我们在k8s部署服务时,一般来说一个服务会对应一类pod,而pod通过rs实现副本集,而这些pod的日志一般有控制台stdout和文件的,一般会把这些日志最终输出到elasticsearch里,再通过kabana进行分析,而在实现由pod到elasticsearch(es)时有多种方法,下面我列举一下: 直接从标准控制台 stdout中通过fluentd进行收集,再存到es( 早期docker有实现) 通过logback里的fluentd包,直接把日志输出到fluentd,再存到es 在k8s里

问题描述: 阿里云k8s应用日志之前一直都是可以正常的采集, 先出现一问题, 通过kibana 和阿里云的日志服务都没法展示最新的k8s应用的日志, 部分应用的最新日志有被采集到,但大部分应用日志没有做采集到. 通过 命令 curl '17*****0:9200/_cat/indices?v' 查看 部分应用没有建立今天的日志索引 删除了elasticsearch组件, 再重新安装以后, 问题依然存在 通过 kubectl delete DaemonSet log-pilot -n kube-s

Kubernetes日志打印方式 标准输出 docker标准输出日志stdout和stderr,使用docker logs或者kubectl logs查看最新的日志(tail). 如果想看到更多的日志,在宿主机目录/var/lib/docker/containers可以找到对应的全部日志.标准输出是k8s社区推荐的日志输出方式. 日志文件 下面将从路径.挂载两方面介绍. 默认路径 如何使用log4j打印的日志:如果打印的业务日志不采用任何挂载方式,那么业务日志默认打在容器里边的目录中.根据不同的

简介 关于日志收集这个主题,这已经是第三篇了,为什么一再研究这个课题,因为这个课题实在太重要,而当今优秀的开源解决方案还不是很明朗: 就docker微服务化而言,研发有需求标准输出,也有需求文件输出,每次登录到服务器上去查看日志又多有不妥:现有的解决方案ELK,每次收集新应用日志都要更改配置文件重新适配日志路径足以让我们崩溃: 对于k8s,没有日志系统推行工作就无法进行,总不能让开发小伙伴登录到k8s上去找日志吧,鬼知道在哪个pod里:当然,k8s官方提供了解决方案efk,efk最大的问题就是无

传统日志与kubernetes日志对比 传统服务 目录固定 重启不会丢失 不用关注标准与错误日志输出 容器服务 节点不固定 重启服务会漂移 需要关注标准与错误日志输出 日志文件重启会丢失 日志目录不固定 k8s中的日志处理 常见日志采集方案: 1.远程日志 将容器中日志直接写入远程kafka.es等,再由logstash等处理.劣势就是需要改造服务由写入本地的就要进行修改 传输到远端存储. 2.sidecar模式,在每个pod中运行一个filebeat,logstash等pod共享一个valum

阿里云容器服务Kubernetes集群集成了日志服务(SLS),您可在创建集群时启用日志服务,快速采集Kubernetes 集群的容器日志,包括容器的标准输出以及容器内的文本文件. 新建 Kubernetes 集群 如果您尚未创建任何的 Kubernetes 集群,可以按照本节的步骤来进行操作: 登录 容器服务管理控制台. 单击左侧导航栏中集群,单击右上角创建Kubernetes集群. 进入创建页面后,参见创建Kubernetes集群进行配置. 拖动到页面底部,勾选日志服务配置项,表示在新建的

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

RSYSLOG is the rocket-fast system for log processing. About 由于环境基于CentOS 6.7 x64,rsyslog本身就是OS的组件,由于本文使用rsyslog作为统一日志采集器,需要与kafka进行数据交付,而原始支持kafka组件是在v8.7.0以后版本才支持,而系统自带的rsyslog是版本是v5的,因此需要对rsyslog版本进行升级. 有网的方法比较简单,通过yum命令即可,官网参考官网 http://www.rsyslog

使用Nginx和Logstash以及kafka来实现网站日志采集的详细步骤和过程 先列出来总体启动流程: (1)启动zookeeper集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): zookeeper/bin/zkServer.sh start (2)启动hadoop02机器上的nginx: nginx/sbin/nginx )启动kafka集群(hadoop01.hadoop02和hadoop03这3台机器): kafka/bin/kafka-server-start

