背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

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

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

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

Poseidon 系统是一个日志搜索平台,可以在百万亿条.100PB 大小的日志数据中快速分析和检索.360 公司是一个安全公司,在追踪 APT(高级持续威胁)事件,经常需要在海量的历史日志数据中检索某些信息,例如某个恶意样本在某个时间段内的活动情况.在 Poseidon 系统出现之前,都是写 Map/Reduce 计算任务在 Hadoop 集群中做计算,一次任务所需的计算时间从数小时到数天不等,大大制约了 APT 事件的追踪效率.Poseidon 系统就是解决这个需求,能在数百万亿条规模的数据

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

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

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

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

早在传统的单体应用时代,查看日志大都通过SSH客户端登服务器去看,使用较多的命令就是 less 或者 tail.如果服务部署了好几台,就要分别登录到这几台机器上看,等到了分布式和微服务架构流行时代,一个从APP或H5发起的请求除了需要登陆服务器去排查日志,往往还会经过MQ和RPC调用远程到了别的主机继续处理,开发人员定位问题可能还需要根据TraceID或者业务唯一主键去跟踪服务的链路日志,基于传统SSH方式登陆主机查看日志的方式就像图中排查线路的工人一样困难,线上服务器几十上百之多,出了问题难以

目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一.前言        看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找.打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事.省时.简单.速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Lan

ES即简单又复杂,你可以快速的实现全文检索,又需要了解复杂的REST API.本篇就通过一些简单的搜索命令,帮助你理解ES的相关应用.虽然不能让你理解ES的原理设计,但是可以帮助你理解ES,探寻更多的特性. 其他相关的内容参考:Elasticsearch官方文档翻译 样例数据 为了更好的使用和理解ES,没有点样例数据还是不好模拟的.这里提供了一份官网上的数据,accounts.json.如果需要的话,也可以去这个网址玩玩,它可以帮助你自定义写随机的JSON数据. 首先开启你的ES,然后执行下面的

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

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

es定期删除数据 1.定期删除索引 使用sentinl报警后,会产生大量如下索引,虽然不占空间,但时间久了也不好,故写个脚本定期删除 脚本如下: 1 #!/bin/bash 2 #只保留5天内的日志索引 3 LAST_DATA=`date -d "-5 days" "+%Y.%m.%d"` 4 #删除上个月份所有的索引 5 curl -XDELETE 'http://10.139.xx.xx:9200/*-'${LAST_DATA}'' 再在设置一个定时策略即可 1

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

[Logstash] [root@localhost ~]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.3.2.tar.gz [root@localhost ~]# tar zxvf logstash-6.3.2.tar.gz -C /usr/local/ [root@localhost ~]# mv /usr/local/logstash-6.3.2/ /usr/local/logstash [root@lo

ES即简单又复杂,你可以快速的实现全文检索,又需要了解复杂的REST API.本篇就通过一些简单的搜索命令,帮助你理解ES的相关应用.虽然不能让你理解ES的原理设计,但是可以帮助你理解ES,探寻更多的特性. 其他相关的内容参考:Elasticsearch官方文档翻译 样例数据 为了更好的使用和理解ES,没有点样例数据还是不好模拟的.这里提供了一份官网上的数据,accounts.json.如果需要的话,也可以去这个网址玩玩,它可以帮助你自定义写随机的JSON数据. 首先开启你的ES,然后执行下面的