a)DS4700存储日志收集              1)收集all support data 1.1.启动客户端”DS Storage manger 10 client”添加控制器IP”192.168.128.101.192.168.128.102“…

Scribe日志收集工具 概述 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系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理.它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.当中央存储系统的网络或者机器出现故障时,scribe会将日志转存到本地或者另一个位置,当中央存储系统恢复后,scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统.scribe的相关资料比较少,主…

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…

ELK+kafka构建日志收集系统   原文  http://lx.wxqrcode.com/index.php/post/101.html   背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里: 传送门 ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前…

Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础知识 1.数据流模型  Flume的核心是把数据从数据源收集过来,再送到目的地.为了保证输送一定成功,在送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正到达目的地后,删除自己缓存的数据.  Flume传输的数据的基本单位是Event,如果是文本文件,通常是一行记录,这也是事务的基本单位.Event从S…

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…

在<基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计>中,我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计,以及为什么做这样的设计.在本节中,我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume的功能改进和对系统做的优化. 1 Flume的问题总结 在Flume的使用过程中,遇到的主要问题如下: a. Channel“水土不服”:使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小不够的异常:使用FileChannel又导致IO繁忙的问题: b. HdfsSink的性能问…

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.…

国内私募机构九鼎控股打造APP,来就送 20元现金领取地址:http://jdb.jiudingcapital.com/phone.html内部邀请码:C8E245J (不写邀请码,没有现金送)国内私募机构九鼎控股打造,九鼎投资是在全国股份转让系统挂牌的公众公司,股票代码为430719,为“中国PE第一股”,市值超1000亿元.  -----------------------------------------------------------------------------------…

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.…

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…

日志收集之kafka http://www.jianshu.com/p/f78b773ddde5 一.介绍 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处…

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布…

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…

关于kubernetes的日志分好几种,针对kubernetes本身而言有三种: 1.资源运行时的event事件.比如在k8s集群中创建pod之后,可以通过 kubectl describe pod 命令查看pod的详细信息. 2.容器中运行的应用程序自身产生的日志,比如tomcat.nginx.php的运行日志.比如kubectl logs redis-master-bobr0.这也是官方以及网上多数文章介绍的部分. 3.k8s各组件的服务日志,比如 systemctl status kube…

一.Flume简介 Flume是一个分布式的.高可用的海量日志收集.聚合和传输日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方(如:Kafka,HDFS等),便于收集数据.其核心为agent,agent是一个java进程,运行在日志收集节点. agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink.  source组件是专用于收集日志的,可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro.thrift.exec.jms.spooling directory.netcat.seque…

Exceptionless是一个非常优秀的事件记录服务,目前我们的自部署的Exceptionless已经稳定运行了近一年的时间,收集了千万条事件信息.但Exceptionless官方自宿主部署的文档不是非常详细(不知道是不是为了保证云订阅).今天就来详细介绍下用于生成环境的Exceptionless部署事项. Exceptionless简介 Exceptionless从翻译来看是无异常的意思,其实它收集了很多异常信息. 大家可以把他看做事一个非常好用的日志收集服务. 还提供了,多组织.多项目.…

Flume知识点: Event 是一行一行的数据 1.flume是分布式的日志收集系统,把收集来的数据传送到目的地去. 2.flume里面有个核心概念,叫做agent.agent是一个java进程,运行在日志收集节点. 3.agent里面包含3个核心组件:source.channel.sink. 3.1 source组件是专用于收集日志的,可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro.thrift.exec.jms.spooling directory.netcat.sequence gen…

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,…

需求背景 由于公司的后台服务有三台,每当后台服务运行异常,需要看日志排查错误的时候,都必须开启3个ssh窗口进行查看,研发们觉得很不方便,于是便有了统一日志收集与查看的需求. 这里,我用ELK集群,通过收集三台后台服务的日志,再统一进行日志展示,实现了这一需求. 当然,当前只是进行了简单的日志采集,如果后期相对某些日志字段进行分析,则可以通过logstash以及Kibana来实现. 部署环境 系统:CentOS 7 软件: elasticsearch-6.1.1 logstash-6.1.1 k…

再次整理了一下这个日志收集系统的框,如下图 这次要实现的代码的整体逻辑为: 完整代码地址为: https://github.com/pythonsite/logagent etcd介绍 高可用的分布式key-value存储,可以用于配置共享和服务发现 类似的项目:zookeeper和consul 开发语言:go 接口:提供restful的接口,使用简单 实现算法:基于raft算法的强一致性,高可用的服务存储目录 etcd的应用场景: 服务发现和服务注册 配置中心(我们实现的日志收集客户端需要用到…

#ELK 6安装配置 nginx日志收集 kabana汉化 #环境 centos 7.4 ,ELK 6 ,单节点 #服务端 Logstash 收集,过滤 Elasticsearch 存储,索引日志 Kibana 可视化 #客户端 filebeat 监控.转发,作为agent filebeat-->Logstash-->Elasticsearch-->Kibana #基本配置 #时间同步 #关闭selinux #内核优化 #防火墙端口 #内核 echo ' * hard nofile 65…

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…

ELK 介绍 ELK 最早是 Elasticsearch(以下简称ES).Logstash.Kibana 三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark.Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统. 我们收集mysql慢日志的方案如下: mysql 服务器安装 Filebeat 作为 agent 收集 slowLog Filebeat 读取…

本文介绍SpringBoot如何使用Graylog日志收集. 1.Graylog介绍 Graylog是一个生产级别的日志收集系统,集成Mongo和Elasticsearch进行日志收集.其中Mongo用于存储Graylog的元数据信息和配置信息,ElasticSearch用于存储数据. 架构图如下: 生产环境配置图如下: 2.安装Graylog 在官方文档上推荐了很多种安装的方式,这里以docker-compose的方式为例,进行安装Graylog,mongo,elasticsearch. do…

本文介绍SpringBoot应用配合ELK进行日志收集. 1.有关ELK 1.1 简介 在之前写过一篇文章介绍ELK日志收集方案,感兴趣的可以去看一看,点击这里-----> <ELK日志分析方案>. 这里在对ELK做一下简述,ELK是有Elastic公司的三个组件配合进行日志收集,分别是: ElasticSearch:用于存储日志信息. Logstash:用于收集.处理和转发日志信息. Kibana:提供可搜索的Web可视化界面. 当然,现在很多都配合着Beats进行使用,这里不做过多描…

docker日志收集方案有太多,下面截图罗列docker官方给的日志收集方案(详细请转docker官方文档).很多方案都不适合我们下面的系列文章没有说. 经过以下5篇博客的叙述简单说下docker容器日志采集方案 docker容器日志收集方案(方案一 filebeat+本地日志收集) docker容器日志收集方案(方案二 filebeat+syslog本地日志收集) docker容器日志收集方案(方案三 filebeat+journald本地日志收集) docker容器日志收集方案(方案四,目前…

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…

本节主要内容: 1. 日志收集系统设计2. 日志客户端开发 1. 项目背景    a. 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    b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足    c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2. 解决方案    a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统    b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志    c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 3. 面临的问题   …

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…