针对每天TB级的数据采集,一般而言,这些系统需要具有以下特征: 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦: 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统: 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对开源的个关组件进行说明 FaceBook的Scribe Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统

原文地址:http://www.ttlsa.com/log-system/scribe-chukwa-kafka-flume-log-system-contrast/ 1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据

揭底Facebook 的系统架构 www.MyException.Cn   发布于:2012-08-28 12:37:01   浏览:0次 0 揭秘Facebook 的系统架构 www.MyException.Cn   发布于:2012-08-28 12:37:01 Facebook是一个社交网路服务网站,同时Facebook是美国排名第一的照片分享站点,每天上载八百五十万张照片.那么Facebook系统架构是什么样的呢?本文将为你揭秘! 来源:http://www.quora.com/What

Facebook的体系结构分析---外文转载 From various readings and conversations I had, my understanding of Facebook's current architecture is: Web front-end written in PHP. Facebook's HipHop Compiler [1] then converts it to C++ and compiles it using g++, thus providi

来源:http://www.quora.com/What-is-Facebooks-architecture(由Micha?l Figuière回答) 根据我现有的阅读和谈话,我所理解的今天Facebook的架构如下: Web 前端是由 PHP 写的.Facebook 的 HipHop[1] 会把PHP转成 C++并用 g++编译,这样就可以为模板和Web逻贺业务层提供高的性能. 业务逻辑以Service的形式存在,其使用Thrift[2].这些Service根据需求的不同由PHP,C++或Ja

系统CentOS6.2 x86_64 1.yum安装gcc,flex,m4,python/python-devel,ruby,libevent/libevent-devel,openssl/openssl-devel,bzip2/bzip2-devel,zlib/zlib-devel,bison,autoconf,automake,libtool 2.编译安装boost 2.1 wget http://nchc.dl.sourceforge.net/project/boost/boost/1.4

1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的c

大数据应用日志采集之Scribe 安装配置指南 大数据应用日志采集之Scribe 安装配置指南 1.概述 Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能从各种日志源收集日志,存储到一个中央存储系统上,便于进行集中统计分析处理.它为日志的”分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.scribe代码很简单,但是安装配置却很复杂,本文记录了作者实际的一次安装的过程,感觉真是不一般的琐碎,另外Scribe开源社区的版本已经是几年前的版本了,

1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦: (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统: (3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apac

1.概述 Scribe是facebook开源的日志收集系统,可用于搜索引擎中进行大规模日志分析处理.其通常与Hadoop结合使用,scribe用于向HDFS中push日志,而Hadoop通过MapReduce作业进行定期处理,具体可参见日文日志: http://d.hatena.ne.jp/tagomoris/touch/20110202/1296621133 其安装非常复杂,主要是因为其依赖的包,需要设置的环境变量非常多,另外,它与Hadoop兼容不好,安装急需要技巧.目前对于Scirbe的安

版本历史 2011-02-12 17:36:57 完成文章2011-02-23 10:49:12 更新,修正部分文字 目前web访问日志为crontab定时清空,而且负载均衡后,访问随机分配到一台服务器.程序出错后需要分析日志时,需要登录几台机器查看,于是想用一台主机作日志主机,负责收集(按时间顺序而不用sort?).分析日志.下面的是年前安装scribe日志系统的记录. 一.软件下载 wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.3.tar.gzw

scribe.chukwa.kafka.flume日志系统对比   1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理 这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当

1.概述 最近收到一些同学和朋友的邮件,说能不能整理一下 Hadoop 生态圈的相关内容,然后分享一些,我觉得这是一个不错的提议,于是,花了一些业余时间整理了 Hadoop 的生态系统,并将其进行了归纳总结,进而将其以表格的形式进行了罗列.涉及的内容有以下几点: 分布式文件系统 分布式编程模型 NoSQL 数据库 SQL-On-Hadoop 数据采集 编程服务中间件 调度系统 系统部署 数据可视化 2.内容 2.1 分布式文件系统 2.1.1 Apache HDFS 在分布式文件系统当中,首先为

唠叨话 关于德语噢屁事的知识点,仅提供精华汇总,具体知识点细节,参考教程网址,如需帮助,请留言. DevOps平台架构(Platform Architecture) <虚拟化平台(Platform)>新建网络Network首先创建VxNet私有网络,然后器创建SubNet子网,最后配置IP.开启GW和DHCP.设置DNS.连接Router. 新建主机Instance选择主机配置:绑定公网IP(是否绑定负载均衡LB),绑定私网IP,绑定安全组:管理认证密钥. 路由器:通讯网关,绑定公网和关联私网

Golang优秀开源项目汇总(持续更新...)我把这个汇总放在github上了, 后面更新也会在github上更新. https://github.com/hackstoic/golang-open-source-projects  . 欢迎fork, star , watch, 提issue. 资料参考来源:http://studygolang.com/projects 监控系统 序号 名称 项目地址 简介 1 OpenFalcon http://github.com/open-falcon/

前言 Ref: 一文读懂 Spark 和 Spark Streaming[简明扼要的概览] 在讲解 "流计算" 之前,先做一个简单的回顾,亲! 一.MapReduce 的问题所在 MapReduce 模型的诞生是大数据处理从无到有的飞跃.但随着技术的进步,对大数据处理的需求也变得越来越复杂,MapReduce 的问题也日渐凸显. 通常,我们将 MapReduce 的输入和输出数据保留在 HDFS 上,很多时候,复杂的 ETL.数据清洗等工作无法用一次 MapReduce 完成,所以需要

对于一个7*24小时无间断的线上服务来说,在服役时间内难免会遇到一些fail,例如db断开连接且短暂连接不上了, 下游的某个节点忽然挂了,运维部署上依赖的某一个东西不存在了等等场景.本文主要来讨论一下这些场景使用怎样的策略会比较好. 最简单的方法,While(true) + sleep(固定时间)  不断的重试,直到成功为止.这个方法的优点就是简单,可依赖.缺点就是对于感知延迟要求比较严格的程序,会消耗大量的CPU,甚至因为一些不合理的逻辑导致CPU满载等等情况发生.这种简单粗暴的方法应用广泛,

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks

日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位,系统越复杂,日志的分析和监控就越重要,常见的需求有: * 根据关键字查询日志详情 * 监控系统的运行状况 * 统计分析,比如接口的调用次数.执行时间.成功率等 * 异常数据自动触发消息通知 * 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: * 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志,经过运维周转费时费力 * 日志数据分散在多个系统,难以查找 * 日志数据量大,查询速度慢 * 一个调用会涉及多个系统,难以在这些系统的日志中快速定位数据

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

社论: 本文总结"Hadoop生态系统"中的当中一员--Apache Flume 写在前面二: 所用软件说明: 一.什么是Apache Flume 官网:Flume is a distributed, reliable, and availableservicefor efficientlycollecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible archite