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企业级 SpringBoot 教程-sprinboot整合elk,搭建实时日志平台

elk 简介 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,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。 Kibana 也是一个开源和免费的工具,它Kibana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。 elk下载安装 elk下载地址:https: //www. elastic. co/downloads/ 建议在 linux上运行,elk在windows上支持得不好,另外需要jdk1.8 的支持,需要提前安装好jdk. 下载完之后: 安装,以logstash为例子: cd /usr/local/ mkdir logstash tar -zxvf logstash-5.3.2.tar.gz mv logstash-5.3.2 /usr/local/logstash 配置、启动 Elasticsearch 打开Elas...

使用split_size优化的ODPS SQL的场景

使用split_size优化的ODPS SQL的场景 首先有两个大背景需要说明如下:说明1:split_size,设定一个map的最大数据输入量,单位M,默认256M。用户可以通过控制这个变量,从而达到对map端输入的控制。设置语句:set odps.sql.mapper.split.size=256。一般在调整这个设置时,往往是发现一个map instance处理的数据行数太多。 说明2:小文件越多,需要instance资源也越多,MaxCompute对单个Instance可以处理的小文件数限制为120个,如此造成浪费资源,影响整体的执行性能(文件的大小小于块Block 64M的文件)。 场景一:单记录数据存储太少 原始Logview Detail: 可以发现Job只调起一个Map Instance,供处理了156M的数据,但这些数据共有

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