0x00 概述 filebeat非常轻量级,正常情况下占用的资源几乎都能忽略不计,但是部署后发现资源占用很大,所以怀疑是filebeat本身出了问题. 第一时间查看filebeat日志(默认路径/var/log/filebeat/filebeat,K8S需要在控制台实时查看pod的日志),发现有大量内容输出: 2019-03-20T08:55:02.198+0800 INFO kafka/log.go:53 producer/broker/544 starting up 2019-03-20T0

本文从以下四个方面手把手教你写Kafka Streams程序: 一. 设置Maven项目 二. 编写第一个Streams应用程序:Pipe 三. 编写第二个Streams应用程序:Line Split 四. 编写第三个Streams应用程序:Wordcount 一. 设置Maven项目 我们将使用Kafka Streams Maven Archetype来创建Streams项目结构: mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.k

发行说明 - Kafka - 版本1.0.0 以下是Kafka 1.0.0发行版中解决的JIRA问题的摘要.有关该版本的完整文档,入门指南以及有关该项目的信息,请参阅Kafka项目网站. 有关升级的注意事项:在升级群集之前,请仔细阅读此版本的 升级文档.升级说明讨论关于不兼容的重要信息以及突破性变化,性能变化以及可能影响您的Kafka生产部署的任何其他变更. 最新版本的文档可以在http://kafka.apache.org/documentation.html找到 . 新功能 [ KAFKA-

kafka没有提供version命令,不确定是否有方便的方法,但你可以进入kafka/libs文件夹. 或: find / -name \*kafka_\* | head -1 | grep -o '\kafka[^\n]*' 你应该看到像kafka_2.10-0.8.2-beta.jar这样的文件,其中2.10是Scala版本,0.8.2-beta是Kafka版本.

3.2.1 下载kafka并安装kafka_2.12-2.3.0.tgz tar -zxvf kafka_2.12-2.3.0.tgz 3.2.2 配置kafka集群 在config/server.properties中修改参数: [hadoop@hadoop01 kafka_2.12-2.3.0]$ cd config [hadoop@hadoop01 config]$ gedit server.properties 参数1:添加host.name=hadoop01 #############

1 kafka集群搭建 1.zookeeper集群  搭建在110, 111,112 2.kafka使用3个节点110, 111,112 修改配置文件config/server.properties broker.id=110 host.name=192.168.1.110 log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs 复制到其他两个节点,然后修改对应节点上的config/server.pro 3.启动,在三个节点分别执行 bin/kafka-serve

1.配置filebeat_nginx.yml filebeat.modules: - module: nginx access: enabled: true var.paths: ["/var/log/nginx/access.log*"] error: enabled: true var.paths: ["/var/log/nginx/error.log*"] #----------------------------------Kafka output-----

1.说明 Kafka的版本从0.11.0.X到1.0.X, 再到2.0.X大版本, 其实没有经过几个版本, 只是版本号变化较大. 2.最新发布版本 截止本文章2020年2月22号发布时, Kafka 2.4.0是当前最稳定最新的版本, 发布时间为2019年12月16日. 3.所有大版本 0.7.x 0.8.0 0.8.1.X 0.8.2.X 0.9.0.X 0.10.0.X 0.10.1.X 0.10.2.X 0.11.0.X 1.0.X 1.1.X 2.0.X 2.1.X 2.2.X 2.3.

手写 Promise 实现 Promise的基本使用 Promise定义及用法详情文档:Promise MAD文档 function testPromise(param) { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { params ? resolve('resolve:' + param) : reject('reject:' + param) }, 1000) }) } 我们能够通过 .then 方法来获取执行成

find /opt -name \*kafka_\* | head -1 | grep -o '\kafka[^\n]*'

This value controls when a produce request is considered completed. Specifically, how many other brokers must have committed the data to their log and acknowledged this to the leader? Typical values are 0, which means that the producer never waits fo

现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的.经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件.关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考https://www.ibm.com/deve

之前有写过elasticsearch集群和elk集群的博客, 都是基于docker的,使用docker-compose进行编排(K8S暂未掌握) 三台服务器搭建es集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html 单机搭建elk集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12018209.html 本文较长,上述两个博文中的内容本文都会重新讲解,建议收藏后进行阅读.本文包含了ELK + kafka(zookeeper)

1. 写在前面 在大数据实时计算方向,天猫双11的实时交易额是最具权威性的,当然技术架构也是相当复杂的,不是本篇博客的简单实现,因为天猫双11的数据是多维度多系统,实时粒度更微小的.当然在技术的总体架构上是相近的,主要的组件都是用到大数据实时计算组件Flink(当然阿里是用了基于Flink深度定制和优化改装的Blink).下图是天猫双11实时交易额的大体架构模型及数据流向(参照https://baijiahao.baidu.com/s?id=1588506573420812062&wfr=spi

进入日志收集及监控报警这个领域,感觉一切都要从新学习. 现在周五,这周有两天用来踩坑了. 作些记录. 第一个遇到的问题,就是不同的应用组件,在k8s里,会生成不同的日志,如何采集到这些不同的日志呢? 由于filebeat是支持glob path的,所以我们可以使用这个技巧,来读取不同的组件的指定特征日志文件. 第二个问题,就是不同的日志文件,需要进入到不同的kafka的topic.最新版本是命名用fields来实现的. 所以,最终可以用的filebeat.yml样本如下: filebeat.in

filebeat端配置 #----------------------------- Kafka output -------------------------------- output.kafka: # initial brokers for reading cluster metadata hosts: ["10.88.128.88:9092"] version: "0.8.2" topic: 'abc' #partition.round_robin: #

ELK + Kafka + Filebeat学习 https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/79463832 https://blog.csdn.net/xiangyuan1988/article/details/78977471 https://www.jianshu.com/p/f149a76ea5b5 https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/category/7486820 ELK + K

系统:centos 6.5 JDK:1.8 Elasticsearch-6.0.0Logstash-6.0.0kibana-6.0.0zookeeper-3.5.3kafka_2.12-1.0.0filebeat-6.0.0 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.0.0-linux-x86_64.tar.gz wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafk

1. 了解各个组件的作用 Filebeat是一个日志文件托运工具,在你的服务器上安装客户端后,filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件,追踪读取这些文件(追踪文件的变化,不停的读) Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据 Logstash是一根具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端:与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场

参考: 官网协议介绍:http://kafka.apache.org/protocol.html#The_Messages_Fetch kafka协议兼容性  http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6784795.html 最近在使用flink的时候,在flink的官网对flink-connect-kafka有这样的一个版本对照: Maven Dependency Supported since Consumer and Producer Class name Kafk