​前言:老刘不敢保证说的有多好,但绝对是非常良心地讲述自学大数据开发路上的一些经历和感悟,保证会讲述一些不同于别人技术博客的细节. 01 自学flume的细节 老刘现在想写点有自己特色的东西,讲讲自学大数据遇到的一些事情,保证讲一些别人技术博客里忽略的知识点. 很多自学编程的人都会有一个问题,特别是研二即将找工作的小伙伴,因为马上就要找工作了,自学时间不多了,所以在自学的路上,常常会忽略很多细小但很重要的知识点,很多伙伴都是直接背一些机构的资料. 自己没有静下心来好好研究各个知识点,也没有考虑这

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多

一.数据仓库架构 二.flume收集数据存储到hdfs 文档:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html#hdfs-sink 三.监控日志目录日志数据,实时抽取之hdfs系统上-实验 1.Source:Spooling Directory 在使用exec来监听数据源虽然实时性较高,但是可靠性较差,当source程序运行异常或者Linux命令中断都会造成数据丢失, 在恢复正常运行之前数据的完整性无法得到保障.

1. Flume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. agent agent本身是一个Java进程,运行在日志收集节点-所谓日志收集节点就是服务器节点. agent里面包含3个核心的组件:source-->channel-–>sink,类似生产者.仓库.消费者的架构. source sour

前言 本文将简单介绍两种基于Flume的日志收集系统可能的架构方案,可根据不同的实际场景参考使用. 方案一 示例图如下: 说明: 每个日志源(http上报.日志文件等)对应一个Agent-c用于收集对应日志, 收集来的日志可以流到Agent-s-1或Agent-s-2: Agent-c的Sink处理器采用轮询负载均衡策略,一方面可以分担压力,另一方面可增加系统可用性,即使一个Agent-s出现故障,系统可正常运行: 最后,Agent-s-1和Agent-s-2的通道处理器配置为分流模式,将不同p

日志监控原理 1.Zabbix Server和Zabbix Agent会追踪日志文件的大小和最后修改时间,并且分别记录在字节计数器和最新的时间计数器中. 2.Agent会从上次读取日志的地方开始读取日志. 3.字节计数器和最新时间计数器的数据会被记录在Zabbix数据库,并且发送给Agent,这样能够保证Agent从上次停止的地方开始读取日志. 4.当日志文件大小小于字节计数器中的数字时,字节计数器会变为0,从头开始读取文件. 5.所有符合配置的文件,都会被监控. 6.一个目录下的多个文件如果修

环境: 操作系统:centos 6.8  ,zabbix软件版本:zabbix 3.0.1 前提条件:zabbix客户端已经配置了主动模式,如何配置主动模式,请参考此文 监控日志keys 首先要了解key log[ file ,<regexp>,<encoding>,<maxlines>,<mode>,<output>] file:文件名,写绝对路径 regexp:要匹配内容的正则表达式,或者直接写你要检索的内容也可以,例如我想检索带ERROR关

生成本地log最好生成多个文件放在一个文件夹里,特别多的时候一个小时一个文件 配置好Nginx后,通过flume收集日志到hdfs 可参考flume的文件 用flume的案例二 执行的注意点 avro和exec联合用法 https://blog.csdn.net/HG_Harvey/article/details/78358304 exec实质是收集文件  spool用法 https://blog.csdn.net/a_drjiaoda/article/details/84954593 或者下面

1.启用zabbix主动模式 在zabbix agent端,修改/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf ServerActive=服务端IP Hostname=tspnginx02.pro 本机Hostname(要和监控页面上的主机名相同) 要监控的日志文件要有读的权限 重启zabbix agent 2.在web页面添加需要监控的日志. 类型选择:Zabbix客户端(主动式) 监控日志的两种key——log和logtr. log[/path/to/some/file,<re

一般情况下,日志最先反映出应用当前的问题,在海量日志里面找到我们异常记录,然后记录下来,并且根据情况报警,大家可以监控系统日志.nginx.Apache.业务日志. 这边我拿常见的MySQL日志做监控,大家看演示. 监控日志key 首先要了解key, log[ file, <regexp>, <encoding>, <maxlines>, <mode>, <output>] file:文件名,写绝对路径 regexp:要匹配内容的正则表达式,或者

背景 在这越来越发达的网络时代,web应用也是越来越复杂,尤其是前端的开发,也是越来越受重视. 所以在我们前端开发完成后,会有一些列的web应用的上线验证,如自测.QA测试.code review 等,以确保 应用能在生产上没有事故. 但是事以愿违,很多时候我们都会接受的客户的一些线上问题,这些问题有时候可能你是自己开发的原因本身存 在的问题,这样的问题一般能够在测试环境重现,我们很快的能定位到问题关键位置.但是,很多时候有一些问题, 我们在测试中并未发现,可是在线上却有部分人出现了,问题确确实

摘要: 自动还原真实出错位置,快速修复BUG. Source Map功能 微信小程序的Source Map功能目前只在 iOS 6.7.2 及以上版本支持. 微信小程序在打包时,会将所有 js 代码打包成一个文件,从而减少体积,加快访问速度. 然而,压缩代码的错误是很难Debug的,因为错误位置是这样的: 文件:app-service.js 行号:13782 列号:7974 这时,错误的位置信息(文件,行号和列号)失去了价值,因为开发者很难知道它所对应的源代码位置. Fundebug的微信小程序

flume监控目录,抓取文件内容推送给kafka,报错: /export/datas/destFile/220104_YT1013_8c5f13f33c299316c6720cc51f94f7a0_2016101912_318.txt2019-08-06 23:04:31,434 (pool-3-thread-1) [ERROR - org.apache.flume.source.SpoolDirectorySource$SpoolDirectoryRunnable.run(SpoolDirec

在请求WebApi 的时候,我们更想知道在请求数据的时候,调用了哪个接口传了什么参数过来,调用这个Action花了多少时间,有没有人恶意请求.我们可以通过记录日志,对Action进行优化,可以通过日志追踪是哪个用户或ip恶意请求. 在项目中引用log4net.dll 定义一个WebApiMonitorLog ,监控日志对象 /// <summary> /// 监控日志对象 /// </summary> public class WebApiMonitorLog { public s

由于MVC自身的特点,可以让我们记录每一个Controller下Action的执行时间以及View视图渲染完成的时间,本文采用log4net记录MVC每个Action的执行时间和View视图渲染完成时间,以及请求Action时post或get的数据.这样通过日志记录的时间方便我们定位哪一个Action和View执行的时间过长,进而采取优化的手段. 监控日志监控的指标如下图 监控程序实现 改监控程序主要继承ActionFilterAttribute类,并重写其中的OnActionExecuted.

linux 判断文件最后更新时间 实现监控日志是否有输出功能. 需求:监控log.txt日志文件,超过一分钟没输出内容就认为是停了,则自动启动程序. 用stat 可以看文件的更新时间stat -c %y filename如果指定的文件最后修改时间比系统时间早1分钟以上则执行相关的命令a=`stat -c %Y filename`;b=`date +%s`;if [ $[ $b - $a ] -gt 60 ];then command;else :;fi 把上面这个(修改成自己的文件名,then后

背景:现在公司整体在做监控平台,要求把各个部分的细节都记录下来,在前台页面上有所显示,所以现在需要做的就是一个监控日志的记录工作,今天讲的就是渲染监控日志的例子. 现状:当前的渲染程序没有为监控日志记录预留代码接入口,因此要新增加监控日志势必要增加新的代码.但是如果只是单单在已有逻辑中新增日志记录的代码似乎不太合理:因为记录日志的代码很多都是一样的,直接插入代码有很多重复代码:原有代码已经上线并且运行良好,新增代码会破坏原有封装,甚至增加出错的可能:再者从设计的角度来说,记录日志不属于任何一个功

下载flume:  1.官方网站下载: http://flume.apache.org/download.html 2.百度网盘资源: apache-flume-1.9.0-bin.tar 链接:https://pan.baidu.com/s/1gzTOfiSkvY3nsXap8kj6-Q 提取码:ew7d 解压: tar -zxcf  apache-flume.x.y.z-bin.tar.gz #解压在自己的目录 建立软链接: ln -s apache-flume.x.y.z-bin.tar.

下面的代码是实现一个nginx监控日志功能,是不是很好玩呢.

借助window.performance实现基本的前端基础性能监控日志并二次重写console方法方便日常前端console日志的调试 npm install sn-console

对于日志来说,我觉得监控意义不大,因为写的速度一般不会特别快,但是如果是spooldir source,里面一小时放入十几G的数据让flume解析,特别是在结合kafka或者其他框架的话,监控就显得重要了,可以分析整个架构的瓶颈 flume的监控是基于json的,通过jmx产生metrix数据,可以通过web直接访问得到json数据,但是不够直观,也可以交由其他监控框架接收展示,官网上就简单描述了ganglia的方式 安装并启动ganglia(http://www.cnblogs.com/adm