基于ELK实时日志分析的最佳实践
在2018云栖大会深圳峰会大数据分析与可视化专场上,由阿里巴巴搜索引擎事业部开放搜索团队的吴迪带来了“基于ELK实时日志分析的最佳实践”的主题分享。介绍了传统的日志分析、ELK的概念和ELK实时日志分析的实践。
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什么是日志
首先来说一下日志,日志是属于程序的一部分,在编写程序的时候也就写好了日志。日志的作用是为了排查问题,尤其是突发的问题,一般线上出了问题首先翻日志。日志还可以给我们提供报警监控的功能,通过监控日志的变化,通过日志中可以看出系统出现的问题甚至做出预测。
传统的日志分析
通常用Linux中小工具去搜索关键字能得到我们需要用到的信息。这种传统的日志分析的效率是非常低的,尤其是当业务越来越多系统越来越庞大的时候,这时在搜集日志就会变

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判断ElasticSearch索引Indice和索引类型是否存在
The best elasticsearch highlevel java rest api-----bboss 在bboss的ClientInterface 接口提供了判断ElasticSearch索引Indice和索引类型是否存在的方法,本文举例说明其使用方法。 1.准备工作 参考文档在项目中导入Elasticsearch客户端: 集成Elasticsearch Restful API案例分享 2.判断ElasticSearch索引Indice和索引类型存在 //创建es客户端工具 ClientInterface clientUtil = ElasticSearchHelper.getRestClientUtil(); //判读索引是否存在,存在返回true,不存在返回false boolean exist = clientUtil.existIndice("twitter"); //判断索引类型是否存在,存在返回true,不存在返回false exist = clientUtil.existIndiceType("twitter",//indice "tweet");//type...
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通过Spark Streaming从TCP协议中获取实时流数据(scala测试代码)
scala的简单实现: package lab2012 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ object WaitToGetWordFromTCP { def main(args: Array[String]): Unit = { // Spark Streaming程序以StreamingContext为起点,其内部维持了一个SparkContext的实例。 // 这里我们创建一个带有两个本地线程的StreamingContext,并设置批处理间隔为8秒。 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 在一个Spark应用中默认只允许有一个SparkContext,默认地spark-shell已经为我们创建好了 // SparkContext,名为sc。因此在spark-shell中...
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