最近需要搭建一套日志监控平台,结合系统本身的特性总结一句话也就是:需要将Kafka中的数据导入到elasticsearch中.那么如何将Kafka中的数据导入到elasticsearch中去呢,总结起来大概有如下几种方式: Kafka->logstash->elasticsearch->kibana(简单,只需启动一个代理程序) Kafka->kafka-connect-elasticsearch->elasticsearch->kibana(与confluent绑定紧

Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能.Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地,logstash丰富的插件(logstash-input-jdbc,logstash-input-kafka,logstash-input-rabbitmq,logstash-input-flie,logstash-input-syslog等,github地址: https://github.com/logstash-plugins) 1.logs

---------------------------------------- 博文作者:迦壹 博客地址:Nginx日志导入到Hive,同步Hbase,设置RowKey为autoincrement(ID自增长) 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标 明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! ---------------------------------------   目录: 一.Nginx的相关配置,以及测试数据 二.Hadoop中创建使用目录 三.Hive的日志表创建,并同

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

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

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

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

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

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

spring boot自带logback作为其日志新系统,但是在实际工作中,常常需要对日志进行管理或分析,如果只是单纯的将日志导入文本文件,则在查询时操作过于繁琐,如果将其导入mysql等关系型数据库进行存储,又太影响系统性能,同时由于Mysql其结构化的信息存储结构,导致在存储时不够灵活.因此,在此考虑将springboot系统中产出的日志(logback) 存入mongodb中 1.pom.xml 引入依赖 注意排除掉log4j的依赖 <dependency> <groupId>

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

使用Logstash通过Rabbitmq接收Serilog日志到ES 首先,要部署logstash 为了与前面的ElasticSearch版本保持一致,此处Logstash下载的版本也是7.13.1,下载地址: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.13.1-windows-x86_64.zip 解压以后,修改一些配置: 在config目录下,修改jvm.options文件,设置内存占用最小值和最大值:如果配置比较低

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

Flume配置 . flume生成的数据结构 <span style="font-size:18px;">"_index" : "logstash-2013.01.07", "_type" : "tms_jboss_syslog", "_id" : "a_M9X_0YSpmE7A_bEzIFiw", "_score" : 1.0, &q

之前是使用NLog直接将日志发送到了ELK,本篇将会使用Docker搭建ELK和kafka,同时替换NLog为Log4net. 一.搭建kafka 1.拉取镜像 //下载zookeeper docker pull wurstmeister/zookeeper //下载kafka docker pull wurstmeister/kafka:2.11-0.11.0.3 2.启动 //启动zookeeper docker run -d --name zookeeper --publish : --v

1.搭建Elasticsearch环境并测试: (1)删除es的容器 (2)删除es的镜像 (3)宿主机调内存: 执行命令:sudo sysctl -w vm.max_map_count=655360 (4)通过ftp软件修改docker-compose.yml中的 mem_limit: 2048M (5)找到虚拟机, 执行命令:cd /home/px2/envdm/springcloudV2.0/ 执行命令:docker-compose up -d elasticsearch (6)测试es:

环境: 服务器IP 软件 版本 192.168.0.156 zookeeper+kafka zk:3.4.14  kafka:2.11-2.2.0 192.168.0.42 zookeeper+kafka zk:3.4.14  kafka:2.11-2.2.0 192.168.0.133 zookeeper+kafka zk:3.4.14  kafka:2.11-2.2.0 192.168.0.193 logstash 7.1.1 192.168.0.107 logstash 7.1.1 192

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