Flume日志采集框架1. Flume是什么2. Flume的架构3. Flume采集系统结构图3.1 简单结构3.2 复杂结构4. Flume安装部署5. Flume实战5.1 采集文件到控制台5.2 采集文件到HDFS5.3 采集目录到HDFS5.4 两个agent级联6. 高可用配置案例6.1 failover故障转移6.2 load balance负载均衡7. flume企业案例7.1
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1 概述场(field)是物理的基础概念之一,表明了物理量在空间的分布。根据物理量的类型,可分为标量场(scalar field)、向量场(vector field)、张量场(tensor field)三类。CFD的结果数据中有诸多场变量,如速度、压力、密度等,每种场变量均可通过创建云图、等值面等方式展示在空间的分布规律。软件不可能穷尽所有用户需要使用的物理量,对于不在列表中的变量,可手动创建场变
1、回顾随着集群规模不断扩大,日志收集问题将一直萦绕在我们耳边,前段时间我用六篇文章安利了使用fluentd及fluent-bit好处,具体可以参考如下链接:Kubernetes日志收集解决方案Kubernetes集群环境下fluentd日志收集方案介绍日志收集工具fluentd安装配置及使用介绍一文了解日志收集工具fluent-bit轻量级日志收集转发 | fluent-bit指令详解(一)轻量
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# Docker安装Filebeat日志采集 在分布式系统中,日志采集是非常重要的一环。Filebeat是一个轻量级的日志数据收集器,可以帮助我们将日志数据从各个服务器上收集到中央仓库进行分析和监控。本文将介绍如何使用Docker安装和配置Filebeat来收集日志。 ## 1. 安装Docker 首先,我们需要在服务器上安装DockerDocker是一个开源的容器化平台,可以帮助我们轻松
原创 2023-10-13 06:13:31
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文章目录00 收集日志的目的01 安装Docker环境1.1 Ubuntu18.04 安装 Docker1.2 Docker 安装 Nginx 镜像1.3 查看 Docker 镜像的日志文件02 Filebeat 根据容器 ID 收集 Docker 日志03 Filebeat 收集多个 Docker 容器日志3.1 启动多个容器3.2 配置 Filebeat 进行多容器日志收集04 根据服务类型
Fluent Bit 和 Fluentd 一样,是 Treasure Data 资助的采集工具,二者对比如下:FluentdFluentBit范围服务器嵌入设备和 IoT 设备内存约 20 MB约 150 KB语言C 和 RubyC性能高高依赖以 Ruby Gem 构建,依赖一系列的 Gem零依赖,可能有些插件会有依赖。插件超过三百个目前15个左右授权Apache License v2.0Apac
1 背景和问题随着云计算、PaaS平台的普及,虚拟化、容器化等技术的应用,例如Docker等技术,越来越多的服务会部署在云端。通常,我们需要需要获取日志,来进行监控、分析、预测、统计等工作,但是云端的服务不是物理的固定资源,日志获取的难度增加了,以往可以SSH登陆的或者FTP获取的,现在可不那么容易获得,但这又是工程师迫切需要的,最典型的场景便是:上线过程中,一切都在GUI化的PaaS平台点点鼠标
原创 一只大本鹅 FLUENT小白进阶之路 今天大家好,今天是本号第一次更新,欢迎大家踊跃提出批评指正,谢谢大家!今天从FLUENT软件安装UDF环境变量配置开始说起。(以下采用FLUENT19.2+Visual Studio2015作为示例)1.首先,为什么要进行UDF环境变量设置?FLUENT软件UDF(自定义函数)有Interpreted(解释型)和Compiled(编译型)两
ELK—日志收集系统1.要收集哪些日志?①系统日志–为监控做准备②服务日志–数据库–MySQL–慢查询日志、错误日志、普通日志③业务日志–log4j(必须要收集的是业务日志)注:log4j—Java类的数据业务日志(1)要有针对性的去收集(2)调整日志级别2.日志收集后,如何展示?(可视化)①kibana②grafana3.日志收集展示出来后,怎么使用?①用于给大数据进行分析,作为立体化展示的数据
Kafka 是一个分布式流处理平台,被广泛用于日志收集、数据管道等场景。在实际生产环境中,把日志采集到 Kafka 中有助于实时监控系统运行状态、分析数据等。下面我将教你如何使用 Kafka 实现日志采集的过程。 ### 日志采集到 Kafka 的流程 首先,让我们看一下整个日志采集到 Kafka 的流程: | 步骤 | 描述 | | ------ | ------ | | 1. |
原创 2024-05-24 11:12:32
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Fluentbit 是非常流行的日志采集器,作为 Fluentd 的子项目,是 CNCF 主推的项目,本文以夜莺的日志举例,使用 Fluentbit 采集,并直接写入 ElasticSearch,最终使用 Kibana 查看。借此实践过程,让读者熟悉 Fluentbit 的使用。测试环境介绍Macbook M1 芯片ElasticSearch、Kibana 7.15.0,使用 Docker com
