mtail 是谷歌开源的一款很不错的应用日志提取工具,我们可以方便的用来提取应用的数据 到常见的监控系统(prometheus,stats,collectd,gragphite....) 说明: demo 使用此工具转换nginx error message 为prometheus 的metrics 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services:  nginx-log:    build: ./    ports:    - "

将日志中的json请求提取,并且发送到另外一个机器上: for i in ` cat impression.log.2016-04-08-10 |awk -F"\t" ' {print $6}' ` ; do curl "http://localhost:9888$i" ; done 使用cat 文件,read line 的形式实现 遍历行循环发送: #!/bin/bash cat data.txt | while read line do # echo $line

项目上线后经常出现需要统计用户数据.接口请求等.完美的情况下,在项目开始前就设计好哪些request.中间过程需要落地到db.或以一定格式存入专门的log中,但也常需要同学们临时去业务日志中grep 大致分为三步:找到包含数据的行.提取出行中需要的数据.输出到文件并提取到本地 实践中用到的一种方式: }' > machine1_userId_2017-09-04.log 用到的命令: zcat:就是查看压缩文件的内容,如果日志未压缩,直接cat也行 grep:找到包含数据的行 awk:用法为 a

本文由 ImportNew - Wing 翻译自 loggly.欢迎加入翻译小组.转载请见文末要求. Java日志基础 Java使用了一种自定义的.可扩展的方法来输出日志.虽然Java通过java.util.logging包提供了一套基本的日志处理API,但你可以很轻松的使用一种或者多种其它日志解决方案.这些解决方案尽管使用不同的方法来创建日志数据,但它们的最终目标是一样的,即将日志从你的应用程序输出到目标地址. 在这一节中,我们会探索Java日志背后的原理,并说明如何通过日志来让你成为一个更好

前言碎语 关于对SQL SERVER 日志文件管理方面了解不多的话,可以参考我的这篇博客文章“MS SQL 日志记录管理”,不过这篇文章只是介绍对SQL SERVER日志记录的深入认知了解,并没有提出如何管理日志文件的方案,如果你有兴趣的话,倒不妨可以钻研一下如何管理.提取日志记录信息,这是数据库精细化管理的一个方面,如果手头管理的服务器过多,事情过多,你很难做到精细化管理!很多事情都忙不过来,需要时间去做! 问题现象 这几天有台数据库服务器一天会收到8封左右的告警邮件,大致内容如下: DATE

转:http://blog.jobbole.com/51155/ 日志记录是应用程序运行中必不可少的一部分.具有良好格式和完备信息的日志记录可以在程序出现问题时帮助开发人员迅速地定位错误的根源.对于开 发人员来说,在程序中使用日志API记录日志并不复杂,不过遵循一些最佳实践可以更好的利用日志.本文介绍了在Java程序中记录日志的最佳实践,同时也 介绍了如何使用开源软件对日志进行聚合和分析. 概述 对于现在的应用程序来说,日志的重要性是不言而喻的.很难想象没有任何日志记录功能的应用程序运行 在生产

Java日志基础 Java使用了一种自定义的.可扩展的方法来输出日志.虽然Java通过java.util.logging包提供了一套基本的日志处理API,但你可以很轻松的使用一种或者多种其它日志解决方案.这些解决方案尽管使用不同的方法来创建日志数据,但它们的最终目标是一样的,即将日志从你的应用程序输出到目标地址. 在这一节中,我们会探索Java日志背后的原理,并说明如何通过日志来让你成为一个更好的Java开发人员. Java日志组件 Java日志API由以下三个核心组件组成: Loggers:L

二进制日志简单介绍 MySQL的二进制日志(binary log)是一个二进制文件,主要用于记录修改数据或有可能引起数据变更的MySQL语句.二进制日志(binary log)中记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作,并且记录了语句发生时间.执行时长.操作数据等其它额外信息,但是它不记录SELECT.SHOW等那些不修改数据的SQL语句.二进制日志(binary log)主要用于数据库恢复和主从复制,以及审计(audit)操作. 官方文档关于二进制日志(binary log)的介绍如下: T

spark有自己的集群计算技术,扩展了hadoop mr模型用于高效计算,包括交互式查询和 流计算.主要的特性就是内存的集群计算提升计算速度.在实际运用过程中也当然少不了对一些数据集的操作.下面将通过以下练习来深化对spark的理解,所有练习将使用python完成,java.scala版本将后续完成. 操作一.使用RDDS操作数据集(这个练习将会在spark的交互式终端下完成,通过一个简单的文本文件,然后使用spark探索和变换Apache Web服务器的输出日志,所使用的数据集来至Loudac

