filebeat-kafka日志收集 由于线上的logstash吃掉大量的CPU,占用较多的系统资源,就想找其它的组件替代.我们的日志需要收集并发送到kafka,生成的日志已经是需要的数据,不用过滤.经过调研发现filebeat也支持发往kafka. filebeat很轻量,用于转发和收集日志数据.filebeat作为代理安装在服务器上,监视指定的日志文件或位置,收集日志事件,并将他们转发到logstash,elasticsearch,kafka等.架构图如下: 安装 获取安装包并解压 # wg

系统:centos 6.5 JDK:1.8 Elasticsearch-6.0.0Logstash-6.0.0kibana-6.0.0zookeeper-3.5.3kafka_2.12-1.0.0filebeat-6.0.0 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.0.0-linux-x86_64.tar.gz wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafk

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码: /*******************************************************************************  * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one  * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file  * distributed wi

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J

filebeat读取超链接日志文件,还需要增加配置上额外的参数:symlinks: true 符号链接选项允许Filebeat除常规文件外,可以收集符号链接.收集符号链接时,即使报告了符号链接的路径,Filebeat也会打开并读取原始文件. 还有就是在k8s中部署filebeat收集docker日志,若docker默认存储路径发生变动,需要根据实际情况进行修改

进入日志收集及监控报警这个领域,感觉一切都要从新学习. 现在周五,这周有两天用来踩坑了. 作些记录. 第一个遇到的问题,就是不同的应用组件,在k8s里,会生成不同的日志,如何采集到这些不同的日志呢? 由于filebeat是支持glob path的,所以我们可以使用这个技巧,来读取不同的组件的指定特征日志文件. 第二个问题,就是不同的日志文件,需要进入到不同的kafka的topic.最新版本是命名用fields来实现的. 所以,最终可以用的filebeat.yml样本如下: filebeat.in

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

搞了无数次的filebeat-->logstash今天栽了跟头 filebeat在读取如下文件的时候,openchgw.log 软连接speechgw.log.20170703183729文件 lrwxrwxrwx 1 admin admin        44 Jul  3 18:37 speechgw.log -> /home/admin/logs/speechgw.log.20170703183729 如果filebeat中配置 #===========================

如果确保kafka中有数据,rails应用中却无法读取到,或报如下错误: Kafka::Error: Failed to find group coordinator   一般有两种情况,解决:   1. 应用服务器如果不在集群里面.要把集群的host加到应用机. vi /etc/hosts xx.xx.xx.xx  nodename   2.ruby-kafka版本不支持 考虑降低ruby-kafka gem的版本

1:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events,便会遇到Kafka Topic覆盖问题,具体表现为,Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据,但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用,数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中. 2:Kafka Topic覆盖问题解决方案,利用flume的拦截器 #拦截器处理,topic覆盖问题 agent_log.sources.kafka0.interc

上周六在深圳分享了<Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践>,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码.希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助.完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416 演示代码已经开源到了 GitHub 上:https://github.com/wuchong/flink-sql-submit 这份代码主要由

在kafka 目录下执行生产消息命令: ./kafka-console-producer  --broker-list nodexx:9092 --topic  201609 在spark bin 目录下执行 ./run-example streaming.JavaDirectKafkaWordCount nodexx:9092, nodexx:9092 201609 import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

# -*- coding: UTF-8 -*- #!/bin/env python3 # filename readFromKafkaStreamingGetLocation.py import IP from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils import datetime class

打开filebeat客户端所在机器C:\Windows\System32\drivers\etc目录,找到hosts文件 以记事本形式打开,在底部追加 “IP 主机名” 即可

sparkStreaming: package hive import java.io.File import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSe