Flink安装在CentOS7上,默认时间是UTC时间,查看Flink日志,发现输出时间比当前时间晚8个小时. 通过如下命令,调整成北京时间 cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 但是查看Flink输出的日志时间格式,输出时间仍然比当前时间晚8个小时! 经过研究,以下操作,可以解决日志输出时间比当前时间晚8小时的问题. 一.jobmanager输出日志时间格式修改 修改$FLINK_HOME/bin/jobmanager.sh中J

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风控解决方案 ​ 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好.这要求风控系统一定要有实时性.本文就介绍一种实时风控解决方案.风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是 APP + 后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务系统触发

本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享,本文对两大问题进行了详细的介绍,即什么是 Metrics.如何使用 Metrics,并对 Metrics 监控实战进行解释说明. 什么是 Metrics? Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态.由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M

示例场景 日志说明 有两台Web服务器,日志文件存放在/usr/local/nginx/logs/目录,日志默认为nginx定义格式.如: 123.13.17.13 - - [25/Aug/2016:00:00:01 +0800] "GET /AppFiles/apk/studynet/icon_v120/apk_80111_1.jpg HTTP/1.1" 206 51934 "http://img.xxx.com:8080/AppFiles/apk/studynet/ico

描述 目前要做的是多台服务器上的程序日志(如订购日志,交易日志,接口是否成功等)汇总到1个mongodb服务器,每日大约1亿的量,然后有图表实时展现,和报表展现日志信息 注意: 没有把所有日志放入1张表里面,因为日志插入很频繁会导致锁表,二是量大了影响查询速度.没有考虑用分片,因为针对我们的业务查询,分片没得分表效率高.用上了mongodb的副本集来保证服务器稳定运行 和 主从库读写分离来提高效率. 方案 1:简化入库,使用log4j配置把log4j日志以统一的json格式直接存入到mogodb

统计查看文件以及筛选日志 1.*.log 日志文件中 统计独立ip的个数: awk '{print $1}' test.log | sort | uniq | wc -l 2.#查询访问最多的前10个ip awk 3.#查看某段时间的 grep "2017:0[3-6]" test.log 4.访问次数最多的IP netstat -ntu | tail -n + | awk | sort | uniq -c| sort -n -r | head -n tail -n +3 :去掉前两行

. nginx日志统计独立ip的个数: awk '{print $1}' /access.log | sort | uniq | wc -l . 查询访问最多的前10个ip awk . 查看某段时间的 grep "2012:0[3-6]" nginx.log | . 访问次数最多的IP netstat -ntu | tail -n + | awk | sort | uniq -c| sort -n -r | head -n 注释: tail -n + // 去掉前两行 awk '{ p

查看多少行 ? awk '{print NR}' access.log |tail -n1 日期时间筛选检测 awk '/Dec 10/ {print $0}' /opt/mongod/log/mongod.log 具体时间点 日志检测 awk '/Nov 11 16:24:17/ {print $0}' /var/log/secure nginx日志统计独立ip的个数 awk '{print $1}' /access.log | sort | uniq | wc -l 查询访问最多的前10个i

我们使用的 mariadb, 用的这个审计工具 https://mariadb.com/kb/en/library/mariadb-audit-plugin/ 这个工具一点都不考虑后期对数据的处理, 因为他的日志是这样的 20180727 11:40:17,aaa-main-mariadb-bjc-001,user,10.1.111.11,3125928,6493942844,QUERY,account,'select id, company_id, user_id, department, t

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

最近接手了一个flink作业,另外一个同事断断续续有的没的写了半年的,不着急,也一直没上线,最近突然要上线,扔给我,要调通上线. 现状是: 1.代码跑不动,资源给的不少,但是就是频繁反压. 2.checkpoint经常失败. 3.也是最严重的,跑着跑着,作业就挂了. 接手之后,秉承着代码的业务逻辑是对的原则,开始了调优之旅,后来发现,还是要从最基本的做起,不然都是白扯.总结了如下几条意见,供自己以后反省. 1.遵循一般的编程原则 代码到手之后,业务逻辑部分简直不忍卒读,整个业务逻辑在一个大函数中

因为slf4j依赖的log4j在流量大的时候总遇到多线程引起的死锁问题,升级到log4j2.x版本.原来的log4j.properties配置文件已经不被log4j2支持了,需要改写为log4j2.xml.在升级的过程中,配置与原先相同,使用异步日志,按小时滚动,却发现配置后日志输出正常,但滚动的功能不正常,查出以下两个问题. 1. 日志不按小时滚动 原来的配置如下: <RollingRandomAccessFile name="RollingFile" fileName=&qu

背景 在程序中,我们调试运行时信息,Log4Net是一个不错的解决方案.不知道是我用的不好,用到最后反而都不想看日志了.原因是因为我n个功能使用的默认的Logger来记录日志,这样以来,所有功能记录的信息都依赖同一个配置,于是所有的信息都在一个文件中,有时候查找起来,极其不方便. 我想,能不能按照功能分类呢?如果通过配置不同的logger,然后功能根据不同的LoggerName加载Ilog实例,是可以做到.但由于这些功能的log配置差异性极小,也许仅仅就是文件名不同.于是想通过代码进行配置. 解

环境:centos7 nginx1.16.1 一.分割及备份的目的 nginx默认将日志信息写在一个文件中,时间一久日志文件中条目越来越多,文件越来越大,不方便查看,备份的时候也不需要备份重复的信息,故需分割日志,将日志按小时, 天,周...分割,写到不同的日志文件中. 二.实现原理 通过linux自定义脚本,完成日志的分割和备份,使用定时任务,实现自动备份. 三.代码实现 1. 在Linux上创建脚本文件runlog.sh.写入如下代码: #!/bin/bashbase_path='/usr/

使用awk检测nginx日志, 按小时计数 awk '{split($4,array,"[");if(array[2]>="29/May/2016:00:00:26" && array[2]<="29/May/2016:00:01:14"){print $0}}' 使用sed查找时间段的日志sed -n '/16\/Feb\/2017/,/17\/Feb\/2017/p' test.log

案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好. 这要求风控系统一定要有实时性. 本文就介绍一种实时风控解决方案. 1.总体架构 风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是APP+后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务

背景介绍: Nginx为app打点数据,打点日志每小时滚动一次.目录结构如下 文件中的数据如下( cat -A 2019072414r.log 后的结果,-A为显示隐形的符号,下方^A为指定的分隔符.$为行尾结束符,换行的时候会自带,不用关注.) 61.140.204.111^A20190724145548^A1563951348^A^A8671a9d406bd8733bf42d9644a009660^AJYH^Awin7^A2^Ahc_GC5H6A^A^A3^A1.0^ALSEARCH^AOT

八．Kibana实践 选择绝对时间和相对时间 搜索 还可以添加相关信息 自动刷新页面时间,也可以关闭 创建图像,可视化 编辑Markdown,创建一个值班联系表 值班联系表 保存 再创建一个饼图;查看下状态码 保存 再来一个柱状图 保存为访问IP TOP5 添加展示 再添加一个折线图 保存为HTTP响应时间,Dashboard添加,然后保存 再添加一个统计,统计数量 选择system-syslog 保存为日志数据统计 Dashboard添加,然后保存 生产最好加一个Nginx用户认证,不能谁都能