《海量日志数据分析与应用》场景介绍及技术点分析

文章中提到的链接如下:1.更多数据集成方案,详见:https://data.aliyun.com/solution/cdp2.DataX开源项目地址:https://github.com/alibaba/DataX3.DataX工具包下载地址:http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz4.使用crontab定时调度DataX作业:https://github.com/alibaba/DataX/wiki/Qu

以下文字版根据<大咖·来了>第3期<海量日志分析与智能运维>整理,回放链接:http://aix.51cto.com/activity/10011.html?dk=wz 一.AIOps 与智能日志中心 1.1AIOps 五等级 要说智能日志中心,首先要了解什么是智能运维.目前业界对智能运维的运用,主要分为如下五个等级. 一级是最容易的,只要你有个想法试试就行,到网管监控系统里,拿一个监控指标的曲线下来,就可以尝试异常检测. 一级还没有成熟的单点应用,当有了一个成熟的单点应用,就算是

这篇文章主要介绍了Redis中5种数据结构的使用场景介绍,本文对Redis中的5种数据类型String.Hash.List.Set.Sorted Set做了讲解,需要的朋友可以参考下 一.redis 数据结构使用场景 原来看过 redisbook 这本书,对 redis 的基本功能都已经熟悉了,从上周开始看 redis 的源码.目前目标是吃透 redis 的数据结构.我们都知道,在 redis 中一共有5种数据结构,那每种数据结构的使用场景都是什么呢? String——字符串 Hash——字典

logstash轻松过滤海量日志,研究下logstash的其它插件,可以轻松监控日志并报警,爽歪歪了,直接附上脚本 监控说明: 1.sonp.php son-server.php 这两个URL小于100字节,状态码非200,报警 2.所有状态码非200,报警 3.所有请求超过10S,报警 邮件本机配置postfix或者sendmail, 监控脚本 input {         redis {     host => "127.0.0.1"     port => &quo

这篇是计算机类的优质预售推荐>>>><Flume:构建高可用.可扩展的海量日志采集系统> 编辑推荐 开发人员. 内容简介 本书从Flume 的基本概念和设计原理开始讲解,分别介绍了不同种类的组件.如何配置 组件.如何运行Flume Agent 等.同时,分别讨论Source.Channel 和Sink 三种核心组件,不仅仅阐述每个组件的基本概念,而且结合实际的编程案例,深入.全面地介绍每个组件的详细用法,并且这部分内容也是整个Flume 框架的重中之重.之后,讲解拦截器

项目需要做一个dashboard图表网站,展示日志的相关统计信息.这个页面图表很多,一次性会加载出很多数据. 日志表有很多种,都是一些入侵攻击日志.恶意站点访问日志等等,需要统计出当前时间.过去24小时.过去一周被攻击主机个数.恶意站点数(这是其中两个需求)等等数据. 比如被攻击主机个数,需要查多张数据表,然后统计出这个数据. 日志存储在PostgreSQL里面,已经基于时间做了分表,但是每天的的日志量都在100W以上. 写入数据库的模式是随时从其他的系统中写入. 根据这个应用场景,如果设计这个

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

原文:从Client应用场景介绍IdentityServer4(三) 在学习其他应用场景前,需要了解几个客户端的授权模式.首先了解下本节使用的几个名词 Resource Owner:资源拥有者,文中称"user": Client为第三方客户端: Authorization server为授权服务器: redirection URI:简单理解为取数据的地址: User Agent:用户代理,本文中就是指浏览器: 这里把访问资源服务器简单理解成取数据. Resource Owner Pas

1 序 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: 模块化设计可以使功能更加清晰.整个日志分析系统可以分