在log4j.properties中添加如下代码 log4j.logger.org.apache.kafka.common.metrics.Metrics=OFF log4j.logger.org.apache.kafka.clients.FetchSessionHandler=OFF log4j.logger.org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Fetcher=OFF log4j.logger.org.apache.kafka.clients

因公司数据安全和分析的需要,故调研了一下 GlusterFS + lagstash + elasticsearch + kibana 3 + redis 整合在一起的日志管理应用: 安装,配置过程,使用情况等续 一,glusterfs分布式文件系统部署: 说明: 公司想做网站业务日志及系统日志统一收集和管理,经过对mfs, fastdfs 等分布式文件系统的调研,最后选择了 glusterfs,因为Gluster具有高扩展性.高性能.高可用性.可横向扩展的弹性特点,无元数据服务器设计使glust

一.更改日志输出级别 config/log4j.properties中日志的级别设置的是TRACE,在长时间运行过程中产生的日志大小吓人,所以如果没有特殊需求,强烈建议将其更改成INFO级别.具体修改方法如下所示,将config/log4j.properties文件中最后的几行中的TRACE改成INFO,修改前如下所示: log4j.logger.kafka.network.RequestChannel$=TRACE, requestAppender log4j.additivity.kafka

关于Kafka日志留存(log retention)策略的介绍,网上已有很多文章.不过目前其策略已然发生了一些变化,故本文针对较新版本的Kafka做一次统一的讨论.如果没有显式说明,本文一律以Kafka 1.0.0作为分析对象. 所谓日志留存策略,就是Kafka保存topic数据的规则,我将按照以下几个方面分别介绍留存策略: 留存策略类型 留存机制及其工作原理 一.留存策略类型 目前,与日志留存方式相关的策略类型主要有两种:delete和compact.这两种留存方式的机制完全不同.本文主要讨论

Linux Centos下查看cpu.磁盘.内存使用情况,关闭MySQL日志 lsblk 查看分区和磁盘df -h 查看空间使用情况fdisk -l 分区工具查看分区信息cfdisk /dev/sda 查看分区blkid 查看硬盘label(别名) du -sh ./* 统计当前目录各文件夹大小du -sh /* 统计根目录下各文件夹大小du -sh /usr/* 统计usr目录下各文件夹大小 查看内存使用情况 free -m查看cpu使用情况 top #查看进程运行情况查看磁盘以及分区情况 d

1.kafka日志结构 直接举例子: 例如kafka有个名字叫 haha 的topic,那么kafka日志下面有kafka-0,kafka-1,kafka-2...,kafka-n,具体多少个,创建分区的时候有几个分区,n就是几. [root@haha kafka]# ls haha- haha-0/ haha-1/ haha-2/ 每个目录下面有三个日志文件,xxx.log是消息集文件, xxx.index 偏移量索引文件 ,xxx.timeindex 时间戳索引文件 [root@haha k

kafka日志同步至elasticsearch和kibana展示 一 kafka consumer准备 前面的章节进行了分布式job的自动计算的概念讲解以及实践.上次分布式日志说过日志写进kafka,是需要进行处理,以便合理的进行展示,分布式日志的量和我们对日志的重视程度,决定了我们必须要有一个大数据检索,和友好展示的需求.那么自然就是elasticsearch和kibana,elasticsearch是可以检索TB级别数据的一个分布式NOSQL数据库,而kibana,不仅仅可以展示详情,而且有

转自 离线部署ELK+kafka日志管理系统 - xiaoxiaozhou - 51CTO技术博客http://xiaoxiaozhou.blog.51cto.com/4681537/1854684 1.简介 对于日志来说,最常见的需求就是收集.查询.显示,正对应logstash.elasticsearch.kibana的功能. ELK日志系统在系统中,主要可解决的问题: 基于日志的数据挖掘 问题排查,上线检查 根据关键字查询日志详情 异常数据自动触发消息通知 服务器监控,应用监控,Bug管理

android关闭日志 我们在开发时,经常会输出各种日志来debug代码.但是等到应用发布的apk运行时不希望它输出日志. 关闭输出日志Log.v(),Log.i(),Log.w(),Log.v(),Log.e()等 原理: 那么我们可以通过proguard来删除各种日志输出代码.然后导出apk时,将会过滤掉日志代码. 通过配置proguard,将类android.util.Log的方法给置为为无效代码.(proguard是一个代码优化的工具,也可以混淆代码) assumenosideeffec