原文地址以示尊重:http://www.jianshu.com/p/d836271b1ae4 日志采集是一个APP必备的功能,可以方便开发人员快速定位问题,解决问题,那么我们在使用okhttp的时候应该怎样添加日志功能呢? 直接上干货 private class LogInterceptor implements Interceptor { @Override public okhttp3.Response intercept(Chain chain) throws IOException {

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. 当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og,Flume1.X版本的统称Flume-ng.由于Flume-ng经过重大重构,与Flume-og有很大不同,使用时请注意区分.

1.  Log4j Appender 1.1.  使用说明 1.1.2.  Client端Log4j配置文件 (黄色文字为需要配置的内容) log4j.rootLogger=INFO,A1,R # ConsoleAppender out log4j.appender.A1=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.A1.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.A1.layout

大数据应用日志采集之Scribe演示实例完全解析 引子: 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.其通常

大数据应用日志采集之Scribe 安装配置指南 大数据应用日志采集之Scribe 安装配置指南 1.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.它能从各种日志源收集日志,存储到一个中央存储系统上,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.scribe代码很简单,但是安装配置却很复杂,本文记录了作者实际的一次安装的过程,感觉真是不一般的琐碎,另外Scribe开源社区的版本已经是几年前的版本了,

flume日志采集框架使用 本次学习使用的全部过程均不在集群上,均在本机环境,供学习参考 先决条件: flume-ng-1.6.0-cdh5.8.3.tar  去cloudrea下载flume框架,笔者是用cdh5.8.3的套餐 flume的使用环境: 采集特定目录到hdfs环境以供分析离线数据 监听特定端口的socket流数据 本次将以上两种情况的使用加以记录供以后参考 解压 flume-ng-1.6.0-cdh5.8.3.tar mv flume-ng-1.6.0-cdh5.8.3 flum

Flume支持众多的source和sink类型,详细手册可参考官方文档,更多source和sink组件 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html Flume官网入门指南: 1:Flume的概述和介绍: (1):Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.(2):Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外部存储系统中(3):一般的采

以机器 gpu-server-011  为例: 机房机器添加AliUids操作 [root@gpu-server-011 ~]# mkdir -p /etc/ilogtail/users/ [root@gpu-server-011 ~]# touch /etc/ilogtail/users/12********50 安装logtail 日志采集工具 [root@gpu-server-011 ~]# wget http://logtail-release-cn-hangzhou.oss-cn-ha

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

前言 Elastic Stack 提供 Beats 和 Logstash 套件来采集任何来源.任何格式的数据.其实Beats 和 Logstash的功能差不多,都能够与 Elasticsearch 产生协同作用,而且 logstash比filebeat功能更强大一点,2个都使用是因为:Beats 是一个轻量级的采集器,支持从边缘机器向 Logstash 和 Elasticsearch 发送数据.考虑到 Logstash 占用系 统资源较多,我们采用 Filebeat 来作为我们的日志采集器.并且

Nxlog 主要用于各业务后端服务的日志采集,windows环境和linux环境都支持. RPM 包:rpm -ivh http://nxlog.co/system/files/products/files/1/nxlog-ce-2.9.1716-1_rhel6.x86_64.rpm 检测: rpm -qa |grep nxlog nglog 主要分两部分: Input In 部分:File参数对应的值为日志文件完整目录地址 Output out部分:URL为日志采集接口地址 配置示例: # c

大家都知道istio可以帮助我们实现灰度发布.流量监控.流量治理等功能.每一个功能都帮助我们在不同场景中实现不同的业务.那Istio是如何帮助我们实现监控和日志采集的呢? 这里我们依然以Bookinfo应用程序作为贯穿此任务的示例程序.首先在集群中安装并部署Istio. 1  收集遥测数据 创建一个新的YAML文件,用来保存Istio将自动生成和收集的新度量标准和日志流的配置.如下图所示: 通过命令$ kubectl apply -f new_telemetry.yaml推送刚刚配置的YAML文