filebeat.prospectors: - type: log               #日志输出类型   enabled: true                                                              paths:                  #定义收集日志的目录      - /data/apps/logs/test1/*   fields:                 #自定义的两个字段,区分日志类型及host    

ELK + filebeat集群部署 一.ELK简介 1. Elasticsearch Elasticsearch是一个实时的分布式搜索分析引擎, 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模,去探索你的数据.它被用作全文检索.结构化搜索.分析以及这三个功能的组合 2.Logstash Logstash是一款强大的数据处理工具,它可以实现数据传输,格式处理,格式化输出,还有强大的插件功能,常用于日志处理. 3.Kibana kibana是一个开源和免费的工具,它可以为Logstash和ElasticS

公司datalink平台负责从各种数据源读取数据并同步到其他的同步或者异构数据源,最近增加的HBase的reader利用到了Hbase的Replication特性. 正常情况下,我们配置HBase的Replication需要在主集群上Hbase的shell里进行如下一系列的配置. 登录到HMaster节点,打开Hbase的shell命令行,我们进行如下步骤: 1.打开主节点里要参与复制的表的列族的复制特性. disable 'order_detail' alter 'order_detail',

最近在搞spark streaming,很自然的前端对接的就是kafka.不过在kafka的使用中还是遇到一些问题,比如mirrormaker莫名其妙的丢失数据[原因稍后再说],消费数据offset错乱[之后介绍spark streaming的时候再解释] 总之,还是遇到了不少的问题.本篇就从下面几个方面介绍一下kafka: 基本介绍 安装与helloworld producer consumer mirror maker跨集群同步 控制台 基本介绍 Kafka是一款分布式的消息队列框架,它由三

今天给大家带来的技术分享是——Hadoop集群同步. 一.同步方式 选择一个机器,作为时间服务器(这里选择hadoop01),所有的机器与这台集群时间进行定时的同步,比如,每隔十分钟,同步一次时间. 二.所需工具 时间同步服务器有两个:ntpd和ntpdatp.虽然使用二者都能达到时间同步的目的,但是使用之前得弄清楚一个问题,ntpd与ntpdate在更新时间时有什么区别.ntpd不仅仅是时间同步服务器,它还可通过客户端与标准时间服务器进行时间同步,而且是平滑同步,并非ntpdate立即同步,在

来自:http://tangzhaohui.net/524 Kafka 跨集群同步方案——Kafka内置的MirrorMaker工具 该方案解决Kafka跨集群同步.创建Kafka集群镜像等相关问题,主要使用Kafka内置的MirrorMaker工具实现. Kafka镜像即已有Kafka集群的副本.下图展示如何使用MirrorMaker工具创建从源Kafka集群(source cluster)到目标Kafka集群(target cluster)的镜像.该工具通过Kafka consumer从源K

MirrorMaker是为解决Kafka跨集群同步.创建镜像集群而存在的.下图展示了其工作原理.该工具消费源集群消息然后将数据又一次推送到目标集群. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2R1dGxpdXl1bjgyNw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="这里写图片描写叙述" title=&

1.介绍 使用集群同步脚本对配置文件同步分发 2.操作 1)在/root目录下创建bin目录,并在bin目录下创建文件xsync,文件内容如下: [root@hadoop101 ~]$ mkdir bin [root@hadoop101 ~]$ cd bin/ [root@hadoop101 bin]$ vi xsync 在该文件中编写如下代码(其中第5步需要按自己集群情况配置分发范围) #!/bin/bash # 获取输入参数个数,如果没有参数,直接退出 pcount=$# )); then

date: 2020-10-09 17:45:00 updated: 2020-10-10 17:45:00 Distcp 跨集群同步 1. 使用方法及原理 hadoop distcp srcPath tarPath 会把srcPath和tarPath下的所有目录.文件信息放入到 _distcp_src_files 和 _distcp_dst_files 两个临时文件中,具体文件内容的拷贝工作交给多个map任务,会导致一个问题,就是文件过多那么map任务数就会很多,每个datanode有一个上限

Zookepper 集群同步 下载解压 wget http://apache.fayea.com/zookeeper/stable/zookeeper-3.4.8.tar.gz tar xvf zookeeper-3.4.8.tar.gz cd zookeeper-3.4.8 配置zookeeper配置文件 cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg #每个tick默认2s # The number of milliseconds of each tick tic

架构图 考虑到日志系统的可扩展性以及目前的资源(部分功能复用),整个ELK架构如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务(2.187.2.189) 第二层.数据处理层,数据缓存层 logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper 集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash(2.1

