,哈哈,有点夜郎自大了,不过不要在意这些细节. 接下来看看我在代码中的一段注释: /* * 项目开始时间:2011-09-17 * 2.0

[创建时间:2015-08-27 22:15:17] NetAnalyzer下载地址 经过前两篇的瞎扯,你是不是已经厌倦了呢,那么这篇让我们来点有意思的吧,什么,用C#.不,这篇我们先来C++的 Winpcap开发环境配置 完成了对Winpcap的介绍,什么,你没看到Winpcap的介绍,左转,百度(其实,真的是不想复制).我们就需要做一点有用的事情,比如写一个简单的数据采集工具.当然在此之前,我们需要配置Winpcap的开发环境. (1) 运行环境设置 Win32 平台下Winpcap应用程序