Log 的常见操作分为 4 大部分：高水位管理操作：高水位的概念在 Kafka 中举足轻重，对它的管理，是 Log 最重要的功能之一。日志段管理：Log 是日志段的容器。高效组织与管理其下辖的所有日志段对象，是源码的核心。关键位移值管理：日志定义了很多重要的位移值，比如 Log Start Offset 和 LEO 等。确保这些位移值的正确性，是构建消息引擎一致性的基础。读写操作：所谓的操作日志，
转载
2024-03-03 08:21:27
68阅读
文章目录Apache日志分析一、日志格式二、日志解析1.主要步骤2.代码实现三、日志分析1.转为DataFrame2.统计Web服务器返回的内容大小
原创
2022-08-12 11:44:29
377阅读
、
一、网站流量日志数据获取 1.1 ~ 网站日志文件。 记录网站日志文件的方式是最原始的数据获取方式，主要在服务端完成，在网站的应用服务器配置相应的写日志的功能就能够实现，很多 web 应用服务器自带日志的记录功能。如 Nginx 的 access.log 日志 等。优点是获取数据时不需要对页面做相关处理，可以直接开始统计相关请求信息，缺点在于有些信息无法采集，比如用户在页
转载
2024-07-10 18:13:51
30阅读
---
在大数据时代，我们经常需要分析和处理来自不同服务的日志数据，比如 Nginx 日志。使用 Apache Spark，可以高效地处理这些大规模数据。本文将详细介绍如何利用 Spark 分析 Nginx 日志的整个过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等内容。
## 背景定位
Nginx 是一种高性能的 HTTP 服务器，常用于反向代理和负载均衡。随着用户量的增
写在前面本文系统环境：在windows中安装VMware，VMware中装CentOS7.9.2009系统为。本文中需要用到的大数据组件有Hadoop、Spark及MongoDB数据库。均在CentOS中安装。本文中运行的程序是在windows中的Idea编辑器中进行编写，且为用Java编写，非Scala。版本说明Hadoop 2.10.1Spark 3.1.1MongoDB 3.4.3JDK 1
转载
2023-10-18 20:36:11
88阅读
引子之所以写这篇文章是因为之前面试时候被面试官问到(倒)了，面试官说：“你说你对Kafka比较熟？看过源码? 那说说kafka日志段如何读写的吧？”我心里默默的说了句 “擦...我说看过一点点源码，不是亿点点。早知道不提这句了！”，那怎么办呢，只能回家等通知了啊。但是为了以后找回场子，咱也不能坐以待毙，日拱一卒从一点点到亿点点。今天我们就来看看源码层面来Kafka日志段的是如何读写的。Kafka的
原创
2020-10-26 14:17:45
545阅读
访问日志中会记录服务器所处理的所有请求，其文件名和位置取决于CustomLog指令，LogFormat指令可以简化日志的内容。如何配置服务器的访问日志？通用日志格式(Common Log Format)组合日志格式(Combined Log Format)多文件访问日志（条件日志此处不作介绍）Common Log Format：LogFormat "%h %l %u %t \"%r\"
转载
2023-07-19 23:21:06
89阅读
java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.sql.SQLContext.sql(Ljava/lang/String;)Lorg/apache/spark/sql/Dataset; 这是因为代码中调用的是spark2.0的接口，但是提交任务采用的是sp
转载
2017-10-01 20:14:00
317阅读
2评论
架构图 案例环境: 主机名 操作系统 ip地址 部署服务 elk-84 centos7.x 192.168.0.84 es,kibana,zk-kafka elk-85 centos7.x 192.168.0.85 logstash,zk-kafka elk-86 centos7.x 192.168 ...
转载
2021-09-06 16:00:00
169阅读
2评论
一、基本概念 介绍 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。 这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语： Kafka将消息以topic为单位进行归纳。 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行，可以由一
转载
2024-10-29 10:35:55
16阅读
搜索日志、如何搜索日志EventLog Analyzer提供了专门的日志搜索功能，你可以搜索原始日志来发现网络异常，如：错误的配置、病毒、非法访问、应用错误等等。点击“搜索”标签。日志搜索栏如下：选择具体的主机、主机组把搜索范围限制到具体的主机或主机组。在文本框中输入或者通过“选择主机”链接选择。如果没有指定主机，就会在所有的主机日志中搜索。选择日志类型选择具体的搜索日志类型（例如：W
转载
2023-12-17 13:22:49
2阅读
Kafka的日志存储kafka的消息是以topic为单位进行归类的，各个topic之间互相独立，互不影响。每个主题可以分成一个或者多个分区。每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件。图中，order-topic主题共有3个分区，每个分区存在一个以topic-partition命名的目录，目录下的文件结构如下表：文件类别作用.index消息的物理地址的偏移量索引文件.timeindex映射时间戳和
转载
2023-11-28 02:24:36
63阅读
本系列内容：Kafka环境搭建与测试Python生产者/消费者测试Spark接收Kafka消息处理，然后回传到KafkaFlask引入消费者WebSocket实时显示版本：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzkafka_2.11-2.1.0.tgz------------------第3小节：Spark接收Kafka消息处理，然后回传到Kafka---------------
转载
2023-08-22 20:24:39
75阅读
# 使用 Apache Spark 分析大日志文件的速度
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速和通用的集群计算平台。Spark 以其出色的性能和易用性被广泛应用于大数据处理领域。本文将介绍如何使用 Spark 来分析大日志文件，并展示其速度优势。
## 旅行图：使用 Spark 分析日志文件的流程
首先，我们通过一个旅行图来展示使用 Spark 分析日志文件
原创
2024-07-25 09:58:57
46阅读
目录：1.日志格式划分 1.1 v0 版本 1.2 v1 版本 1.3 v2 版本2. 各个版本消息格式变更 2.1 v0 版本 2.2 v1 版本 2.3 v2 版本3. v0 与 v1 的日志压缩4. 日志在磁盘上的组织形式 4.1 日志存放目录 4.2 索引文件
转载
2024-02-04 01:20:36
79阅读
前言Spark Streaming 诞生于2013年，成为Spark平台上流式处理的解决方案，同时也给
原创
2023-03-17 19:50:10
65阅读
对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
转载
2023-09-05 10:51:57
152阅读
Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
转载
2023-11-29 12:44:59
50阅读
(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据 在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么 receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，
转载
2023-11-28 13:42:47
58阅读
Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。 因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Writ
转载
2023-08-05 00:45:26
162阅读
