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ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成; Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。 Logstash是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集、分析,并将其存储供以后使用 kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 四大组件 Logstash: logstash server端用来搜集日志; Elasticsearch: 存储各类日志; Kibana: web化接口用作查寻和可视化日志; Logstash Forwarder: logstash client端用来通过lumberjack 网络协议发送日志到logstash server; 实验环境 centos6.5_x64 实验软件 jdk elasticsearch-1.4.2.tar.gz master.tar.gz logsta...

本地windows跑Scala程序调用Spark

应用场景 spark是用scala写的一种极其强悍的计算工具,spark内存计算,提供了图计算,流式计算,机器学习,即时查询等十分方便的工具,所以利用scala来进行spark编程是十分必要的,下面简单书写一个spark连接mysql读取信息的例子。 操作流程 按照windows搭建Scala开发环境博文,搭建scala开发环境,实际已经将Spark环境部署完成了,所以直接可以用scala语言写一些spark相关的程序! package epoint.com.cn.test001 import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD object SparkConnMysql { def main(args: Array[String]) { println("Hello, world!") val conf = new SparkConf() conf.se...

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