1. 加入log4j和slf4j的jar包 2. web.xml: <context-param> <!--log4j配置地址 --> <param-name>log4jConfigLocation</param-name> <!-- <param-value>/WEB-INF/classes/log4j.properties</param-value> --> <param-value>classpath:l

一.日志收集系统架构设计 图1 图2 二.开发环境 1.安装jdk jdk-8u51-windows-x64.exe 安装目录:C:\Program Files\jdk8 2.安装zookeeper zookeeper-3.3.6.tar.gz 安装目录: C:\Program Files\zookeeper-3.3.6 配置: C:\Program Files\zookeeper-3.3.6\conf 把配置文件:zoo_sample.cfg,改名成:zoo.cfg 修改部署路径为你安装的路径

哈哈,中秋和代码更配哦,不知不觉一年过半了,祝园友们中秋快乐 前一阵子在博客园看到了一篇博文 http://www.cnblogs.com/savorboard/p/exceptionless.html, 用于记录日志的一个框架,点开进去看了看,感觉真不错.自己动手走了一下,不敢独享.在博客园记录推广一下 ExceptionLess官网:http://exceptionless.com/ GitHub:https://github.com/exceptionless/Exceptionless

[本文出自天外归云的博客园] 本次对框架进行完善,增加了日志收集功能和修饰运行功能,完善后的lib目录如下:

日志收集框架 Exceptionless 前言 从去年就答应过Eric(Exceptionless的作者之一),在中国会帮助给 Exceptionless 做推广,但是由于各种原因一直没有做这件事情,在此对Eric表示歉意.:) Exceptionless 简介 Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它可以应用在基于 ASP.NET,ASP.NET Core,Web Api,Web Forms,WPF,Console,MVC 等技术栈的应用程序中,并且提供了Rest接口可以

一.简介 Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它可以应用在基于 ASP.NET,ASP.NET Core,Web Api,Web Forms,WPF,Console,MVC 等技术栈的应用程序中,并且提供了Rest接口可以应用在 Javascript,Node.js 中.它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置. 在以前,我们做日志收集大多使用 Log4net,Nlog 等框架,在应用程序变得复杂并且集群的时候,可能传统的方式已经不是很好的适用了,因

一.Exceptionless简介 Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它可以应用在基于 ASP.NET,ASP.NET Core,Web Api,Web Forms,WPF,Console,MVC 等技术栈的应用程序中,并且提供了Rest接口可以应用在 Javascript,Node.js 中.它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置.在以前,我们做日志收集大多使用 Log4net,Nlog 等框架,在应用程序变得复杂并且集群的时候,可能传统的方式

最近在学习张善友老师的NanoFabric 框架的时了解到Exceptionless : https://exceptionless.com/ !因此学习了一下这个开源框架!下面对Exceptionless的学习做下笔记! Exceptionless是什么?能做什么呢? “Exceptionless”这个词的定义是:没有异常.Exceptionless可以为您的ASP.NET.Web API.WebFrm.WPF.控制台和MVC应用程序提供实时错误.特性和日志报告.它将收集的信息组织成简单的可操

分布式日志收集框架Flume 1.业务现状分析 WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上 想在大数据平台Hadoop进行统计分析 日志如何收集到Hadoop平台上 解决方案及存在的问题 如何解决我们的数据从其他的server上移动到Hadoop之上? shell: cp --> Hadoop集群的机器上,hdfs dfs -put ....(有很多问题不好解决,容错.负载均衡.时效性.压缩) Flume,从 A --> B 移动日志 2.Flume概述 Flume

C#实现多级子目录Zip压缩解压实例 参考 https://blog.csdn.net/lki_suidongdong/article/details/20942977 重点: 实现多级子目录的压缩,类似winrar,可以选择是否排除基准目录 1 public void ZipDirectoryTest() 2 { 3 string path = System.IO.Path.Combine(System.IO.Path.GetTempPath(), DateTime.Now.Ticks.ToS

asp.Net Core免费开源分布式异常日志收集框架Exceptionless安装配置以及简单使用图文教程 https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9193723.html 最近在学习张善友老师的NanoFabric 框架的时了解到Exceptionless : https://exceptionless.com/ !因此学习了一下这个开源框架!下面对Exceptionless的学习做下笔记! Exceptionless是什么?能做什么呢? "Exceptionle

最近在学习张善友老师的NanoFabric 框架的时了解到Exceptionless : https://exceptionless.com/ !因此学习了一下这个开源框架!下面对Exceptionless的学习做下笔记! Exceptionless是什么?能做什么呢? “Exceptionless”这个词的定义是:没有异常.Exceptionless可以为您的ASP.NET.Web API.WebFrm.WPF.控制台和MVC应用程序提供实时错误.特性和日志报告.它将收集的信息组织成简单的可操

关于Exceptionless日志收集框架会被Fiddler抓包,从而获取到ApiKey的问题 环境:Exceptionless5.0.0.Linux.WPF客户端.Fiddler 问题:在使用Exceptionless 对 WPF客户端进行日志记录的时候.客户端在日志传送的过程中会被Fiddler抓包 并且获取到Exceptionless的ApiKey. 首先上几张图来更明显的描述问题. 第一张图是我WPF客户端采用的日志上传方式,即使用他封装好的方式CreateLog. 第二张图是我WPF客

业务现状分析 WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上,想在大数据平台hadoop上进行统计分析,就需要先把日志收集到hadoop平台上. 思考:如何解决我们的数据从其他的server上移动到Hadoop之上? 脚本shell,用cp拷贝到hadoop集群上,再通过hadoop fs -put xxxx存储到hdfs上,但是这种方式会有如下问题: 如何做监控?如果拷贝过程中某台机器断掉了怎么做到很好的监控? 采用cp方式,需要设定一个复制的间隔时间,这样做时效性如何

from:http://www.cnblogs.com/oubo/archive/2012/05/25/2517751.html Flume日志收集   一.Flume介绍 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在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. 设计目标: (1) 可靠性 当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集,并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流.美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成. <基于Flume的美团日志收集系统>将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验. 第一部分架构和设计,将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计,以及为什么要做这样的设计. 第二部分改进和优化,将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume做的功能修改和优化等. 1 日志收集系统简介 日志收集是大数据的基石.

Apache Flume是一个分布式.可靠.可用的系统,用于从大量不同的源有效地收集.聚合.移动大量日志数据进行集中式数据存储. Flume简介 Flume的核心是Agent,Agent中包含Source.Channel.Sink.Agent是最小的独立运行单位.在Agent中,数据流向为Source->Channel->Sink. 其中, Source:收集数据,传递给Channel.支持多种收集方式,如RPC.syslog.监控目录. Channel:数据通道,接收Source的数据并储存

项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c++开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C++也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发现是系统底层处理异常了,

传统日志处理 说到日志,我们以前处理日志的方式如下: · 日志写到本机磁盘上 · 通常仅用于排查线上问题,很少用于数据分析 ·需要时登录到机器上,用grep.awk等工具分析 那么,这种方式有什么缺点呢? 第一,   它的效率非常低,因为每一次要排查问题的时候都要登到机器上去,当有几十台或者是上百台机器的时候,每一台机器去登陆这是一个没办法接受的事情,可能一台机器浪费两分钟,整个几小时就过去了. 第二,   如果要进行一些比较复杂的分析,像grep.awk两个简单的命令不能够满足需求时,就需要运