.NET框架类库提供了EventLog类和EventLogEntry类与系统日志进行交互二者属于System.Diagnostics命名空间 EventLog 类的属性主要有 Entris返回一个EventLogEntryCollection型值,代表事件日志的内容Log 获取或者返回日志的名称,其中应用程序日志是Application,系统日志是System,安全日志是Security,默认值为空字符串. LogDisplayName 获取事件日志的友好名称MachineName 获取或设置在

上一节搭建了flume的简单运行环境,并提供了一个基于netcat的演示.这一节继续对flume的整个流程进行进一步的说明. 一.flume的基本架构图: 下面这个图基本说明了flume的作用,以及flume中的基本组件:source.channel.sink. Source:完成对日志数据的收集,分成transtion 和 event 打入到channel之中.   Channel:主要提供一个队列的功能,对source提供中的数据进行简单的缓存.   Sink:取出Channel中的数据,进

Flume(NG)架构设计要点及配置实践   Flume NG是一个分布式.可靠.可用的系统,它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合.移动,最后存储到一个中心化数据存储系统中.由原来的Flume OG到现在的Flume NG,进行了架构重构,并且现在NG版本完全不兼容原来的OG版本.经过架构重构后,Flume NG更像是一个轻量的小工具,非常简单,容易适应各种方式日志收集,并支持failover和负载均衡. 架构设计要点 Flume的架构主要有一下几个核心概念: Event:一个数据

发送信号给程序,或者列出信号集 SYNOPSIS        kill [-s SIGNAL | -SIGNAL] PID...        kill -l [SIGNAL]...   1.信号操作简要说明 1)kill -l.列出信号名和 2)kill + 信号 + %jobnumber.表示给某个工作发信号 3)kill + 信号 + PID.表示给某个PID发信号   2.重要的几个信号   代号 名称 内容 1 SIGHUP 代表『让该 PID 重新读取自己的设定档』 ,类似重新启动

1.直接将指令丢到背景中执行:& [root@linux ~]# tar -zpcvf /tmp/etc.tar.gz /etc > /tmp/log.txt 2>&1 & [1] 24984 [root@linux ~]# <==可以继续作业,不受影响!这就是前景! 完成的时候会显示: [1]+ Done tar -zpcf /tmp/etc.tar.gz /etc > /tmp/log.txt 2>&1 2.将目前的工作丢到背景中暂停:[c

Flume简介与使用(一)——Flume安装与配置 Flume简介 Flume是一个分布式的.可靠的.实用的服务——从不同的数据源高效的采集.整合.移动海量数据. 分布式:可以多台机器同时运行采集数据,不同Agent的之前通过网络传输数据 可靠的:Flume会将采集的数据缓存在Channel里,当Sink确认数据被接收了后才会从Channel里删除 实用的:Flume的使用是非常简单可用的,易于扩展,只需要修改配置文件的选项,就可以定制不同的Source.Channel.Sink,这得益于其精妙

ELK是开源的日志查询系统,由三个开源工具组成:Elasticsearch.Logstash和Kibana; Elasticsearch的功能主要用于进行日志数据的存储及查询. Logstash提供日志数据的抓取和存储,抓取的日志方式包括:读取文件,读取网络数据,redis队列数据,读取syslog,读取Collectd数据. 具体抓取配置可以参考:http://udn.yyuap.com/doc/logstash-best-practice-cn/input/collectd.html Kib

Flume简介 Apache Flume是一个分布式.可靠.高可用的日志收集系统,支持各种各样的数据来源,如http,log文件,jms,监听端口数据等等,能将这些数据源的海量日志数据进行高效收集.聚合.移动,最后存储到指定存储系统中,如kafka.分布式文件系统.Solr搜索服务器等: Apache Flume主要有以下几大模块组成: 数据源采集(Source) 数据拦截(Interceptor) 通道选择器(Channel Selector) 数据通道(Channel) Sink处理器(Si

Flume介绍 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 一.Flume架构图 含义 Source 规定收集数据的来源 Channel 相当于一个管道,连接source和sink Sink flume agent收集到数据后,数据写到哪里   使用Flume,就是定义好source,channel, sink, 它负责监控Linux文件系统,并将文件写入HDFS中   二.多个Flume整合 注意启动顺序!!!     先启动node2,后启动nod

