环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

1 背景和问题 随着云计算.PaaS平台的普及,虚拟化.容器化等技术的应用,例如Docker等技术,越来越多的服务会部署在云端.通常,我们需要需要获取日志,来进行监控.分析.预测.统计等工作,但是云端的服务不是物理的固定资源,日志获取的难度增加了,以往可以SSH登陆的或者FTP获取的,现在可不那么容易获得,但这又是工程师迫切需要的,最典型的场景便是:上线过程中,一切都在GUI化的PaaS平台点点鼠标完成,但是我们需要结合tail -F.grep等命令来观察日志,判断是否上线成功.当然这是一种情况

上一篇(http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 )写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析,今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志,上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作,有一定的特殊性,如MapReduce,Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的. 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序,大部分都是单机版本的. 大多数时候,我们的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题也是使

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

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

常规的日志收集方案中Client端都需要额外安装一个Agent来收集日志,例如logstash.filebeat等,额外的程序也就意味着环境的复杂,资源的占用,有没有一种方式是不需要额外安装程序就能实现日志收集呢?Rsyslog就是你要找的答案! Rsyslog Rsyslog是高速的日志收集处理服务,它具有高性能.安全可靠和模块化设计的特点,能够接收来自各种来源的日志输入(例如:file,tcp,udp,uxsock等),并通过处理后将结果输出的不同的目的地(例如:mysql,mongodb,

filebeat用于是日志收集,感觉和 flume相同,但是用go开发,性能比较好 在2.4版本中, 客户机部署logstash收集匹配日志,传输到 kafka,在用logstash 从消息队列中抓取日志存储到elasticsearch中. 但是在 5.5版本中,使用filebeat 收集日志,减少对客户机的性能影响, filebeat 收集日志 传输到 logstash的 5044端口, logstash接收日志,然后传输到es中 实验 filebeat ---- kafka ------lo

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

项目01-flume.kafka与hdfs日志流转 1.启动kafka集群 $>xkafka.sh start 3.创建kafka主题 kafka-topics.sh --zookeeper s102:2181 --create --topic topic-umeng-raw-logs2 --replication-factor 3 --partitions 4 注意:kafka主题不要使用"_",可以使用"-". 4.配置flume,收集日志到kafka 在

最近思路有些枯竭,找些务虚的话题来凑.本文内容完全来自于Martin Kelppmann在2019年Kafka伦敦峰会上的演讲.顺便提一句,Kelppmann是<Designing Data-Intensive Applications>的作者.提起DDIA的大名想必各位应该是有所耳闻的. Apache Kafka是数据库吗?你可能会觉得奇怪,Kafka怎么可能是数据库呢?它没有schema,也没有表,更没有索引.它仅仅是生产消息流.消费消息流而已.从这个角度来说Kafka的确不像数据库,至少

背景 app打点日志的上报和收集,是互联网公司的基本需求. 一.方案选择 1.1 protobuffer vs json 探究一种以最高效的方式上报和解析打点数据是一个系统性的问题,需要解决的子问题有很多,例如降低网络传输成本,减少序列化反序列化的性能开销,可靠性和高峰期的水平扩展,以及非耦合的编码等等. 很多公司的打点日志会采用比较简单通用的json格式来上报,比如"第四范式"的先荐系统就是使用json格式作为数据上报格式的,这样做便于开发和理解,但是从处理性能方面来考虑并不是最好的

主要内容 1 ELK概念 2 K8S需要收集哪些日志 3 ELK Stack日志方案 4 容器中的日志怎么收集 5 K8S平台中应用日志收集 准备环境 一套正常运行的k8s集群,kubeadm安装部署或者二进制部署即可 ip地址 角色 备注 192.168.73.136 nfs 192.168.73.138 k8s-master 192.168.73.139 k8s-node01 192.168.73.140 k8s-node02 1 ELK 概念 ELK是Elasticsearch.Logst