[关闭binlog日志] 1.vim /etc/my.cnf 注释如下内容: #log-bin=mysql-bin #binlog_format=mixed #server-id = 1 #expire_logs_days = 10 2.重启 mysql 服务 /etc/init.d/mysql restart

启动kafka集群,关闭kafka集群脚本 在$KAFKA_HOME/bin下新建如下脚本文件 start-kafka.sh #!/bin/bash BROKERS="mini41 mini42 mini43" APPHOME="/home/hadoop/apps/kafka" APP_NAME="kafka_2.10-0.10.1.0" for i in $BROKERS do echo "Starting ${APP_NAME} o

引子 之所以写这篇文章是因为之前面试时候被面试官问到(倒)了,面试官说:"你说你对Kafka比较熟?看过源码? 那说说kafka日志段如何读写的吧?" 我心里默默的说了句 "擦...我说看过一点点源码,不是亿点点.早知道不提这句了!",那怎么办呢,只能回家等通知了啊. 但是为了以后找回场子,咱也不能坐以待毙,日拱一卒从一点点到亿点点.今天我们就来看看源码层面来Kafka日志段的是如何读写的. Kafka的存储结构 总所周知,Kafka的Topic可以有多个分区,分区

## 起因:ambari 修改kafka日志目录后,写入数据无法消费 - 使用下面的客户端消费命令可以消费到数据 ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.210.111:2181,192.168.210.112:2181,192.168.210.113:2181 --topic cccc --from-beginning - 但是使用这条命令无法消费客户端的数据,而且程序也无法拉去数据./kafka-console-consumer.sh

0x00 概述 关于如何搭建ELK部分,请参考这篇文章,https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html. 该篇用户为非root,使用用户为“elk”. 基于以前ELK架构的基础,结合Kafka队列,实现了ELK+Kafka集群,整体架构如下: # 1. 两台es组成es集群;( 以下对elasticsearch简称es ) # 2. 中间三台服务器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面写的 消费者/生产者 这是ka

于一些wordpress技术博客或者其他wordpress博客来说,一些旧日志的内容可能已经过时了,但是一些读者,还是对一些问题“纠缠不清”或者“喋喋不休”,怎么办,把留言关了就好了: UPDATE wp_posts SET comment_status = 'closed' WHERE post_date < '2009-01-01' AND post_status = 'publish'; 关闭Trackback: UPDATE wp_posts SET ping_status="cl

早上突然发现网站访问不了了,登陆服务器一看,是C盘满了. 查一看,是IIS产生了70多G的日志,但明明已关闭日志了,还是会产生. 产生的目录在:C:\Windows\System32\LogFiles里面 想找办法关,怎么也关不掉. 后来在百度上查到,要改注册表才能关. 关闭HTTPERR的方法 运行里输入 regedit 进入注册表编辑器[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameters] 在右边 点鼠标右

1. Flume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. agent agent本身是一个Java进程,运行在日志收集节点-所谓日志收集节点就是服务器节点. agent里面包含3个核心的组件:source-->channel-–>sink,类似生产者.仓库.消费者的架构. source sour

由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

redis修改持久化路径和日志路径 vim redis.conf logfile /data/redis_cache/logs/redis.log #日志路径 dir /data/redis_cache #持久化路径,修改后 记得要把dump.rdb持久化文件拷贝到/data/redis_cache下 先杀掉redis,拷贝dump.rdb,启动 清缓存 cd /data/server/redis-2.6.16/src ./redis-cli #进入 dbsize flushall #执行 ex

概述 本文介绍使用ELK(elasticsearch.logstash.kibana) + kafka来搭建一个日志系统.主要演示使用spring aop进行日志收集,然后通过kafka将日志发送给logstash,logstash再将日志写入elasticsearch,这样elasticsearch就有了日志数据了,最后,则使用kibana将存放在elasticsearch中的日志数据显示出来,并且可以做实时的数据图表分析等等. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com