一.前述 Copy过来一段介绍Apache Flume 是一个从可以收集例如日志,事件等数据资源,并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务,或者数集中机制.flume具有高可用,分布式,配置工具,其设计的原理也是基于将数据流,如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS,HBase等集中存储器中.官网:http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 二.架构 1.基本架构 介绍: Source:(相当于一个来源) 从数据发生器接

关键词:rcS.start-stop-daemon.syslogd.syslog().klogd.klogctl().syslog.conf./dev/log.facility/level等等. syslog用来记录应用程序或者硬件设备的日志:通过syslogd这个进程记录系统有关事件记录,也可以记录应用程序运作事件. syslogd日志记录器由两个守护进程(klogd,syslogd)和一个配置文件(syslog.conf)组成. syslogd和klogd是很有意思的守护进程,syslogd

nginx 作用: 做负载均衡  nginx和lvs的区别:nginx可以做反向代理 1.上传nginx安装包  tar -zxvf tengine-2.1.02.安装环境  依赖 gcc openssl-devel pcre-devel zlib-devel安装:yum install gcc openssl-devel pcre-devel zlib-devel -y3. 安装Nginx./configure make && make install4.在/etc/rc.d/init.

翻译自官网flume1.8用户指南,原文地址:Flume 1.8.0 User Guide 篇幅限制,分为以下5篇: [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) source [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Sink [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Channel [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Proces

海量日志采集Flume(HA) 1.介绍: Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志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. 2.日志采集 Flume-对哪个ip  哪个端口进行监控 --- 数据监控-接收数据----内存-存储本地硬盘 3.数据处理 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. Flume提供了从

Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统: Flume 介绍 Flume是由cloudera软件公司产出的高可用.高可靠.分布式的海量日志收集系统.聚合和传输的系统.于2009年被捐赠了apache软件基金会,为Hadoop相关组件之一.Flume初始发行版本目前统称为Flume OG,2011年10月在完成了里程碑的改动:重构核心组件.核心配置以及代码架构之后.Flume NG 推出,它是Flume1.X版本的统称. Apache Flu

Flume Source 实例 Avro Source 监听avro端口,接收外部avro客户端数据流.跟前面的agent的Avro Sink可以组成多层拓扑结构. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 a1.sources=s1 a1.sinks=k1 a1.channels=c1     a1.sources.s1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1     a1.sources.s1.type=avro a1.sou

Flume Source Source类型 说明 Avro Source 支持Avro协议(实际上是Avro RPC),内置支持 Thrift Source 支持Thrift协议,内置支持 Exec Source 基于Unix的command在标准输出上生产数据 JMS Source 从JMS系统(消息.主题)中读取数据,ActiveMQ已经测试过 Spooling Directory Source 监控指定目录内数据变更 Twitter 1% firehose Source 通过API持续下载

Logstash最强大的功能在于丰富的过滤器插件.此过滤器提供的并不单单是过滤的功能,还可以对进入过滤器的原始数据进行复杂的逻辑处理.甚至添加独特的事件到后续流程中. 1.logstash基本语法组成 logstash主要由三部分组成:input.filter.output.而filter就是过滤器插件,这个组件可以不要,但是这样子就不能体现出logtash的强大过滤功能了. input{ 输入插件 } filter{ 过滤器插件 } outer{ 输出插件 } 下面我们依次对各个插件进行介绍

Flume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志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. 当前Flume有两个版本,Flume 0.9x版本之前的统称为Flume-og,Flume1.X版本被统称为Flume-ng. 参考文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.5

转: Logstash 讲解与实战应用 原创qw871122016-08-20 16:06:07评论(1)40217人阅读 一.Logstash 介绍 Logstash 是一款强大的数据处理工具,它可以实现数据传输,格式处理,格式化输出,还有强大的插件功能,常用于日志处理. 官网地址:https://www.elastic.co/products/logstash 工作流程 Logstash 工作的三个阶段: input 数据输入端,可以接收来自任何地方的源数据. file:从文件中读取 sys

一.Logstash 介绍 Logstash 是一款强大的数据处理工具,它可以实现数据传输,格式处理,格式化输出,还有强大的插件功能,常用于日志处理. 二.工作流程 Logstash 工作的三个阶段: input 数据输入端,可以接收来自任何地方的源数据. file:从文件中读取 syslog:监听在514端口的系统日志信息,并解析成RFC3164格式. redis:从redis-server list 中获取 beat:接收来自Filebeat的事件 Filter 数据中转层,主要进行格式处理