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ELK+logback+kafka+nginx 搭建分布式日志分析平台

ELK+logback+kafka+nginx 搭建分布式日志分析平台 ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)是一套开源的日志收集、存储和分析软件组合。而且不只是java能用,其他的开发语言也可以使用,今天给大家带来的是elk+logback+kafka搭建分布式日志分析平台。本文主要讲解一下两种流程,全程linux环境(模拟现实环境,可用内存一定要大于2G,当然也可以使用windows),至于elk这些组件的原理,百度太多了,我就不重复了,重在整合。 1.我们是通过logback打印日志,然后将日志通过kafka消息队列发送到Logstash,经过处理以后存储到Elasticsearch中,然后通过Kibana图形化界面进行分析和处理。 2.我们使用Logstash读取日志文件,经过处理以后存储到Elasticsearch中,然后通过Kibana图形化界面进行分析和处理。例如我们读取nginx的日志文件,可以统计访问用户的ip地域,请求地址等等。 一、文章案例环境 1.centos 7.2(linux) 2.elasticsearch / logs...

Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数

版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/81663018 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言 熟悉Spark的分区对于Spark性能调优很重要,本文总结Spark通过各种函数创建RDD、DataFrame时默认的分区数,其中主要和sc.defaultParallelism、sc.defaultMinPartitions以及HDFS文件的Block数量有关,还有很坑的某些情况的默认分区数为1。 如果分区数少,那么并行执行的task就少,特别情况下,分区数为1,即使你分配的Executor很多,而实际执行的Executor只有1个,如果数据很大的话,那么任务执行的就很慢,好像是卡死了~,所以熟悉各种情况下默认的分区数对于Spark调优就很有必要了,特别是执行完算子返回的结果分区数为1的情况,更需要特别注意。(我就...

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