难的不是技术,难的是业务.熟悉业务流程才是最难的. 其实搜索进来的每一个人的需求不一样,希望你能从我的这篇文章里面收获到. 建议还是看官方文档,更全面一些. 一.背景 1,收集nginx  access  error日志,nginx日志最开始是main日志,后来被我改成了json日志方便收集 2,收集php info  error日志,php日志就是标准的 3,每一个php服务都是docker容器启动 4,每一个php容器服务里面都有一个nginx服务 5,需要收集日志的php服务大概30个 6

链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-elk-filebeat/index.html?ca=drs- ELK Stack 简介 ELK 不是一款软件,而是 Elasticsearch.Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写.这三者都是开源软件,通常配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,所以被简称为 ELK Stack.根据 Google Trend 的信息显示,ELK Stac

       讲到redis的迁移,一般会使用rdb或者aof在主库做自动重载到目标库方法.但该方法有个问题就是无法保证源节点数据和目标节点数据保持一致,一般线上环境也不允许源库停机,所以要在迁移过程后还要实现同步达到数据的一致性.公司线上环境使用的是redis自己的cluster,每个节点都拥有多个rdb和aof文件,使用原始方法无疑是难上加难.本文主要讨论两种方法来实现不停机源库前提下,实现源库(redis cluster)到目标库(cluster或者单实例)的迁移: 采用redis rep

mariadb 现有动态列,支持json格式存储,类似mongodb的bson,但是操作能力较为尴尬,中间件有spider,我非常感兴趣的一个东西 关于spider 这里有一篇很好的博文,有时间一定得尝试 Spider引擎分布式数据库解决方案 mariadb 10.3 自带了 Galera ,但是坑爹的是官方镜像里面完全没有提起.没关系,我们程序员靠猜能完成很多事情. 在docker下部署,wsrep_sst_method=xtrabackup-v2 同步方式有坑,花了些时间,没有解决,目前就用

Chrony有两个核心组件,分别是:chronyd:是守护进程,主要用于调整内核中运行的系统时间和时间服务器同步.它确定计算机增减时间的比率,并对此进行调整补偿.chronyc:提供一个用户界面,用于监控性能并进行多样化的配置.它可以在chronyd实例控制的计算机上工作,也可以在一台不同的远程计算机上工作. OS环境: 10.28.204.65 客户端 10.28.204.66 服务端 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 情况说明:两台机器都是内网,将20

REDIS 版本 < 4.0 笔者用的是 v=3.0.7 REDIS集群创建镜像:registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/cp_m/redis-trib:0.1.3 REDIS节点镜像:registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/cp_m/redis:3.0.7 REDIS数据同步工具:https://github.com/vipshop/redis-migrate-tool   alessandrob/redis-migrate-tool r

Chrony是一个开源的自由软件,像CentOS 7或基于RHEL 7操作系统,已经是默认服务,默认配置文件在 /etc/chrony.conf 它能保持系统时间与时间服务器(NTP)同步,让时间始终保持同步. 相对于NTP时间同步软件,占据很大优势.其用法也很简单. Chrony有两个核心组件,分别是:chronyd:是守护进程,主要用于调整内核中运行的系统时间和时间服务器同步.它确定计算机增减时间的比率,并对此进行调整补偿.chronyc:提供一个用户界面,用于监控性能并进行多样化的配置.它

MongoDB集群跨网络.跨集群数据同步有以下几个方案,此处只是简单介绍,不过详细描述. 1.MongoDB自带的复制方案 优点:实施简单,不需要额外的技术栈 缺点:网络双向可连通. 2.CDC同步方案1 该方案在源集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异构同步,即MongoDB集群版本可以不同. 缺点:需要对oplog进行解析:网络抖动时,易丢失数据. 2.CDC同步方案2 该方案在目标集群部署CDC,读取源集群的oplog,将数据写入目标集群. 优点:支持异

导读: Chrony是一个开源的自由软件,像CentOS 7或基于RHEL 7操作系统,已经是默认服务,默认配置文件在 /etc/chrony.conf 它能保持系统时间与时间服务器(NTP)同步,让时间始终保持同步.相对于NTP时间同步软件,占据很大优势.其用法也很简单. Chrony有两个核心组件,分别是:chronyd:是守护进程,主要用于调整内核中运行的系统时间和时间服务器同步.它确定计算机增减时间的比率,并对此进行调整补偿.chronyc:提供一个用户界面,用于监控性能并进行多样化的配

之前被面试官问到:Redis集群中主从数据同步是从库异步读取主库,那么Redis集群其他主与主之间的数据是怎么共享的呢?或者说是怎么同步的? emmmm……当时我就懵逼了,这不是考试范围啊卧槽~只能老老实实说不知道了,以至于后来很长一段时间都在想这个问题,百度google都试过了. 然后某天我就看到这篇文章:https://www.cnblogs.com/lixinjie/p/a-key-point-of-redis-in-interview.html 然后我就照着画了个图: