虽然不可能对庞大的日志文件进行逐条的阅读,但是在这些日志文件中,确实会包含一些非常重要的信息.例如,在什么时间.有哪些ip地址访问了网站中的什么资源,等等. 通过对日志文件的分析,可以获得如下信息. #1 分析网站用户的访问时间,总结出网站在那段时间的访问量最大. #2 判断ip地址的地域性,总结出网站经常被来自哪个区的人群访问. #3 检查被访问的资源名称,分析出网站的具体哪个内容最受欢迎. #4 检查用户访问的返回代码,分析出网站是否存在错误. 通过对日志文件分析可以获取到网站的一些访问信息

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界

课程内容 本文链接: 张丹博客 http://www.fens.me 用Maven构建Hadoop项目 http://blog.fens.me/hadoop-maven-eclipse/程序源代码下载:https://github.com/bsspirit/maven_hadoop_template/releases/tag/kpi_v1Flume部署:  http://blog.csdn.net/zhouleilei/article/details/8568147  周雷雷博客Chukwa部署

linux系统web日志分析这方面工具比较多,比如logwatch或awstats等使用perl语言开发,功能都非常强大.但这些软件都需要进行一些配置,很多朋友往往在技术方面没有投入太多力量,即便参照互联网上图文教程也无从下手.对于此情况我编写了一个web日志分析脚本,功能比较简单,无需配置,有需要的朋友可以再尝试一下.  脚本地址: gbk版(一般ssh客户端不用调整直接可用: wget http://jinxiang.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/weblogch

转载自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/ 今天学习了这一篇博客,写得十分好,照着这篇博客敲了一遍. 发现几个问题, 一是这篇博客中采用的hadoop版本过低,如果在hadoop2.x上面跑的话,可能会出现结果文件没有写入任何数据,为了解决这个问题,我试着去参照官网http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core

数据准备 数据下载:美国宇航局肯尼迪航天中心WEB日志 我们先来看看数据:首先将日志加载到RDD,并显示出前20行(默认). import sys import os log_file_path ='apache.access.log.PROJECT' base_df = sqlContext.read.text(log_file_path) base_df.show(truncate=False) 数据框输出如下: +--------------------------------------

示例场景 日志说明 有两台Web服务器,日志文件存放在/usr/local/nginx/logs/目录,日志默认为nginx定义格式.如: 123.13.17.13 - - [25/Aug/2016:00:00:01 +0800] "GET /AppFiles/apk/studynet/icon_v120/apk_80111_1.jpg HTTP/1.1" 206 51934 "http://img.xxx.com:8080/AppFiles/apk/studynet/ico

说到web服务器就不得不说Nginx,目前已成为企业建站的首选.但由于种种历史原因,Nginx日志分析工具相较于传统的apache.lighthttp等还是少很多. 今天就和大家分享一个非常强大的实时日志分析工具,它安装简单,功能强大,支持Nginx日志格式,是新一代互联网企业手中又一犀利武器! GoAccess是一个实时的Apache / Nginx / Lighttpd Web日志分析器和交互式查看器,可在终端中运行,能为系统管理员提供快速且有价值的 HTTP 统计,并以在线可视化服务器的方

前言 长话短说,事情的起因是这样的,由于工作原因需要分析网站日志,服务器是windows,iis日志,在网上找了找,github找了找,居然没找到,看来只有自己动手丰衣足食. 那么分析方法我大致可分为三种: 1. 基于时间:将请求url按时间段分类,那么我们根据每个时间段的url数量及攻击数量就可以大致判断出哪个时间段有apt类型攻击,哪个时间段是扫描器行为: 2. 基于攻击ip:正常的攻击肯定会有请求被记录(当然你要是有0day当我没说,正常的探测总会有吧=.=!),然后每个ip去分析: 3.

前言 长话短说,事情的起因是这样的,由于工作原因需要分析网站日志,服务器是windows,iis日志,在网上找了找,github找了找,居然没找到,看来只有自己动手丰衣足食. 那么分析方法我大致可分为三种: 1. 基于时间:将请求url按时间段分类,那么我们根据每个时间段的url数量及攻击数量就可以大致判断出哪个时间段有apt类型攻击,哪个时间段是扫描器行为: 2. 基于攻击ip:正常的攻击肯定会有请求被记录(当然你要是有0day当我没说,正常的探测总会有吧=.=!),然后每个ip去分析: 3.

文章节选自<Netkiller Monitoring 手札> 20.2. Web 20.2.1. Apache Log 1.查看当天有多少个IP访问: awk '{print $1}' log_file|sort|uniq|wc -l 2.查看某一个页面被访问的次数: grep "/index.php" log_file | wc -l 3.查看每一个IP访问了多少个页面: awk '{++S[$1]} END {for (a in S) print a,S[a]}' lo

http://www.rising.com.cn/newsletter/news/2013-03-20/13380.html https://www.trustwave.com/Resources/SpiderLabs-Blog/-Honeypot-Alert--Inside-the-Attacker-s-Toolbox--Webshell-Usage-Logging/ http://drops.wooyun.org/%E8%BF%90%E7%BB%B4%E5%AE%89%E5%85%A8/54

http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/ http://dongxicheng.org/search-engine/scribe-installation/ Flume Filter集合 http://blog.csdn.net/luyee2010/article/details/8445776 Hadoop HelloWorld http://blog.csdn.net/tspatial_thunder/article/details/1029

https://www.cnblogs.com/xiaowenshu/p/10030139.html#top

https://blog.csdn.net/zrools/article/details/47250661

Apache日志统计举例 加些来了解一下如何统计Apache的访问日志,一般可以用tail命令来实时查看日志文件变化,但是各种的应用系统中的日志会非常复杂,一堆长度超过你浏览极限的日志出现在你眼前时,你会觉得非常无奈,怎么办呢?这时可以用grep.sed.awk和sort等筛选工具帮助你解决这个问题.下面总结了几个常见分析方法. (1)查看IP($1代表IP) #cataccess_log | awk '{print $1}' (2)对IP排序 #cataccess_log | awk '{pr

----Sevck 2016/3/4 17:24:13 #1软件说明: GoAccess是一款开源.实时,运行在命令行终端下的web日志分析工具.该工具提供快速.多样的HTTP状态统计,可以令管理员不再纠结于统计各类数据,和繁杂的指令以及一大堆管道/正则表达式说byebye.据GoAccess官方的说法:使用AMD Sempron 2.31GHz的CPU+2GB内存,开启GoAccess所有功能,该软件每秒可以处理10万行日志.当然,如果使用的CPU更强劲,拥有更多的内存,GoAccess的表现

一.awstats 是什么 官方网站:AWStats is a free powerful and featureful tool that generates advanced web, streaming, ftp or mail server statistics, graphically. This log analyzer works as a CGI or from command line and shows you all possible information your lo

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.为什么需要日志分析系统 对ETL系统中数据转换和存储操作的相关日志进行记录以及实时分析有助于我们更好的观察和监控ETL系统的相关指标(如单位时间某些操作的处理时间),发现系统中出现的缺陷和性能瓶颈. 由于需要对日志进行实时分析,所以Storm是我们想到的首个框架.Storm是一个分布式实时计算系统,它可以很好的处理流式数据.利用storm我们几乎可以直接实现一个日志分析系统,但是将日志分析系统进行模块化设计可以收到更好的效果. 模块化的设计至少有两方面的优点: 1.模块化设计可以使功能更加清