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第二十三周微职位elk日志系统

利用ELK+redis搭建一套nginx日志分析平台。 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用。然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了。 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统。logstash有agent和indexer两个角色。对于agent角色,放在单独的web机器上面,然后这个agent不断地读取nginx的日志文件,每当它读到新的日志信息以后,就将日志传送到网络上的一台redis队列上。对于队列上的这些未处理的日志,有不同的几台logstash indexer进行接收和分析。分析之后存储到elasticsearch进行搜索分析。再由统一的kibana进行日志web界面的展示。 下面我计划在一台机器上实现这些角色。 准备工作 1 2 3 4 5 安装了redis,开启在 6379 端口 安装了elasticsearch,开启在 9200 端口 安装了k...

一脸懵逼学习Storm---(一个开源的分布式实时计算系统)

Storm的官方网址:http://storm.apache.org/index.html 1:什么是Storm?  Storm是一个开源的分布式实时计算系统,可以简单、可靠的处理大量的数据流。被称作“实时的hadoop”。Storm有很多使用场景:如实时分析,在线机器学习,持续计算, 分布式RPC,ETL等等。Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个结点每秒可以处理 数以百万计的消息)。Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。 2:Storm的特点: (1)编程模型简单  在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详,基于Google Map/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语,使并行批处理程序变得非常地简单和优美。  同样,Storm也为大数据 的实时计算提供了一些简单优美的原语,这大大降低了开发并行实时处理的任务的复杂性,帮助你快速、高效的开发应用。 (2)可扩展  在Storm集群中真正运行topology的主要有三个实体:工作进程、线...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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