参考文献:一:http://blog.csdn.net/rangqiwei/article/details/50825090 二:http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/logging.html 要求:打印出数据库的sql语句日志 这里要强调的是,这里的数据库配置是直接放在了spring-mybatis.xml中,所以mybatis-config.xml是为了打印数据库日志单独加的 下面是mybatis-config.xml的内容: <?xml version=&qu

一哥们看到数据库日志不断增大 [log_reuse_wait_desc]为replication 之后的做法 一天那个哥们看到数据库日志暴涨,用sys.databases 视图看一下[log_reuse_wait_desc]为replication,但是数据库根本无做replication 但是数据库有做CDC 数据抽取,最后发现原来是CDC的问题,导致收缩日志失败,把CDC停掉,问题解决 因为CDC跟replication都是使用同一个log reader线程,sys.databases里的l

第一步: Use  数据库名 Select NAME,size From sys.database_files 将“数据库名”改为需要清除日志的数据库名字,点击“执行”查询出需要清除的日志名称:**_Log 第二步: Use  数据库名 Select NAME,size From sys.database_files  ALTER DATABASE  数据库名 SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY SIM

---收缩数据库日志文件 USE [master]ALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAITALTER DATABASE yourdatabasename SET RECOVERY SIMPLE USE yourdatabasename DBCC SHRINKFILE (N'yourdatabasename _Log' , 0,TRUNCATEONLY) --数据库日志文件名(数据库右键-属性-日志逻辑文件名)

为何说是无聊的记录呢? 因为事先把问题想复杂了,事后发现的时候觉得更是无聊的行为.还是写下来,毕竟很少弄这么无聊的事情. 事情起因是需要给服务器做性能基数(baseline),用sqldiag 提取了大量的log信息,当然这里的数据库日志并不是指ldf文件.当我打开SQL 2005或2008的对象资源管理器-->管理-->SQL Server 日志察看发现日志大约有百万行,当然原因我就不说了. 日志log数据太大怎么办? 先查看日志log如何被调用的,在TSQL中执行 --查看日志文件的存档号

MS SQL性能是很不错的,但是数据库用了一段时间之后,数据库却变得很大,实际的数据量不大.一般都是数据库日志引起的!数据库日志的增长可以达到好几百M. DUMP TRANSACTION [数据库名] WITH NO_LOG BACKUP LOG [数据库名] WITH NO_LOG DBCC SHRINKDATABASE([数据库名]) 点击执行!这样子数据库就操作成功了. 程序里面的方法: 压缩数据库日志 --1.清空日志 exec('DUMP TRANSACTION ['+@dbname+

11gR2数据库日志报错:Fatal NI connect error 12170.TNS-12535.TNS-00505 [问题点数:100分,结帖人MarkIII]             不显示删除回复             显示所有回复             显示星级回复             显示得分回复             只显示楼主           收藏 关注 MarkIII MarkIII 等级: 结帖率:98.94% 楼主发表于: 2011-05-13 10:33

收缩SQL数据库日志文件 介绍具体的操作方法前,先说下我操作的实际环境和当时的状况.我的服务器是windows server 2008 R2 64位英文版,数据库是SQL server 2008英文版.服务器上安装的是SAP DEV(SAP测试系统)和其数据库,由于同事测试的需要里面copy了6个集团,现在client 6想删除不要,释放一些磁盘空间.当我删除client 6后发现磁盘剩余的空间越来越小,没删除之前还有20多个G呢,结果删除后剩余空间只有7MB多点,当时有种很蒙的感觉.但马上冷静

USE [master] GO ALTER DATABASE [数据库名] SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT GO ALTER DATABASE [数据库名] SET RECOVERY SIMPLE GO USE [数据库名] GO DBCC SHRINKFILE (N'[数据库日志文件名称]' , 0,TRUNCATEONLY) GO USE [master] GO ALTER DATABASE [数据库名] SET RECOVERY FULL WITH NO_