本人博客文章如未特别注明皆为原创.如有转载请注明出处:http://blog.csdn.net/yanghua_kobe/article/details/46595401 继续闲聊日志系统,在之前的博文里已提到我们在日志收集上的选择是flume-ng.应用程序将日志打到各自的日志文件或指定的目录(日志文件按天滚动),然后利用flume的agent去日志文件里收集. Deserializer简单介绍 flume将一条日志抽象成一个event. 这里我们从日志文件里收集日志採用的是定制版的Spool…

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…

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,apac…

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…

在前篇几十条业务线日志系统如何收集处理?中已经介绍了Flume的众多应用场景,那此篇中先介绍如何搭建单机版日志系统. 环境 CentOS7.0 Java1.8 下载 官网下载 http://flume.apache.org/download.html 当前最新版  apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 下载后上传到CentOS中的/usr/local/ 文件夹中,并解压到当前文件中重命名为flume170    /usr/local/flume170 tar -zxvf a…

一.HAProxy简介 HAProxy提供高可用性.负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代 理,支持虚拟主机,它是免费.快速并且可靠的一种解决方案.HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理. HAProxy运行在当前的硬件上,完全可以支持数以万计的并发连接.并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上. 二.Keepalived简介 它是一个基于VRRP协议来实现的WEB服务高可用方案,…

最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase.mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储. 接下来打算将这其间所遇到的问题.学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人. 学习flume ng的…

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持.基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行的…

介绍 在大型系统开发调试中,跨系统之间联调开始变得不好使了.莫名其妙一个错误爆出来了,日志虽然有记录,但到底是哪里出问题了呢? 是Ios端参数传的不对?还是A系统或B系统提供的接口导致?相信有不少人遇到这种情况,大多数问题往往不大,但排查起来比较费劲. 下面介绍下怎么通过上下文跟踪的方法,最快定位到其问题. 阅读目录: 概述 web环境 多线程环境 异步环境 性能,大数据量,隐私安全 总结 概述 简单介绍就是,通过一个TraceId把整个业务请求逻辑相关联起来,根据时间顺序形成一个完整的调用链.…