c# 读写文件时文件正由另一进程使用,因此该进程无法访问该文件,在IO处理上遇到了无法操作的问题. 文件“C:\u_ex.log”正由另一进程使用,因此该进程无法访问该文件. u_ex.log是一个日志文件,不定时都可能由另外的程序对它进行日志记录写入操作. 当日志文件被其他程序所占用的情况下,用下面三种方式读取情况! string url = @"C:\inetpub\logs\LogFiles\W3SVC1\u_ex.log"; 第一种: FileStream fs = File.

古怪的需求 在实习的公司碰到一个古怪的需求:在一台服务器上写日志文件,每当日志文件写到一定大小时,比如是1G,会将这个日志文件改名成另一个名字,并新建一个与原文件名相同的日志文件,再往这个新建的日志文件里写数据:要求写一个程序能实时地读取日志文件中的内容,并且不能影响写操作与重命名操作. RandomAccessFile类中seek方法可以从指定位置读取文件,可以用来实现文件实时读取.JDK文档对RandomAccessFile的介绍 Instances of this class suppor

最近有一个银行数据漂白系统,要求操作人员在页面调用远端Linux服务器的shell,并将shell输出的信息保存到一个日志文件,前台页面要实时显示日志文件的内容.这个问题难点在于如何判断哪些数据是新增加的,通过查看JDK 的帮助文档,java.io.RandomAccessFile可以解决这个问题.为了模拟这个问题,编写LogSvr和 LogView类,LogSvr不断向mock.log日志文件写数据,而 LogView则实时输出日志变化部分的数据. 代码1:日志产生类 import java.

tailf 27.log | grep 'Classcomment/praise'               'Classcomment/praise' 接口名:查看请求固定接口的时间,实时 tailf 27.log 实时查看日志文件 tailf 和 tail -f 的区别 tailf 总是从文件开头一点一点的读, 而 tail -f 则是从文件尾部开始读. tailf check 文件增长时,使用的是文件名,用 stat 系统调用:而 tail -f 则使用的是已打开的文件描述符.注:tai

tail -f 实时查看日志文件 tail -f 日志文件logtail - 100f 实时查看日志文件 后一百行tail -f -n 100 catalina.out linux查看日志后100行搜寻字符串grep ‘搜寻字符串’ filename按ctrl+c 退出--------------------- 作者:wanghai76 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/qq_16280911/article/details/83177672 版权声明:本文为博主

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

WebLogProduct 产生日志类 package top.wintp.weblog; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.Random; import java.util.UUID; /** * @description: description:生成

首先尝试使用 python open 遍历一个大日志文件, 使用 readlines() 还是 readline() ? 总体上 readlines() 不慢于python 一次次调用 readline(),因为前者的循环在C语言层面,而使用readline() 的循环是在Python语言层面. 但是 readlines() 会一次性把全部数据读到内存中,内存占用率会过高,readline() 每次只读一行,对于读取 大文件, 需要做出取舍. 如果不需要使用 seek() 定位偏移, for l

由于http访问会产生大量日志,耗去不少IO和CPU所以在生产一般是不启用的:但有时我们会想启用http访问日志,尤其是在系统上线调试的时候. weblogic的日志默认在domain_name/servers/server_name/logs目录下,其中server_name.log是对应server的启停日志,access.log是安装在该server之上的应用的的http访问日志. 这里我把应用部署在了lsAdm上,所以以lsAdm为例 到此是启用http访问日志,但是weblogic日志

配置hadoop环境 配置flume环境 配置flume文件 D:\Soft\apache-flume-1.8.0-bin\conf 将 flume-conf.properties.template 重新命名为  hdfs.properties # 组装 agenta1.sources = s1a1.channels = c1a1.sinks = k1 # 配置source:从目录中读取文件a1.sources.s1.type = spooldira1.sources.s1.channels =

[Shell] 纯文本查看 复制代码 ? 1 tail -f /日志文件 好了.就这样用.简单吧    退出ctrl+C

开发过程中,会有好多的日志输出到日志文件中了,每次看日志都需要打开,log文件,觉得麻烦 找了个省事的方法 使用PowerShell 使用命令:Get-Content D:\www\webapp1\Logs\t20190116.log -wait Get-Content 获取指定文件的内容 -wait:等待文件输出,每秒检查一次,ctrl+c退出 参考:https://docs.microsoft.com/zh-cn/powershell/module/Microsoft.PowerShell.

