搭建Loki.Promtail.Grafana轻量级日志系统(centos7)--简称PLG 需求 公司项目采用微服务的架构,服务很多,每个服务都有自己的日志,分别存放在不同的服务器上.当查找日志时需要分别登录不同的服务器,有大量的请求的情况下,在日志文件中查找信息十分困难.想要搭建一个日志系统,ELK分布式日志系统对于中小型公司来说开发维护成本太高,经过调研,选择Loki轻量级日志系统. Loki简介 Loki 是一个水平可扩展,高可用性,多租户日志聚合系统,灵感来自 Prometheus ,

背景 集群运行一段时间(大概一月多)后,cloudera manager管理界面出现爆红,爆红的组件有hdfs.zookeeper. 发现问题 点击详细内容查看,报日志空间不够的错误.初步判断是各个组件的日志数据把空间占满了. 查看各个目录下磁盘占用情况 df -h cdh的各组件的日志一般在/var/log目录下,因此主要关注“/” 查看/var/log下使用空间较大的文件夹,并由大到小排列 cd /var/log/ du -s ./* | sort -nr 还有一个是 Cloudera Ma

linux是一个很能自动产生文件的系统,日志.邮件.备份等.虽然现在硬盘廉价,我们可以有很多硬盘空间供这些文件浪费,让系统定时清理一些不需要的文件很有一种爽快的事情.不用你去每天惦记着是否需要清理日志,不用每天收到硬盘空间不足的报警短信,想好好休息的话,让我们把这个事情交给机器定时去执行吧. 1.删除文件命令: find 对应目录 -mtime +天数 -name "文件名" -exec rm -rf {} \; 实例命令: find /opt/soft/log/ -mtime +30

环境: SSMS sql-server2016 一.为数据库添加数据文件 添加日志数据文件 以下是添加数据文件和日志文件的代码 ALTER DATABASE [joinbest] ADD FILE ( NAME = N'joinbest_2', FILENAME = N'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\joinbest_2.ndf' , SIZE = 8192KB , FILEGROWTH

关于这次总结还是要从一个bug说起....... 场景描述:项目的基本处理流程为:从文件系统读取每隔一分钟上传的日志并由Spark Streaming进行计算消费,最后将结果写入InfluxDB中,然后在监控系统中进行展示,监控.这里的spark版本为2.2.1. Bug:程序开发完成之后,每个batch处理时间在15~20s左右,上线之后一直在跑,监控系统中数据也没有什么异常,sparkui中只关注了任务处理时间,其他并没有在意.后来程序运行了2天18个小时之后,监控系统发出报警NO DATA

Ubuntu下Sentry部署 Sentry作为一款常见以及使用人数较多的监控服务,在接口监控.错误捕捉.错误报警等方面是非常不错的,在此之前我也用过Prometheus监控,各有各的好处,有兴趣的同学可以对这些都了解一下. 安装docker apt install curl -y sh -c "$(curl -fsSL https://get.docker.com)" systemctl start docker systemctl enable docker 安装docker-co

本文档描述了一种我们希望最终对用户隐藏的配置格式.该页面仍然存在的唯一原因是当前 Relay 接受这种格式以替代常规数据清理设置. 以下文档探讨了 Relay 使用和执行的高级数据清理配置的语法和语义.有时,这也称为 PII 清理. https://github.com/getsentry/relay https://docs.sentry.io/product/data-management-settings/scrubbing/advanced-datascrubbing/ Scrub pe

本文目录列表: 1.位运算 2.设置日历数据表节假日标志 3.总结语 4.参考清单列表   位运算   SQL Server支持的按位运算符有三个,分别为:按位与(&).按位或(|).按位异或(^).位运算符用于 int.smallint 或 tinyint 数据,目前SQL Server能支持的按位运算的最大整数类型为Int(4字节整数).有关以上三个按位运算符的详细使用,请参考微软的SQL Server的联机帮助.   设置日期数据表节假日标志   上篇博文(日历数据表详解)中,总结出来一个

nginx服务器日志相关指令主要有两条,一条是log_format,用来设置日志格式, 另外一条是access_log,用来指定日志文件的存放路径.格式和缓存大小,一般在nginx的配置文件中日记配置(/usr/local/nginx/conf/nginx.conf). nginx的log_format有很多可选的参数用于指示服务器的活动状态,默认的是:log_format  access  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request

NoSql存储日志数据之Spring+Logback+Hbase深度集成 关键词:nosql, spring logback, logback hbase appender 技术框架:spring-data-hadoop, logback 一些比较重要的日志信息需要经常查看,比如用户行为日志,报错或关键业务日志数据然而同一系统多结点运行时这个工作会变的非常繁琐. 本例借用Logback日志框架和Hbase数据库来解决这一问题. 主要功能: 所有结点日志数据可通过配置同步到一个Hbase数据库 与

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地

前言 测试人员反馈tomcat目录下的日志占用空间很大,需要自动清理.接到这个反馈时,想象着应该是一个很简单的功能,tomcat应该已经实现了日志的自动清理功能.于是乎,我先到网上查询了如何自动清除tomcat日志,结果发现搜索结果最靠谱的也就是自己写个定时清理脚本,放入系统启动计划中.卧槽,不是吧,这功能还得自己单独处理!不应该吧!为了解答自己的疑惑,我毅然访问了tomcat官网,凭借着4级英语的水准,畅游其中,找寻答案. 果不其然,解决方案被我找到了.那就是设置日志处理handler的max

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

[Logstash] [root@localhost ~]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.3.2.tar.gz [root@localhost ~]# tar zxvf logstash-6.3.2.tar.gz -C /usr/local/ [root@localhost ~]# mv /usr/local/logstash-6.3.2/ /usr/local/logstash [root@lo

CefSettings结构体允许定义全局的CEF配置,经常用到的配置项如下: single_process 设置为true时,Browser和Renderer使用一个进程.此项也可以通过命令行参数“single-process”配置.查看本文中“进程”章节获取更多的信息. browser_subprocess_path 设置用于启动子进程单独执行器的路径.参考本文中单进程执行体章节获取更多的信息. cache_path 设置磁盘上用于存放缓存数据的位置.如果此项为空,某些功能将使用内存缓存,多数

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

原文链接:flume学习(三):flume将log4j日志数据写入到hdfs 在第一篇文章中我们是将log4j的日志输出到了agent的日志文件当中.配置文件如下: tier1.sources=source1 tier1.channels=channel1 tier1.sinks=sink1 tier1.sources.source1.type=avro tier1.sources.source1.bind=0.0.0.0 tier1.sources.source1.port=44444 tie

本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象 数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及 元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式 可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp