map join相对reduce join来说,可以减少在shuff阶段的网络传输,从而提高效率,所以大表与小表关联时,尽量将小表数据先用广播变量导入内存,后面各个executor都可以直接使用 package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import

package sogolog import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 统计每小时搜索次数 */ /* 搜狗日志示例 访问时间(时:分:秒) 用户ID [查询词] 该URL在返回结果中的排名 用户点击的顺序号 用户点击的URL 00:00:00 2982199073774412 [360安全卫士] 8 3 download.it.com.cn/softweb/s

1.下载搜狗日志文件: 地址:http://www.sogou.com/labs/resource/chkreg.php 2.利用WinSCP等工具将文件上传至集群. 3.创建文件夹,存放数据: mkdir /home/usr/hadoopdata 4.将搜狗日志数据移到(mv命令)3中创建的目录下,并解压 tar -zxvf SogouQ.mini.tar.gz 5.查看解压后文件格式 file SogouQ.sample 显示: 不是UTF-8,用head/cat命名查看,中文乱码(影响后续

package sogolog import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} class RddFile { def readFileToRdd(path: String): RDD[St

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc

一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju

本文由ilanniweb提供友情赞助,首发于烂泥行天下 想要获得更多的文章,可以关注我的微信ilanniweb 昨天把nginx的日志进行了切割,关于如何切割nginx日志,可以查看<烂泥:切割nginx日志>这篇文章. 今天打算分析下nginx日志,要分析nginx日志,我们可以通过shell脚本和第三方软件awstats进行分析,在此我们选择的是通过第三方软件awstats进行分析. 要使用awstats分析nginx日志,我们要安装awstats,而在安装awstats之前,我们需要先来

我们只能通过各种系统日志来分析网站的运行状况,对于部署在IIS上的网站来说,IIS日志提供了最有价值的信息,我们可以通过它来分析网站的响应情况,来判断网站是否有性能问题,或者存在哪些需要改进的地方 对于一个需要长期维护的网站来说,如何让网站长久稳定运行是件很有意义的事情.有些在开发阶段没有暴露的问题很有可能就在运维阶段出现了,这也是很正常的.还有些时候,我们希望不断地优化网站,让网站更快速的响应用户请求,这些事情都发生在开发之后的运维阶段. 与开发阶段不同的,运维阶段不可能让你去调试程序,发现各

由于最近又要对 IIS日志 (Log) 分析,以便得出各个搜索引擎每日抓取的频率,所以这两天一直在尝试各个办法来分析 IIS 日志 (Log),其中尝试过:导入数据库.Log parser.Powsershell 等等方法,最后改用的是c# 读取 IIS 日志的方法,性能最好,定制化也比较能满足需求.  读取 100M 的 log日志,大概10几秒就能完成,下面是一个读取IISlog日志分析各个爬虫来的数量的例子:     //百度爬虫标识符号 : Baiduspider //谷歌爬虫标识符号

在实际开发过程中,有时我们很有可能需要某个表的操作痕迹,或通过记录的SQL语句进行有目的性的数据恢复(此时POINT-IN-TIME恢复已经满足不了更细的粒度).或仅仅是查看: 据说Oracle8i之后,就提供了Logminer日志分析工具,虽然没有GUI图形化的界面,但也阻挡不了使用他的决心. Oracle11g下使用的情况: (1).数据库开启归档模式 在安装Logminer之前,我们先讲数据库设置为归档模式: 注意:如果开启日志分析功能,仅仅是分析系统默认的Redo01.log.Redo0

原文:使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践 一.背景 笔者所在项目组的项目由多个子项目所组成,每一个子项目都存在一定的日志,有时候想排查一些问题,需要到各个地方去查看,极为不方便,此前听说有ELK这种神器,搜索了一下,发现利用docker搭建似乎并不麻烦,于是进行了一番尝试,结果还比较顺利,将此过程完整记录下来,希望留给有需要的读者进行参考. 笔者这次实践的过程当中参考了较多的文档与笔记,参考的链接地址有: Docker ElK安装部署使用教程 . Docker Hub官网. D

用OSSIM轻松分析网络设备日志 基于插件的日志收集与处理模式,使得用户可以轻松的利用OSSIM来分析异构网络环境下的各种网络设备日志,下面展示一些硬件设备日志的实例,我们在RAW LOG界面里,搜索栏输入Cisco关键词,立即列出数据源中已有Cisco 路由器.防火墙.交换机等各种搜索条件,你只要知道硬件型号基本都能找到对应数据源.首先以思科ASA防火墙为例来为大家说明. 在系统中通过饼图将各类日志直观的展现给用户,便于查阅. 从网络设备日志收集的日志,经过插件归一化处理之后,转换为标准化事件

面向切面编程可以实现在不修改原来代码的情况下,增加我们所需的业务处理逻辑,比如:添加日志.本文AOP实例是基于Aspect Around注解实现的,我们需要在调用API函数的时候,统计函数调用的具体信息,包括:函数签名,传入参数,函数处理时间,异常信息拦截等, @Around是可以同时在所拦截方法的前后执行一段逻辑,可以满足我们的需求. 目标对象 目标对象是一个客户管理服务,下面分别是其服务接口定义和具体业务逻辑实现. API public interface CustomerManagerSe

elk实战分析nginx日志文档 架构: kibana <--- es-cluster <--- logstash <--- filebeat 环境准备:192.168.3.1 node1 node1.xkops.com 内存2G192.168.3.2 node2 node2.xkops.com 192.168.3.3 node3 node3.xkops.com ---------------elasticserach安装部分----------------1.在node1|node2上

最终结果展示图: 图解:响应时间在40ms以内的请求数占请求总量的7%,40到80ms的的请求数占32.9%,依次类推... 性能问题有很多种可能,普通的情况通过xhprof可查得主要的性能损耗.但有些情况却是通过xhprof不能分析出结果.如一个应用有N个URL,其中有一部分处于响应慢,一部分响应快,此时为了找出响应慢的URL就需要对nginx进行分析. 1:分析nginx日志确定是否存在此类问题.(获取PHP运行时间分布图,使用了shell.php) LOGFILE=$1 if [ $# n

本系列专属github地址:https://github.com/ios122/spark_lagou 前言 我觉得如果动笔,就应该努力地把要说的东西表达清楚.今后一段时间,尝试下系列博客文章.简单说,如果心里想表达想分享的,就适当规划组织下,使其相对自成体系,以便于感兴趣但可能刚好某个领域还不是很熟的人,也能很好地入手.系列文章,我会努力避免过于主观化的描述,同时吸取以往的经验,尽量给每个系列的文章都设置一个单独的 github 项目,供查阅参考. Spark 系列文章规划 Spark系列,因

今年一直大大小小的事情忙,很少有时间能静下心写个文章,所以最近博客更新也越来越少了,公司现在安全团队在我这边,一直在玩命的招人.下个月8号有一个互联网金融的会,4月在qcon北京站,都以嘉宾的身份去分享东西,这段时间也需要准备. 前前后后简历收到几十份,我希望找到 [编程+运维+安全] 的全能型人才,一般来的简历都是要么就只会搞渗透,要么就会点渗透会点编程,但是没有基础运维能力,大多没有应急的经验. 这会也挺晚,抽点时间稍微写下[应急响应中web后门排查与高效分析web日志技巧],关于系统后门和

一.elk套件介绍 ELK 由 ElasticSearch . Logstash 和 Kiabana 三个开源工具组成.官方网站: https://www.elastic.co/products Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制, restful 风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash 是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用(如,搜索). kibana 也是一个

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准备给ZABBIX用的. 统计接口访问字次,平均响应时间,4XX,5XX次数 以后可以再改进.. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ################################### # User:chengang # # Email:aguncn@163.com # # Date:2016-02-25 # ################################### import time import datetime