用OSSIM简单实现分布式Netflow分析系统

ELKR分布式搭建nginx日志分析系统 一.名词介绍 1.什么是elk ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写,Elasticsearch,Logstash 和 Kibana.这三款软件都是开源软件,通常是配合使用. 2.Elasticsearch 2.1.Elasticsearch介绍 Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析.它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引

1.下载spark和运行 wget http://apache.fayea.com/apache-mirror/spark/spark-1.0.0/spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz 我这里下载的是1.0.0版,由于我们只是测试spark的用法所以不需要配置spark集群,只需把下好的文件解压,进入bin/文件夹. spark支持scala,java和python. scala和java输入命令:./spark-shell python 输入命令 ./pyspark 进入控制

Python使用multiprocessing实现一个最简单的分布式作业调度系统 介绍 Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上.一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个机器的多个进程中,依靠网络通信. 想到这,就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统. 实现 Job 首先创建一个Job类,为了测试简单,只包含一个job id属性 job.py #!/usr/bin/env python # -

分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”(译文可参考此处),Twitter的zipkin是基于此论文上线较早的分布式链路追踪系统了,而且由于开源快速被各社区所研究,也诞生了很多的版本. 在这里也是对zipkin进行研究,先贴出Twitter zipkin结构图. 结构比较简单,大概流程为: Trace数据的收集至Scribe(Facebook开源的日志传输通路)或

基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇 分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”(译文可参考此处),Twitter的zipkin是基于此论文上线较早的分布式链路追踪系统了,而且由于开源快速被各社区所研究,也诞生了很多的版本. 在这里也是对zipkin进行研究,先贴出Twitter zipkin结构图. 结构比较简单,大概流程为: Trace数据的收集至Scr

日志收集分析系统架构   一．部署架构 日志收集系统一般包括如图所示三层.Web服务器层,日志收集层,日志存储层.Web服务器层是日志的来源,一般部署web应用供用户访问,产生日志,该节点上一般需要部署日志收集程序的agent.日志收集层手机web服务器产生的日志传输给日志存储层,存储层一般使用分布式文件系统HDFS,日志可以存储在hdfs上或者hbase上. 以scribe作为日志收集系统架构,scribe分为scribe agent和scribe server 以kafka作为日志收集系统架

PS:历史原因作者账号名为:ymh198816,但事实上作者的生日并不是1988年1月6日 最近在学习大数据的离线分析技术,所以在这里通过做一个简单的网站点击流数据分析离线系统来和大家一起梳理一下离线分析系统的架构模型.当然这个架构模型只能是离线分析技术的一个简单的入门级架构,实际生产环境中的大数据离线分析技术还涉及到很多细节的处理和高可用的架构.这篇文章的目的只是带大家入个门,让大家对离线分析技术有一个简单的认识,并和大家一起做学习交流. 离线分析系统的结构图 整个离线分析的总体架构就是使用F

问题导读: 1.Flume传输的数据的基本单位是是什么? 2.Event是什么,流向是怎么样的? 3.Source:完成对日志数据的收集,分成什么打入Channel中? 4.Channel的作用是什么? 5.取出Channel中的数据,进行相应的存储文件系统,数据库,或者提交到远程服务器,由谁来完成? 6.Flume支那些数据格式? 7.对于直接读取文件Source,有两种方式,分别是什么? 8.Channel有多种方式有哪些方式? 概述Flume是Cloudera公司的一款高性能.高可能的分布

目前日志分析系统用的越来越广泛,而且最主流的技术即ELK,下面和大家分享一下: --------------------------------------------------------------------------------------- 一:简 介  Elastic Stack 是 原 ELK Stack 在 5.0 版本加入 Beats 套件后的新称呼,近两年飞速崛起,成为开源界机器数据分析和日志处理第一选择. 组成: kibana:开源工具,为 EL 提供友好的 Web 界