grep时间点之间的log-低调大师

grep时间点之间的log

2017-11-11 573

grep -P '12\/May\/2011:18:4[3-9]:\d{2}' access.log > storm.log



得到了storm.log，下面我便要找出拖垮我服务器的元凶，及访问数量最高的$request。因为$request都是 “GET /***** HTTP/1.1″ 或 “POST /****” 这样的格式， 所以可以通过简单的正则取出$request，如下

grep -oP '((?<=GET\s)|(?<=POST\s))[^?\s]+' storm.log | sort \
 | uniq -c | sort -n > request.sort

本文转自 liang3391 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/liang3391/717027

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1.0.2版本Apache Storm的部署始末

Storm是一个流式处理框架，开发人员开发出特定的项目，然后通过storm这个渠道下发各种任务，从而达到任务执行的效果。 Storm有两个比较重要的组件：nimbus和supervision，其中nimbus主要是承接任务和分配任务用，而每一个supervision可以有若干worker（视服务器硬件而定），而supervison的主要任务就是监控对应的worker，一旦worker死了，supervision就会把他们唤醒。本次试验是用的是金山云服务器， storm的配置是"1个nimbus，三个supervision"，每一个worker上只执行一个任务，总共三个任务。准备工作安装storm之前需要在storm里新安装一套zookeeper，因为storm是需要一个zk集群的，nimbus和每一个supervisior是通过zk的心跳来传递存活的信息，于是我们就在每一个supervision里面安装一个zookeeper，并且启动zookeeper的server端，安装zookeeper的方法可以移步http://chenx1242.blog.51cto.com/104301...

2017-11-12

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雅虎昨日宣布开源 TensorFlowOnSpark。它使得深度学习框架 TensorFlow 能与 Apache Spark 中的数据集兼容。对于使用 Spark 来处理不同类型数据的机构和开发者来说，这无疑是一个好消息。TensorFlowOnSpark 的开源代码，已基于 Apache 2.0 协议在GitHub上发布。众所周知，深度学习有海量数据需求。雷锋网了解到，许多业内公司利用 Spark 对超大规模的数据集进行管理。让深度学习框架直接、方便地获取这部分数据，将为 ML 开发提供极大助力。雅虎在官方博客中宣布了这一消息，并解释了此前雅虎 Big ML 开发团队遇到的问题： “现有的深度学习框架，往往需要设立单独的深度学习数据组。这强迫我们为同一个机器学习流水线创建多个程序。维护多个独立的数据组，要求我们在它们之间传输海量数据集——这导致不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟。” 为解决这一问题，雅虎此前开发了 CaffeOnSpark。它使得基于 Caffe 机器学习框架开发的程序，能与 Apache Spark 兼容。雷锋网了解到，雅虎已将基于 CaffeOnSpar...

2017-11-12

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Rocky Linux

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。