一.下载WebLog Expert日志分析工具 官网下载地址:http://www.weblogexpert.com/download.htm 二.安装 安装很简单,点击“下一步”默认安装即可 三.配置tomcat,自动生成访问日志(localhost_access_YYYY_MM_dd.log) Tomcat默认情况下是没有开启自动生成访问日志,也就是说在tomcat/logs目录下没有类似access.log的日志文件,开启tomcat访问日志需要修改tomcat/conf/server.x

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.项目背景与数据情况 1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:当前页面 一.借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表.这里我们选择分区表,以日期作

MySQL 慢查询日志分析及可视化结果 MySQL 慢查询日志分析 pt-query-digest分析慢查询日志 pt-query-digest --report slow.log 报告最近半个小时的慢查询: pt-query-digest --report --since 1800s slow.log 报告一个时间段的慢查询: pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50'

<Unix/Linux日志分析与流量监控>书稿完成 近日,历时3年创作的75万字书稿已完成,本书紧紧围绕网络安全的主题,对各种Unix/Linux系统及网络服务日志进行了全面系统的讲解,从系统的原始日志(RawLog)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与取证环节,在本书提供多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,采用带有故事情节的案例分析手法,使读者身临其境的检验自己的应急响应和计算机取证能力.本书以运维工程师的视角,通过各种日志,脚本

yhd日志分析(一) 依据yhd日志文件统计分析每日各时段的pv和uv 建hive表, 表列分隔符和文件保持一致 load数据到hive表 写hive sql统计pv和uv, 结果保存到hive表2 使用sqoop从hive表2导出结果数据到mysql mysql表格式: daily_hour_visit(date, hour,uv, pv) 环境: CentOS 6.4 hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hive-0.13.1-cdh5.3.6 sqoop-1.4.5-cdh5.3.

背景: Ossec安装后用了一段时间的analogi作为ossec的报警信息显示平台,但是查看报警分类信息. 以及相关图标展示等方面总有那么一点点的差强人意,难以分析.因此使用逼格高一点的splunk作为 日志分析平台就变得很有必要了. 操作: 一.ossec服务端配置 (1)配置ossec数据转发至splunk监听端口 [root@localhost html]# vim /opt/ossec/etc/ossec.conf 在<ossec_config>标签下添加<syslog_out

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界

Log Parser(微软网站下载)是微软公司出品的日志分析工具,它功能强大,使用简单,可以分析基于文本的日志文件.XML 文件.CSV(逗号分隔符)文件,以及操作系统的事件日志.注册表.文件系统.Active Directory.它可以像使用 SQL 语句一样查询分析这些数据,甚至可以把分析结果以各种图表的形式展现出来. Log Parser 的安装很简单,没有什么特别的,安装之后,可以在安装目录下找到 LogParser.chm 这个文件,该文件是 LogParser 的帮助文件,为英语语言

HDInsight-Hadoop实战(一)站点日志分析 简单介绍 在此演示样例中.你将使用分析站点日志文件的 HDInsight 查询来深入了解客户使用站点的方式.借助此分析.你可查看外部站点一天内对该站点的訪问频率以及用户体验的站点错误总结. 在此教程中,你将学习怎样使用 HDInsight: 连接到包括站点日志文件的 Azure Storage Blob 创建配置单元表以查询这些日志 创建配置单元查询以分析数据 使用 Microsoft Excel 连接到 HDInsight(使用 ODBC

我们只能通过各种系统日志来分析网站的运行状况,对于部署在IIS上的网站来说,IIS日志提供了最有价值的信息,我们可以通过它来分析网站的响应情况,来判断网站是否有性能问题,或者存在哪些需要改进的地方 对于一个需要长期维护的网站来说,如何让网站长久稳定运行是件很有意义的事情.有些在开发阶段没有暴露的问题很有可能就在运维阶段出现了,这也是很正常的.还有些时候,我们希望不断地优化网站,让网站更快速的响应用户请求,这些事情都发生在开发之后的运维阶段. 与开发阶段不同的,运维阶段不可能让你去调试程序,发现各

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持. 基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行

发现一个强大的图形化IIS日志分析工具:Log Parser Studio. 安装 需要先安装Log Parser下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=24659安装Log Parser Studio 下载地址:http://gallery.technet.microsoft.com/Log-Parser-Studio-cd458765 运行 安装完成第一个文件之后,解压第二个文件,

应用场景: ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads Elasticsearch: 是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java 开发的,并作为Apache许可条

前言:通常体质被分散存储在不同的设备上面,在庞大的服务器集群中,我们需要集中化的管理,日志的统计和检索,一般我们使用grep和awk,wc等linux命令虽然能够实现检索和统计,但是呢,对于要求更高的查询,排序等环境会有很大的压力和瓶颈:于是我们需要对于日志进行集中化的管理,将所有机器上面的日志信息进行收集,汇总到一起,完整的日志数据具有非常重要的作用: 1)信息查找 ,通过检索日志信息,定位相应的bug,及时找出解决方案 2)服务诊断(信息判断),通过检索日志信息,进行统计和分析,从而了解服务

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

Eventlog Analyzer日志管理系统.日志分析工具.日志服务器的功能及作用 Eventlog Analyzer是用来分析和审计系统及事件日志的管理软件,能够对全网范围内的主机.服务器.网络设备.数据库以及各种应用服务系统等产生的日志,进行全面收集和细致分析,通过统一的控制台进行实时可视化的呈现. 通过定义日志筛选规则和策略,帮助IT管理员从海量日志数据中精确查找关键有用的事件数据,准确定位网络故障并提前识别安全威胁,从而降低系统宕机时间.提升网络性能.保障企业网络安全. 一.日志管理

关于syslog日志功能详解 事件日志分析.EventLog Analyzer 一.日志管理 保障网络安全 Windows系统日志分析 Syslog日志分析 应用程序日志分析 Windows终端服务器日志监控 Syslog服务器 通用日志解析 & 索引(ULPI)技术 事件日志监控 云设施日志监控 数据库审计 二.应用程序日志分析 监控和分析应用日志 IIS Web服务器日志分析 IIS FTP服务器日志分析 DHCP Windows应用日志分析 DHCP Linux应用日志分析 MS SQL数

转自 http://www.cppblog.com/koson/archive/2010/07/19/120773.html           hive 简介         hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制,并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理.我们可以把 hive 中海量结构化数据看成一个个的表,而实际

应用场景:ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads  Elasticsearch: 是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口. Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条