前言:刚上线elk一个月左右,使用的kafka作为缓存队列,但是不知道为何,中间发生过好几次,elk突然没数据了,长达好几天都没有,      折腾了好久,好了,过几天又发生同样的状况.经查找,数据是有到达kafka,但是logstash读取不了.无奈之下,只能把kafka      更换为redis.      filebeat配置-------------filebeat:  prospectors:    -      document_type: "web-hkgf-proxy-ngin

https://yq.aliyun.com/articles/35979#index_section

1.入门指南 1.1简介 Apache的Kafka™是一个分布式流平台(a distributed streaming platform).这到底意味着什么? 我们认为,一个流处理平台应该具有三个关键能力: 它可以让你发布和订阅记录流.在这方面,它类似于一个消息队列或企业消息系统. 它可以让你持久化收到的记录流,从而具有容错能力. 它可以让你处理收到的记录流. Kafka擅长哪些方面? 它被用于两大类应用: 建立实时流数据管道从而能够可靠地在系统或应用程序之间的共享数据 构建实时流应用程序,能够

一.它是什么 zeroMQ,一个处理消息传输的库,重点在传输上,看起来它像是在socket上面封装了一层,让我们可以很容易的利用它来做N对M的数据传输,在分布式系统中很方便,在接收端它有round-robin负载均衡. 官方介绍:http://zguide.zeromq.org/page:all "ZeroMQ (also known as ØMQ, 0MQ, or zmq) looks like an embeddable networking library but acts like a

Elasticsearch 配置 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据 Elastic Search 索引 基本单位是 文档  文档类型, ES 分片 横向扩展. 分片可以做备份,节点,一个es的实例就是一个节点(集群使用) git clone https://github.com/elasticsearch/elasti

Elasticsearch 配置 Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据 Elastic Search 索引 基本单位是 文档  文档类型, ES 分片 横向扩展. 分片可以做备份,节点,一个es的实例就是一个节点(集群使用) git clone https://github.com/elasticsearch/elasti

本博客讨论一下akka在秒杀场景下的应用,提出自己的见解,只做抛砖引玉,大神勿喷.秒杀活动涉及到前中后台各个阶段,为了说明问题,我们简化场景,只研究akka在后台如何处理秒杀业务. 秒杀活动 所谓的秒杀活动,简单点来说,就是把某个稀缺商品或促销商品,挂到页面,供大量客户抢购.这里有两个关键点,商品数量不多,客户量非常大或抢购流量非常大.客户量或抢购流量往往意味着并发量非常大,容易给服务器造成很大的瞬时压力. 同样,为了简化问题,我们把秒杀活动中的概念也进行简化,分为库存和抢购请求.库存:待抢购商

方案概述 大数据时代,各类应用对消息解决方案的要求不仅仅是数据的流动,而是要在持续增长的服务和应用中传输海量数据,进行智能的处理和分析,帮助业务做出更加精准的决策. Pulsar 与 TiDB 联合解决方案提供实时.高吞吐.稳定的数据输出,满足用户在大数据场景中对各类数据的应用与分析需求,广泛适用于日志收集.监控数据聚合.流式数据处理.在线和离线分析等场景. Apache Pulsar 简介与优势 Apache Pulsar(以下简称:Pulsar)是云原生的分布式消息流系统,采用计算和存储分层

理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展,基于我个人的理解,将大数据的发展分了4个时期: 第一个时期: 2006 年到 2008 年.2008 年左右,Hadoop 成为了 Apache 顶级项目,并正式发布了 1.0 版本,它的基础主要是基于谷歌的三驾马车,GFS.MapReduce.BigTable 去定义的. 第二个时期: 2009 年到 2013 年阶段.雅虎.阿里.Facebook 等企业对大数据的应用越来越多.2013 年底 Hadoop 正式发布 2

之前的流程是:filebeat,redis,logstash,elasticsearch 现在的流程是:filebeat,Kafka(zookeeper),logstash,elasticsearch zookeeper集群,使用ZK UI提供的web界面 kafka集群,使用的是kafka eagle提供的web界面 filebeat.yml # 其他的配置保持不变 # 之前是输出到redis #output.redis: # hosts: ["172.17.107.187:6370"

flatMapGroupsWithState的出现解决了什么问题: flatMapGroupsWithState的出现在spark structured streaming原因(从spark.2.2.0开始才开始支持): 1)可以实现agg函数: 2)就目前最新spark2.3.2版本来说在spark structured streming中依然不支持对dataset多次agg操作 ,而flatMapGroupsWithState可以替代agg的作用,同时它允许在sink为append模式下在a

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

Kafka 0.9版本开始推出了Java版本的consumer,优化了coordinator的设计以及摆脱了对zookeeper的依赖.社区最近也在探讨正式用这套consumer API替换Scala版本的consumer的计划.鉴于目前这方面的资料并不是很多,本文将尝试给出一个利用KafkaConsumer编写的多线程消费者实例,希望对大家有所帮助.     这套API最重要的入口就是KafkaConsumer(o.a.k.clients.consumer.KafkaConsumer),普通的

Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX_VALUE max.in.flight.requests.per.connection = 1 使用Kafk

第一版:logstash + es 第二版:kafka 替换 logstash的方案

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

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka

1.背景 最近因为工作需要,调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka,打算替换掉线上运行的ActiveMQ,主要是因为明年的预算日流量有十亿,而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪,所以希望找一个适合分布式的消息系统. 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验,欢迎拍砖. 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先,我们来看看什么是消息队列,维基百科里的解释翻译过来如下: 队列提供了一种异步通信协议,这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系,发送者发送的消息会存储在队列中,直到接

为了让web application能随意使用logging组件而不受web容器自身的影响,从tomcat 6.0开始,tomact默认使用的是java.util.logging framework来记录其运行日志,但同时也提供了可选择其他log框架的接口扩展包,官网上给出了如何将tomcat的运行日志框架切换到log4j,但是目前大部分web应用都使用的是性能更好的log4j2,其配置过程相比于log4j,稍有不同,今天就给大家介绍一些如何将tomcat的运行日志框架切换到log4j2下.  

http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration   Broker Configs 4个必填参数, broker.id Each broker is uniquely identified by a non-negative integer id broker唯一标识,broker可以在不同的host或port,但必须保证id唯一 log.dirs (/tmp/kafka-logs) 日志文件存放的目录 可以用逗号隔开多个目录,当创

使用Nginx和Logstash以及kafka来实现网站日志采集的详细步骤和过程 先列出来总体启动流程: (1)启动zookeeper集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): zookeeper/bin/zkServer.sh start (2)启动hadoop02机器上的nginx: nginx/sbin/nginx )启动kafka集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): kafka/bin/kafka-server-start