Flume 1. 概述 Flume是一个高可用,高可靠,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统.Flume基于流式架构,灵活简单. Flume的作用 Flume最主要的作用就是,实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HDFS Flume的特性 有一个简单.灵活的基于流的数据流结构 具有负载均衡机制和故障转移机制 一个简单可扩展的数据模型 三大核心组件 Agent 是一个 JVM 进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的 Agent 主要有 3 个部分组成,Source.Channel.Sin

(转载自点击打开链接) MySQL运行状态及调优(一) 一.查看MySQL运行情况SHOW STATUS; 二.查看INNODB数据库引擎运行状态SHOW ENGINE INNODB STATUS; 三.查看当前正在进行的进程,对于有锁表等情况的排查很有用处 SHOW PROCESSLIST; 默认显示前100条 SHOW FULL PROCESSLIST; 显示所有 四.查看MySQL的配置参数 SHOW VARIABLES; 五.查看当前已经被打开的表列表 SHOW OPEN TABLES;

一.简介 MHA 是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件.在MySQL故障切换过程中,MHA能做到在0~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作,并且在进行故障切换的过程中,MHA能在最大程度上保证数据的一致性,以达到真正意义上的高可用. 该软件由两部分组成:MHA Manager(管理节点)  和  MHA Node(数据节点): MHA Manager可以单独部署在一台独立机器上管理多个master-slave集群,也可以部署在一台slave上.MHA Mana

1.项目交付流程 1.1 定义 项目交付流程规定了对项目实施的管理和作业控制要求,保证了工程项目实施按照规定的程序进行 1.2 重要性 1.2.1提高客户满意度 1.2.2 提高工程效率,节约成本 1.2.3 降低项目风险 1.3 项目交付流程 1.3.1 合同签订 输出招标文件.投标文件.设计方案.设备清单.并成立项目组,明确项目成员 1.3.2 项目启动会 A.根据招投标方案明确客户需求 B.确认项目计划及周期 C.确定项目甲乙双方责任人及项目组成员 D.确定项目管理制度 E.确认设备安装环

再次学习mysql优化 表的设计规范化(三范式) 添加索引(普通索引.主键索引.唯一索引.全文索引) 分表(水平分割.垂直分割) 读写分离(写add.update.delete) 存储过程 对mysql配置优化(配置最大并发数my.ini,调整缓存大小) Mysql硬件升级 定时删除不需要的数据.定时碎片整理(myisam)   三范式:3NF: 反3NF:   SQL语句优化: 定位:慢查询 运行状态查询(运行时间.并发数.等show status ) Show status like 'co

某台机器的flume报错,想要快速看到报错的内容,可以结合ps axu 和grep -i来实现. 1. ps axu |grep flume 可以看到flume的进程的启动位置. 2. 根据启动的位置,很容易找到log目录 3. grep -i 'ERROR' flume.log 查询flume.log中包含ERROR的行,定位错误.

转载自:https://blog.csdn.net/you_xian/article/details/78549756作者:lianghc      在greenplum 使用过程中积累的一些常用查询语句,整理出来备忘.欢迎各位留言补充.都是SQL命令以及数据字典的使用.熟悉数据字典非常重要.三个重要的schema:pg_catalog,pg_toolkit,information_schema,其中information_schema 中的数据字典都在视图中,并且这个schema中提供了大量的

本项目里的两个哥们做的关于运行状态元数据的两个JOB挺酷的,最近一段时间运行状况良好,自己参考学习的同时以做日志记载,呵呵,为了节省笔墨,相关元数据表结构以及MAPPING设计之类不做介绍(如有疑问欢迎留言探讨),仅对思路做以梳理如下: 1. 通过WKF ID和TASK ID关联对应WKF,TAST,从而形成关于SESSION运行状态报表如下: SELECT OPB_SUBJECT.SUBJ_NAME, OPB_WFLOW_RUN.WORKFLOW_NAME, OPB_TASK_INST_RUN

对目前的数据库的运行状况有一个基本的了解 ) DB_NAME(a.dbid) AS dbname , loginame , spid , cpu , b.text , lastwaittype , waitresource , a.[status] , hostname AS WebServer , [program_name] AS AppName , [cmd] , 'cpu' AS Type --into #cpu FROM master..sysprocesses AS a CROSS

本文为博主辛苦总结,希望自己以后返回来看的时候理解更深刻,也希望可以起到帮助初学者的作用. 转载请注明 出自 : luogg的博客园 谢谢配合! WEB_day02 servlet 协议转对象 服务器解析http请求 默认是doGet方法 Servlet修改之后,重启服务器 xml将class文件转换成url-partn post提交在正文里 方法的回调 控制层 Servlet //设置页面 编 码 格式,显示汉字 response.setContentType("text/html;chars

公司最近在研究多条件组合查询方案,Google的一位技术专家Sam和我们讨论了几个备选方案. Sam的信: 我做了进一步研究,目前有这么几种做法: 1) 最直接粗暴,只做一个主index,比如按行业+地区做一个index,这样来说的话,无论多少个标签的查询,直接先用主index做一个筛选,这样下来可能只有少于10w个row,然后对这10w个一个个filtering,这种做法可能能够满足大部分需求.当然,这种做法需要用到cache来优化,否则每次都去DB load会影响数据库的performanc

一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存的数据量比较少,但是只有日志表的数据量会很大,在这种情况下我们可以考虑使用分表策略分散保存日志数据. 针对当前系统来讲,可以这么做:每个月创建一张新表用于保存当月的日志数据.当然这只是初期的保存日志的思路. 1.解决问题的方法就是分表,那么什么时候创建新表呢? (1).如果服务器不关闭,假设一直处于

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

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

sqoop安装步骤 1.上传解压tar包 tar -zxvf  sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 2.修改配置文件 进入 sqoop/conf/ cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh vi sqoop-env.sh 配置 hadoop,hbase,hive zookeeper 安装目录,未安装可以空白 3.添加jar包 cp mysql-connector-java-5.0.5.jar 到 sqoop/li

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(

要查看MySQL运行状态,要优化MySQL运行效率都少不了要运行show status查看各种状态,下面是参考官方文档及网上资料整理出来的中文详细解释: 状态名 作用域 详细解释 Aborted_clients Global 由于客户端没有正确关闭连接导致客户端终止而中断的连接数 Aborted_connects Global 试图连接到MySQL服务器而失败的连接数 Binlog_cache_disk_use Global 使用临时二进制日志缓存但超过binlog_cache_size值并使用

--查询所有表 SELECT NAME,* FROM SYSOBJECTS WHERE XTYPE='U' order by SYSOBJECTS.name --查询所有存储过程 select * from sysobjects where type='P' order by [name] --查询表约束 exec sp_helpconstraint @objname=book_detail --@objname=prx_class go -- 查看内容(存储过程) sp_helptext 'P

1:查看sql server代理中作业的运行状况的脚本 -- descr : a simple sql script to view sql server jobs run status -- last_run_status 1:success 0:fail select category = jc.name, category_id = jc.category_id, job_name = j.name, job_enabled = j.enabled, last_run_time )) ))