将容器日志发送到 STDOUT 和 STDERR 是 Docker 的默认日志行为.实际上,Docker 提供了多种日志机制帮助用户从运行的容器中提取日志信息.这些机制被称作 logging driver. Docker 的默认 logging driver 是 json-file. # docker info |grep 'Logging Driver'Logging Driver: json-file 如果容器在启动时没有特别指明,就会使用这个默认的 logging driver. json

Docker logs 对于一个运行的容器,Docker 会将日志发送到 容器的 标准输出设备(STDOUT)和标准错误设备(STDERR),STDOUT 和 STDERR 实际上就是容器的控制台终端. 举个例子,用下面的命令运行 httpd 容器: [root@host1 ~]# docker run -p : httpd Unable to find image 'httpd:latest' locally latest: Pulling from library/httpd 5e6ec7f

模板来自网络,模板请不要直接复制,先放到notepad++内调整好格式,注意缩进 部署架构 控制节点作为日志服务器,存储所有 OpenStack 及其相关日志.Logstash 部署于所有节点,收集本节点下所需收集的日志,然后以网络(node/http)方式输送给控制节点的 Elasticsearch,Kibana 作为 web portal 提供展示日志信息: 日志格式 为了提供快速直观的检索功能,对于每一条 OpenStack 日志,我们希望它能包含以下属性,用于检索和过滤: Host: 如

ELK是三个软件得组合:Elasticsearch,Logstash,Kibana Elasticsearch:实时查询的全文搜索引擎.Elasticsearch的设计目的就是能够处理和搜索巨量的日志数据 Logstash:读取原始日志,并对其进行分析过滤,然后将其转发给其他组件,(比如elasticsearch)进行所以或存储,Logstash支持丰富的INPUT和Output类型,能够处理各种应用日志 Kibana:一个基于javascript的web图形界面程序,专门用于可视化elasti

将容器的日志发送到STDOUT和STDERR是docker的默认日志行为.实际上,docker提供了多种日志机制帮助用户从容器中提取日志,这些机制被称为logging driver docker的默认logging driver是json-file docker info | grep json-file 如果容器在启动的时候没有特别指明,就会使用这个默认的logging driver json-file是将日志保存在json文件中,docker负责格式化其内容并输出到STDOUT和STDERR

提取日志中未落入标准字段的mime,分adx,adtype 统计mime的数量和包含js的数量占比 require 'date' require 'net/http' require 'uri' require 'json' def getmimes ( adx , bodyobj ,totalmimes, statics) if bodyobj.class != Hash return end mimes = [] bodyobj.keys.each do |key| val = bodyob

使用mysqlbinlog提取二进制日志 原文:http://blog.csdn.net/leshami/article/details/41962243 MySQL binlog日志记录了MySQL数据库从启用日志以来所有对当前数据库的变更.binlog日志属于二进制文件,我们可以从binlog提取出来生成可阅读的SQL语句来重建当前数据库以及根据需要实现时点恢复或不完全恢复.本文主要描述了如果提取binlog日志,并给出相关示例. 有关binlog的介绍与描述请参考:MySQL 二进制日志(

ELK安装 前言 什么是ELK? 通俗来讲,ELK是由Elasticsearch.Logstash.Kibana 三个开源软件的组成的一个组合体,这三个软件当中,每个软件用于完成不同的功能,ELK 又称为ELK stack,官方域名为stactic.co,ELK stack的主要优点有如下几个: 处理方式灵活: elasticsearch是实时全文索引,具有强大的搜索功能 配置相对简单:elasticsearch全部使用JSON 接口,logstash使用模块配置,kibana的配置文件部分更简

1.使用show binlog events a.获取binlog文件列表 mysql> show binary logs; +------------------+-----------+ | Log_name | File_size | +------------------+-----------+ | mysql-bin.000005 | 1288 | | mysql-bin.000006 | 120 | +------------------+-----------+ mysql>

ELK 安装配置简单,用于管理 OpenStack 日志时需注意两点: Logstash 配置文件的编写 Elasticsearch 日志存储空间的容量规划 另外推荐 ELKstack 中文指南. ELK 简介 ELK 是一套优秀的日志搜集.存储和查询的开源软件,广泛用于日志系统.当 OpenStack 集群达到一定规模时,日志管理和分析显得日益重要,良好统一的日志管理和分析平台有助于快速定位问题.Mirantis 的 fuel 和 HPE 的 helion 均集成了 ELK. Logstash

本篇已加入<.NET Core on K8S学习实践系列文章索引>,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章.上一篇<你必须知道的容器日志(1)>中介绍了Docker自带的logs子命令以及其Logging driver,本篇将会介绍一个流行的开源日志管理方案ELK. 一.关于ELK 1.1 ELK简介 ELK 是Elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,是三个产品的首字母缩写,分别是ElasticSearch.Logstash 和 Kibana. Elastic