nginx日志前言一、日志配置、格式二、日志格式包含的变量三、日志缓存1、缓存设置2、作用位置四、日志切割1、切割配置文件2、日志切割原理五、日志分析 前言Nginx有非常灵活的日志记录模式。每个级别的配置可以有各自独立的访问日志。每个虚拟主机也可以设置独立的访问日志。本文就主要介绍nginx日志的配置、切割及简单的日志分析。一、日志配置、格式日志格式通过配置文件 log_format 定义。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-19 20:43:58
                            
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            聚合日志:搜集每一个 container的log信息(较为细粒度的日志信息),并可以移动到hdfs等文件系统中。适合用于追踪每个container的情况。在yarn-site.xml文件增加如下配置 并分发到另外的机子上 重启集群 [root@hadoop01 ~]# scp /usr/local/hadoop-2.7.1/etc/hadoop/yarn-site.xml hadoop02:/us            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-12 14:59:17
                            
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            实战hadoop海量数据处理系列05 : 实现点击流日志的数据清洗模块之前已经实现结构化数据的清洗,下一步我们将实现半结构化(非结构化)数据的清洗。本文假设读者已搭建好了eclipse环境,并且已经导入ClickStreamETL文件夹下面的子工程。  如果遇到环境相关的问题,可以在专门的帖子下面留言。在阅读本文前,强烈建议阅读原书“实现点击流日志的数据清洗模块”章节。 overview经典重现,            
                
         
            
            
            
            告警和日志信息监控目录告警和日志信息监控 实验一:查看大数据平台日志信息          实验任务一:查看大数据平台主机日志 步骤一:查看内核及公共消息日志(/var/log/messages)。 步骤二:查看计划任务日志/var/log/cron。 步骤三:查看系统引导日志/var/log/dmesg。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-20 07:03:43
                            
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            Hadoop-MR实现日志清洗(三)5.论坛请求日志清洗解析请求日志的清洗主要是指过滤掉跟后续统计无关的数据,包括爬虫数据、静态资源数据、无用数据列等。根据需要,清洗过程中也可以对部门数据域进行数据转换,比如日期,以便简化后续的数据加工/统计分析。对日志的清洗逻辑上也是分为编写map、reduce、run(main)函数,在对输入数据处理时,日志的提取过滤较为复杂,通常是将文件处理的方法单独编写作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop配置job日志记录web 日志环境变量配置mapred-site.xmlyarn-site.xml环境变量不同的作用重要的相关配置含义 web 日志环境变量配置参考博主mapred-site.xml<configuration>
	<!-- 开启MapReduce小任务模式 -->
	<property>
		<name>mapredu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            *.log日志文件和*.out日志文件 进入Hadoop_LOG目录,可以看到如下文件:  在启动Hadoop集群时,由hadoop-daemon.sh脚本指定一些列环境变量,然后log4j.properties文件读取相应的环境变量产生对应的*.log日志文件。这个日志文件输出类型为org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender,它会自动按天更新。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介: 日志是任何计算系统中一个必不可少的部分,支持从审计到错误管理等功能。随着日志的发展和日志来源数量的不断增加(比如在云环境中),有必要提供一个可扩展的系统来高效处理日志。这篇实践将探讨如何在典型 Linux 系统上使用 Apache Hadoop 来处理日志。  
  日志形态千差万别,但随着应用程序和基础架构的发展,结果产生了大量对用户有用的分布式数据。从 Web 和邮件服务器到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网站日志分析项目案例(一)项目介绍:网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面网站日志分析项目案例(三)统计分析:一、数据情况分析1.1 数据情况回顾  该论坛数据有两部分:  (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29。这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了追加写入的方式。  (2)自2013-05-30起,每天生成一个数据文件,约150MB左右。这也            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                周旭龙前辈的Hadoop学习笔记—网站日志分析项目案例简明、经典,业已成为高校大数据相关专业的实验项目。上周博主也完成了这个实验,不同于周前辈使用特殊符号切割字符串得到数据的做法,博主使用了正则表达式来匹配数据。在此将我的思路及代码张贴出来,以供后来者学习借鉴。 一、数据情况分析    1.1、数据格            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用hadoop也算有一段时间了,一直没有注意过hadoop运行过程中,产生的数据日志,比如说System打印的日志,或者是log4j,slf4j等记录的日志,存放在哪里,日志信息的重要性,在这里散仙就不用多说了,调试任何程序基本上都得需要分析日志。  hadoop的日志主要是MapReduce程序,运行过程中,产生的一些数据日志,除了系统的日志外,还包含一些我们自己在测试时候,或者线上环            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-20 15:26:02
                            
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            一、hadoop组件依赖关系二、hadoop日志格式:  两种日志,分别以out和log结尾:  1 以log结尾的日志:通过log4j日志记录格式进行记录的日志,采用日常滚动文件后缀策略来命名日志文件,内容比较全。  2 以out结尾的日志:记录标准输出和标注错误的日志,内容比较少。默认的情况,系统保留最新的5个日志文件。  可以在/etc/hadoop/hadoop-env.sh中进行配置:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            内容简介数据可视化课程设计上课案例项目、使用简易商城项目产生用户访问日志,使用nginx记录访问日志、使用Flume +kafka完成日志采集到HDFS、使用Spark 完成日志离线分析、使用Sqoop将分析结果抽取到MySQL,最终使用SSM后端项目完成数据可视化展示。一、Hadoop分布式集群安装
二 、Nginx安装配置、部署前端项目
三 、MySQL安装
四 、Tomcat安装、部署后端项            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1). 日志格式分析 
首先分析 Hadoop 的日志格式, 日志是一行一条, 日志格式可以依次描述为:日期、时间、级别、相关类和提示信息。如下所示:2014-01-07 00:31:25,393 INFO org.apache.hadoop.mapred.JobTracker: SHUTDOWN_MSG: 
 /*********************            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.日志内容样式 
     
    目前所接触到的日志一种是网页请求日志,一种是埋点日志,一种后端系统日志。 
      
   1.1请求日志 
     
    请求日志是用户访问网站时,打开网址或点击网站上了项目元素时,向服务器发送或提交的资源请求。 
     
    (论坛日志) 
     27.38.53.84 - - [30/May/2013:23:37:57            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    为了查看程序的历史运行情况,需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下:1.	配置mapred-site.xml
    [atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml
    在该文件里面增加如下配置。
    <!-- 历史服务器端地址 -->            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop 界面查看任务日志            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言 
Web日志包含着网站最重要的信息,通过日志分析,我们可以知道网站的访问量,哪个网页访问人数最多,哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上),每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站,可能每小时就会产生10G的数据量。 
对于日志的这种规模的数据,用Hadoop进行日志分析,是最适合不过的了。 
目录 
 Web日志分析概述 需求分析:KPI指标设计 算法模型:Had            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            初学者运行MapReduce作业时,经常会遇到各种错误,由于缺乏经验,往往不知所云,一般直接将终端打印的错误贴到搜索引擎上查找,以借鉴前人的经验。然而,对于hadoop而言,当遇到错误时,第一时间应是查看日志,日志里通产会有详细的错误原因提示,本文将总结Hadoop MapReduce日志存放位置,帮助初学者定位自己遇到的错误。 Hadoop MapReduce日志分为两部分,一部分是服务日志,一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            日志数据分析:1.背景1.1 hm论坛日志,数据分为两部分组成,原来是一个大文件,是56GB;以后每天生成一个文件,大约是150-200MB之间;1.2 日志格式是apache common日志格式;每行记录有5部分组成:访问ip、访问时间、访问资源、访问状态、本次流量;27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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