在linux中有一个tail命令,tail -f可以实时的监控文件新增加的内容,如果用代码实现这个逻辑,可以下载使用这个包go get github.com/hpcloud/tail/... 测试代码: package main import ( "fmt" "github.com/hpcloud/tail" ) func main() { t, _ := tail.TailFile("log.txt", tail.Config{Follow:

from collections import deque def search(lines, pattern, history=5): previous_lines = deque(maxlen=history) for line in lines: if pattern in line: yield line,previous_lines previous_lines.append(line) if __name__ == '__main__': with open('log.txt','r

思路: 在docker搭建elasticsearch与kibana来展示日志,在微服务部署的机子上部署logstash来收集日志传到elasticsearch中,通过kibana来展示,logstash使用读取本地文件的方式来获取日志内容 1.在192.168.1.18机子中使用 docker-compose 在docker中部署 elasticsearch与kibana docker-compose.yml脚本如下: version: '3' services: elasticsearch:

Nginx日志分析可以获得很多有用的信息,现在来试试最基本的,获取最多访问的前10个IP地址及访问次数. 既然是统计,那么awk是必不可少的,好用而高效. 命令如下: awk '{a[$1] += 1;} END {for (i in a) printf("%d %s\n", a[i], i);}' 日志文件 | sort -n | tail 首先用awk统计出来一个列表,然后用sort进行排序,最后用tail取最后的10个. 以上参数可以略作修改显示更多的数据,比如将tail加上-n

这是Django Channels系列文章的第二篇,以web端实现tailf的案例讲解Channels的具体使用以及跟Celery的结合 通过上一篇<Django使用Channels实现WebSocket--上篇>的学习应该对Channels的各种概念有了清晰的认知,可以顺利的将Channels框架集成到自己的Django项目中实现WebSocket了,本篇文章将以一个Channels+Celery实现web端tailf功能的例子更加深入的介绍Channels 先说下我们要实现的目标:所有登录

这是Django Channels系列文章的第二篇,以web端实现tailf的案例讲解Channels的具体使用以及跟Celery的结合 通过上一篇<Django使用Channels实现WebSocket--上篇>的学习应该对Channels的各种概念有了清晰的认知,可以顺利的将Channels框架集成到自己的Django项目中实现WebSocket了,本篇文章将以一个Channels+Celery实现web端tailf功能的例子更加深入的介绍Channels 先说下我们要实现的目标:所有登录

使用PHP读取日志文件,当文件比较大的时候,会报内存不足,因此应该部分读取,读取指定的行数的数据 PHP代码: <?php class Test{ //日志路径 const LOG_PATH="E:\phpServer\Apache\logs\error.log"; const NGINX_LOG_PATH="E:\phpServer\\nginx\logs\error.log"; //显示的行数 const PAGES=50; public static f

mysql的日志文件 日志文件大致分为  error log, binary log, query log, slow query log, innodb redo log ;如图: 1.error log the error log file contains information indicating when mysqld was started and stopped also any critical errors that occur while the server is run

操作读取日志文件, 1.使用默认的日志文件,并验证默认级别 public void originalConfig() { Logger logger = Logger.getLogger(Logger.GLOBAL_LOGGER_NAME); logger.setLevel(Level.FINE);//add level limit logger.info("enter my info :"); try { int t =9/0; } catch(Exception e) { logg