kafka日志文件分为5种类型,依次为:controller,kafka-request,server,state-change,log-cleaner,不同类型log数据,写到不同文件中: 区别于config/server.properties中的log.dirs参数. 1: # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more 2: # contributor license agreements. See

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.

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 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 D

一:在项目中引入对应的JAR包,如下,注意对应的包与之前包的冲突 <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependenc

1.首先在resources下面写log4j.properties 主要是因为kafka.producer.KafkaLog4jAppender类的存在. log4j.rootLogger=INFO,console,KAFKA ## appender KAFKA log4j.appender.KAFKA=kafka.producer.KafkaLog4jAppender ## topic must exitss log4j.appender.KAFKA.topic=beifeng log4j.a

原文链接:使用Log4j将程序日志实时写入Kafka 很多应用程序使用Log4j记录日志,如何使用Kafka实时的收集与存储这些Log4j产生的日志呢?一种方案是使用其他组件(比如Flume,或者自己开发程序)实时监控这些日志文件,然后发送至Kafka.而另外一种比较便捷的方案是使用Kafka自带的Log4jAppender,在Log4j配置文件中进行相应的配置,即可完成将Log4j产生的日志实时发送至Kafka中. 本文以Kafka0.8.2为例,介绍KafkaLog4jAppender的配置

第一部分 搭建Kafka环境 安装Kafka 下载:http://kafka.apache.org/downloads.html tar zxf kafka-<VERSION>.tgz cd kafka-<VERSION> 启动Zookeeper 启动Zookeeper前需要配置一下config/zookeeper.properties: 接下来启动Zookeeper bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

12 月 10 日凌晨,Apache 开源项目 Log4j2 的远程代码执行漏洞细节被公开,漏洞威胁等级为:严重. Log4j2 是一个基于 Java 的日志记录工具.它重写了 Log4j 框架,引入了大量丰富特性,让用户可以控制日志信息输送的目的地为控制台.文件.GUI 组件等.同时通过定义每一条日志信息的级别,让使用者能够更加细致地控制日志的生成过程. Log4j 是目前全球使用最广泛的 java 日志框架之一.该漏洞还影响着很多全球使用量前列的开源组件,如 Apache Struts2.A

转自:  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283   估计大神会不定期更新,所以还是访问这个链接看最新的目录list比较好 apache kafka中国社区QQ群:162272557 目前QQ群1,2,3已满,请加群4 中国社区QQ群2:414762562 已满 中国社区QQ群3:191278841 已满 中国社区QQ群4:415846802 每当有新blog发布时,会在此处更新,欢迎大家拍砖共同成长 目录索引: Kafka使

原文地址:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283 kafka开发与管理: 1)apache kafka消息服务 2)kafak安装与使用 3)apache kafka中server.properties配置文件参数说明 4)apache kafka中topic级别配置 5)Apache kafka客户端开发-java 6)kafka的ZkUtils类的java版本部分代码 7)kafka log4j配置 8)apache ka

一.操作日志 首先附上kafka 操作日志配置文件:log4j.properties 根据相应的需要设置日志. #日志级别覆盖规则 优先级:ALL < DEBUG < INFO <WARN < ERROR < FATAL < OFF #1.子日志log4j.logger会覆盖主日志log4j.rootLogger,这里设置的是日志输出级别,Threshold设置appender的日志接收级别: #2.log4j.logger级别低于Threshold,appender接

默认你已经安装配置了Zookeeper和Kafka. 为了目录清晰,我的Kafka配置文件的Zookeeper部分是:加上了节点用来存放Kafka信息 启动Zookeeper,然后启动Kafka. Zookeeper的节点树:根目录下有专门的Kafka存放节点[以前没有配这个,结果Kafka的一大堆东西全部跑到根节点上了,很乱] 接下来是代码部分了. 依赖包: Log4j2配置文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&

安装zookeeper apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: zookeeper-config namespace: kube-system apiVersion: v1 data: init.sh: |- #!/bin/bash set -x [ -z "$ID_OFFSET" ] && ID_OFFSET=1 export ZOOKEEPER_SERVER_ID=$((${HOSTNAME##*-} + $ID

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础. 如今它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是全部站点在对其站点使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部分.活动数据包含页面訪问量(page view).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容.这样的数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写

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

转载自:http://blog.csdn.net/ch717828/article/details/50818261 1. 开启Kafka Consumer 首先选择集群的一台机器,打开kafka consumer,接收发送给kafka的消息.我选择的是 10.101.214.71这台机器. 通过以下命令打开 Consumer .还不了解的可以看  kafka集群环境搭建 http://blog.csdn.net/ch717828/article/details/50748872 /usr/lo

正在学习这篇文章: http://blog.csdn.net/ymh198816/article/details/51998085 和工作中接触的电商.订单.分析,可以结合起来. 开宗明义,这幅图片: Strom是一个非常快的实时计算框架,至于快到什么程度呢? 官网首页给出的数据是每一个Storm集群上的节点每一秒能处理一百万条数据.相比Hadoop的"Mapreduce"计算框架,Storm使用的是"Topology":Mapreduce程序在计算完成后最终会停下

1. flume安装 (1)下载:wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.7.1.tar.gz (2)解压:tar zxvf flume-ng-1.6.0-cdh5.7.1.tar.gz (3)环境变量: export FLUME_HOME=/xxx/soft/apache-flume-1.6.0-cdh5.7.1-bin export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin source /e

简单测试项目: 1.新建Java项目结构如下: 测试类FlumeTest代码如下: package com.demo.flume; import org.apache.log4j.Logger; public class FlumeTest { private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(FlumeTest.class); public static void main(String[] args) throws Interrupt