原创 精选 11月前
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网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析、百度统计 和 腾讯分析等等。所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集。目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统。注:从上图中可以看出,一个统计分析平台架构的挑战来自以下 5 个:  &n
准备关于容器日志Docker日志分为两类,一类是 Docker引擎日志;另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志,不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志,容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志,默认情况下,docker logs 显示当前运行的容器的日志信息,内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 json-fi
# Docker 和 Fluent Bit 的配置查看 在容器化的应用程序环境中,日志管理是保证应用程序健康与活动的关键组成部分。通常,Docker 容器在运行时会产生大量的日志,而 Fluent Bit 是一个轻量级的日志处理器和转发器,它可以帮助我们管理和路由这些日志。 ## 什么是 Fluent Bit? Fluent Bit 是一个开源的日志收集工具,专为高性能和小内存占用设计。它可
原创 2024-10-30 08:57:43
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随着容器和编排技术持续发展,各个公司都已陆续在容器云领域有了相关实践,转转也不例外,也在进行一些积极探索与实践。本文以日志采集为切入点,介绍下转转容器云平台中的业务日志是如何自动化采集的。1、背景在微服务和docker大火的当下,各个公司都在积极主推容器化,最大化的利用资源并减少运维成本,希望各个业务方能尽早接入云平台。而做为数据团队的我们却遇到了一个问题,我们的数据源绝大多数都来自于业务程序的埋
目录ELK的概念安装docker-compose编写docker-compose.yml执行build创建配置文件启动容器安装filebeatfilebeat 配置字符编码配置多行合并配置logstash配置完成最后说一点 ELK的概念ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsear
前言:不会收集日志怎么看报错一、容器日志Docker日志分为两类,一类是 Docker引擎日志;另一类是容器日志。引擎日志一般都交给了系统日志,不同的操作系统会放在不同的位置。本文主要介绍容器日志,容器日志可以理解是运行在容器内部的应用输出的日志,默认情况下,docker logs 显示当前运行的容器的日志信息,内容包含 STOUT(标准输出) 和 STDERR(标准错误输出)。日志都会以 js
# 用filebeat采集docker日志的步骤 为了帮助你更好地理解如何使用filebeat采集docker日志,我将会分步骤为你解释整个流程,并附上代码示例以便参考。 | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 安装filebeat | | 2 | 配置filebeat | | 3 | 启动filebeat | | 4 | 配置docker日志 | ### 步骤1:
原创 2024-05-08 11:17:51
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最近公司比较忙,没来的及更新博客,今天为大家更新一篇文章,elk+redis+filebeat,这里呢主要使用与中小型公司的日志收集,如果大型公司可以参考上面的kafka+zookeeper配合elk收集,好了开始往上怼了;Elk为了防止数据量突然键暴增,吧服务器搞奔溃,这里需要添加一个redis,让数据输入到redis当中,然后在输入到es当中 Redis安装:  
转载 2024-09-19 20:15:39
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# 使用 Filebeat 采集 Docker 日志的指南 作为一名刚入行的小白,了解如何使用 Filebeat 采集 Docker 日志是一项非常重要的技能。Filebeat 是一个轻量级的日志采集器,能够实时从各类文件中读取数据,并将数据转发到 Elasticsearch 或 Logstash 等数据处理引擎。下面,我将通过一个完整的步骤流程来教你如何实现 Filebeat 采集 Docke
原创 2024-09-13 03:54:26
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