本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在

海量日志数据提取某日访问百度次数最多的那个IP的Java实现 前几天在网上看到july的一篇文章<教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题>,里面说到百度的一个面试题目,题目如下: 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. july里面的分析如下. 1.  分而治之/hash映射:针对数据太大,内存受限,只能是:把大文件化成(取模映射)小文件,即16字方针:大而化小,各个击破,缩小规模,逐个解决 2.  hash统计:当大文件转化了小文件,那么我们便可以采用常规的hash_m

1.Flume概念 flume是分布式日志收集系统,将各个服务器的数据收集起来并发送到指定地方. Flume是Cloudera提供的一个高可用.高可靠.分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统.Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(可定制)的能力. 2.Event的概念 flume的核心:把数据从数据源source收集过来,再将收到的数据发送到指定的目的地sink.发送到sink之前,会先缓存到channel,待数

Flume支持众多的source和sink类型,详细手册可参考官方文档,更多source和sink组件 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html Flume官网入门指南: 1:Flume的概述和介绍: (1):Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.(2):Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外部存储系统中(3):一般的采

ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper 构建海量日志分析平台 参考:http://www.tuicool.com/articles/R77fieA 我在做ELK日志平台开始之初选择为ELK+Redis直接构建,在采集nginx日志时一切正常,当我采集我司业务报文日志类后,logstash会报大量的redis connect timeout.换成redis cluster后也是同样的情况后,就考虑对消息中间件进行替换重新选型,经过各种刷文档,决定选用kafka来替换redis.根

海量日志采集Flume(HA) 1.介绍: Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 2.日志采集 Flume-对哪个ip  哪个端口进行监控 --- 数据监控-接收数据----内存-存储本地硬盘 3.数据处理 Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. Flume提供了从

0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十

介绍 我是NDPmedia公司的大数据OLAP的资深高级工程师, 专注于OLAP领域, 现将一个成熟的可靠的高性能的海量实时OLAP数据仓库介绍给大家: druid.io NDPmedia在2014年3月就开始使用, 见链接: http://blog.csdn.net/chenyi8888/article/details/37594771 druid是个很新的平台, 2013年底才开源出来, 虽然出现的比较晚, 但druid发展很快, 中国有几个公司开始使用, 2015年druid将会是爆发的一

Flume 是什么? Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. Flume 特点1.可靠性 当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on f

介绍 我是NDPmedia公司的大数据OLAP的资深高级工程师, 专注于OLAP领域, 现将一个成熟的可靠的高性能的海量实时OLAP数据仓库介绍给大家: druid.io NDPmedia在2014年3月就开始使用, 见链接: http://blog.csdn.net/chenyi8888/article/details/37594771 druid是个很新的平台, 2013年底才开源出来, 虽然出现的比较晚, 但druid发展很快, 中国有几个公司开始使用, 2015年druid将会是爆发的一

有两个海量日志文件存储在hdfs上, 其中登陆日志格式:user,ip,time,oper(枚举值:1为上线,2为下线):访问之日格式为:ip,time,url,假设登陆日志中上下线信息完整,切同一上下线时间段内是用的ip唯一,计算访问日志中独立user数量最多的前10个url,用MapReduce实现. 提示:1.要统计前10,需要两个步骤,第一个步骤实现join,统计出每个url对应的独立用户数,第二步骤求出top102.两个大表join,用同一job多输入3.要根据ip字段join,所以要

外卖公司如何匹配骑手和订单?淘宝如何进行商品推荐?或者读者兴趣匹配?还有海量数据存储搜索.实时日志分析.应用程序监控等场景,Elasticsearch或许可以提供一些思路,作为业界最具影响力的海量搜索与分析产品,搜索软件公司 Elastic 上市了!首日市值翻倍!Elastic 从小工具「逆袭」成为上市公司,依靠其技术影响者众多企业,并促进整个行业发展的模式变革,向众多渴望创业的程序员证明了一个道理:技术创业是可行的,并且有着良好的前景.你要不要试试呢? 准备: Idea2019.03/Grad

问题描述:现有某网站海量日志数据,提取出某日访问该网站次数最多的那个IP. 分析:IP地址是32位的二进制数,所以共有N=2^32=4G个不同的IP地址, 如果将每个IP地址看做是数组的索引的话,那么需要创建一个unsigned count[N]的数组,即可统计出每个IP的访问次数,但是这个数组的大小是4G*4=16G, 远远超过了32位计算机所支持的内存大小,因此不能直接创建这个数组. 采用划分法解决这个问题,假设允许使用的内存是512M,512M内存可以统计128M个不同的IP地址的访问次数

本文作者:胡泰室, 快手Java开发工程师. ​ 认识Apache ShenYu(神禹) 网关最重要的是流量治理,而流量治理与大禹治水有很多相似的地方,因此,网关的流量治理项目被命名为神禹. ShenYu是一个高性能.多协议.易扩展.响应式的 API 网关,主要特性包括丰富的协议.插件化.流量治理和高性能. ShenYu支持 HTTP.Spring Cloud.gRPC.Dubbo.Sofa.Tars.Motan 等协议.为了保证可扩展性,ShenYu采用了插件化的设计,支持热插拔,内置丰富的插

下图为唯品会在qcon上面公开的日志处理平台架构图.听后觉得有些意思,好像也可以很容易的copy一个,就动手尝试了一下. 目前只对flume===>kafka===>elacsticSearch===>kibnana(logstash)这条线路做一个简单的demo,以后有时间尝试整个架构的学习. 以下为日志处理平台的展现图. 当然logstash还能做很多事情,demo中并未接入实际的数据,图形并不是很美观. 下面将简单介绍这一平台搭建过程: 现在我们来搭建这样flume===>k

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,

一篇文章主要是关于整体架构以及用到的软件的一些介绍,这一篇文章是对各个软件的使用介绍,当然这里主要是关于架构中我们agent的实现用到的内容 关于zookeeper+kafka 我们需要先把两者启动,先启动zookeeper,再启动kafka启动ZooKeeper:./bin/zkServer.sh start启动kafka:./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties 操作kafka需要安装一个包:go get github.co

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

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

日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了,一个能满足业务需求.运维成本低.稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的.然而这时理想中的日志收集系统,现实往往不是这样的...本篇的主要内容是:首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传:介绍新的实时日志收集系统架构:用go语言实现.澄清一下,并不是用go语言实现全部,比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧... logagent所有代码已上传到github:https://github.com/zingp/logage