logstash 客户端收集 haproxy  tcp日志 input { file { path => "/data/haproxy/logs/haproxy_http.log" start_position => "beginning" type => "haproxy_http" } file { path => "/data/haproxy/logs/haproxy_tcp.log" start

scribe.chukwa.kafka.flume日志系统对比   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:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当

项目01-flume.kafka与hdfs日志流转 1.启动kafka集群 $>xkafka.sh start 3.创建kafka主题 kafka-topics.sh --zookeeper s102:2181 --create --topic topic-umeng-raw-logs2 --replication-factor 3 --partitions 4 注意:kafka主题不要使用"_",可以使用"-". 4.配置flume,收集日志到kafka 在

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

通过syslog接收远程日志   通过syslog接收远程主机的日志,需要做一些环境配置.   客户机A通过syslog将日志信息发送到服务主机B(或称日志采集服务器).以下说明配置过程(我的实验环境是,客户机A:Solaris 10,服务主机B:redhat linux企业服务器版):  www.2cto.com     客户机A配置: vi /etc/syslog.conf *.info;*.!emerg;mail.none;authpriv.none;cron.none /var/log/

haproxy日志配置 haproxy在默认情况不会记录日志,除了在haproxy.conf中的global段指定日志的输出外,还需要配置系统日志的配置文件.下面以centos6.4为例,haproxy使用系统自带的rpm报1.4版本 1.vim /etc/haproxy/haproxy.conf ? global  log 127.0.0.1 local3     #local3是设备,对应于 /etc/rsyslog.conf中的配置,默认回收info的日志级别  maxconn 1024

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

起因 通报漏洞后,开发未能及时修复漏洞,导致被攻击,领导说我发现被攻击的时间晚了,由于一个人安全部精力有限未能及时看IPS告警,于是做了个钉钉告警. 本人环境介绍 ubuntu 14.04 python 2.7 kibana-5.5.2 logstash-5.5.2 elasticsearch-5.5.2 paloalto软件版本7.1.14 1.ELK安装 elasticsearch下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch k

由于HAProxy的运行信息不写入日志文件,但它依赖于标准的系统日志协议将日志发送到远程服务器(通常位于同一系统上),所以需要借助rsyslog来收集haproxy的日志.haproxy代理nginx的访问,使用logstash收集nginx的访问信息. 1.安装配置haproxy yum -y install gcc pcre pcre-devel openssl openssl-devel cd /usr/local/src/ wget https://www.haproxy.org/dow

0x00 概述 本文主要讲Kafka自身操作日志的清理方法(非Topic数据),Topic数据自己有对应的删除策略,请看这里. Kafka长时间运行过程中,在kafka/logs目录下产生了大量的kafka-request.log.*和server.log.*文件,其中*代表日期和时间,比如kafka-request.log.2018-12-08-03和server.log.2018-12-06-03,这些文件对磁盘空间的消耗非常大,需要定期备份或者清理.目前没有发现kafka自身提供了这些操作

kafka对接Rancher日志 目录 kafka对接Rancher日志 概述 环境准备 正常对接kafka集群 1.helm添加bitnami库 2.下载 kafka 对应的chart压缩文件 3.启动kafka集群 4.操作kafka集群 生产者 消费者 5.对接Rancher logging 6.验证效果 开启SASL认证方式 1.helm 安装kafka 2.创建kafka client端 3.Rancher对接Kafka 4.验证效果 kafka-client相关命令 概述 Ranch

使用Logstash通过Rabbitmq接收Serilog日志到ES 首先,要部署logstash 为了与前面的ElasticSearch版本保持一致,此处Logstash下载的版本也是7.13.1,下载地址: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.13.1-windows-x86_64.zip 解压以后,修改一些配置: 在config目录下,修改jvm.options文件,设置内存占用最小值和最大值:如果配置比较低

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

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

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:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的c

试验环境 Windows:IDEA Linux:Kafka,Zookeeper POM和Demo <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoc

正所谓,没有软件敢说没有bug,人无完人,software is  not perfect software.是软件就可能存在bug,那么如果出现bug,我们就要分析对我们业务的影响及可能如何避免bug的再现. HAProxy也不例外,也可能在特殊场景下出现bug,因此我们就有必要记录下必要的日志信息.今天来聊下HAProxy的日志输出及对应参数配置. HAProxy支持两种主要的代理模式:"tcp"也即4层(大多用于邮件服务器.内部协议通信服务器等),和7层(HTTP).在4层模式

filebeat用于是日志收集,感觉和 flume相同,但是用go开发,性能比较好 在2.4版本中, 客户机部署logstash收集匹配日志,传输到 kafka,在用logstash 从消息队列中抓取日志存储到elasticsearch中. 但是在 5.5版本中,使用filebeat 收集日志,减少对客户机的性能影响, filebeat 收集日志 传输到 logstash的 5044端口, logstash接收日志,然后传输到es中 实验 filebeat ---- kafka ------lo

haproxy在默认情况不会记录日志,除了在haproxy.conf中的global段指定日志的输出外,还需要配置系统日志的配置文件.下面以centos6.4为例,haproxy使用系统自带的rpm报1.4版本 编辑/etc/haproxy/haproxy.conf global log 127.0.0.1 local0 #local0是设备,对应于 /etc/rsyslog.conf中的配置,默认回收info的日志级别 maxconn 1024 user haproxy group hapro

单个进程 logstash 可以实现对数据的读取.解析和输出处理.但是在生产环境中,从每台应用服务器运行 logstash 进程并将数据直接发送到 Elasticsearch 里,显然不是第一选择:第一,过多的客户端连接对 Elasticsearch 是一种额外的压力:第二,网络抖动会影响到 logstash 进程,进而影响生产应用:第三,运维人员未必愿意在生产服务器上部署 Java,或者让 logstash 跟业务代码争夺 Java 资源. 所以,在实际运用中,logstash 进程会被分为两