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优秀的个人博客,低调大师

ELK+kafka集成

1、因为本项目采用的log4j2,所以在log4j2中直接配置 <Kafkaname="Kafka"topic="XX_log"> <PatternLayoutpattern="%d{yyyy-MM-ddHH:mm:ss}||%p||%c{1}||XX_web||%m%n"/> <Propertyname="bootstrap.servers">127.0.0.1:9092</Property> <Propertyname="timeout.ms">500</Property> </Kafka> PatternLayout 中格式采用了||将内容连接起来目的为了logstash进行切分,其中增加timeout.ms属性为了保证日志系统挂掉的情况不会对业务系统产生较大影响,当然kafka可以采用集群的方式,bootstrap.servers多个地址用“,”分隔。XX_web代表当前业务平台。 2、搭建kafka集群这里就不多介绍了官网很全, zookeeper.connect=127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.0.0.1:2183 3、创建logstash动态模板 { "template":"*", "settings":{ "index.refresh_interval":"5s", "number_of_replicas":"0", "number_of_shards":"3" }, "mappings":{ "_default_":{ "_all":{ "enabled":false }, "dynamic_templates":[ { "message_field":{ "match":"message", "match_mapping_type":"string", "mapping":{ "type":"string", "index":"analyzed" } } }, { "string_fields":{ "match":"*", "match_mapping_type":"string", "mapping":{ "type":"string", "index":"not_analyzed" } } } ], "properties":{ "dateTime":{ "type":"date", "format":"yyy-MM-ddHH:mm:ss" }, "@version":{ "type":"integer", "index":"not_analyzed" }, "context":{ "type":"string", "index":"analyzed" }, "level":{ "type":"string", "index":"not_analyzed" }, "class":{ "type":"string", "index":"not_analyzed" }, "server":{ "type":"string", "index":"not_analyzed" } } } } } 4、配置logstash input{ kafka{ zk_connect=>"127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.0.0.1:2183" group_id=>"logstash" topic_id=>"XX_log" reset_beginning=>false consumer_threads=>5 decorate_events=>true } } filter{ mutate{ split=>["message","||"] add_field=>{ "dateTime"=>"%{[message][0]}" } add_field=>{ "level"=>"%{[message][1]}" } add_field=>{ "class"=>"%{[message][2]}" } add_field=>{ "server"=>"%{[message][3]}" } add_field=>{ "context"=>"%{[message][4]}" } remove_field=>["message"] } date{ match=>["logdate","yyyy-MM-ddHH:mm:ss"] } } output{ elasticsearch{ hosts=>["127.0.0.1:9200"] index=>"XX_log-%{+YYYY-MM}" codec=>"json" manage_template=>true template_overwrite=>true flush_size=>50000 idle_flush_time=>10 workers=>2 template=>"E:\logstash\template\template_log.json" } } 按照年月将日志保存进ES索引中index => "XX_log-%{+YYYY-MM}",logstash从kafka集群中读取日志信息。 5、搭建ZK集群,这里就不多介绍了,网上资料比较多 6、搭建ES集群,ES集群比较简单,设置的参数不要太多就可以使用。 7、配置kibana server.port:5601#服务端口 #Thehosttobindtheserverto. server.host:"115.28.240.113" elasticsearch.url:http://127.0.0.1:9200ES地址-集群 kibana.index:"kibana" 8、版本 JKD 1.7 ES-2.4, logstash 2.4, kafka-2.10,kibana-4.6.4

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HBase与Eclipse集成

1 开发环境 1、系统:Windows 2、IDE工具:Eclipse-Juno 3、HBase-0.98.4-hadoop1 2 前提条件 1、已经按照“Hadoop”目录中“HBase安装”文章,搭建起了HBase集群,并且集群已经启动。 3 项目布局 4 开发流程 4.1 新建项目 可以普通项目,也可以Web项目。此处新建Java Web项目:CloudDataBase。 4.2 添加JAR包 进入HBase文件下的lib目录,拷贝该目录下的所有Jar包,复制到项目CloudDataBase\WebContent\WEB-INF\lib文件夹下: 若是普通java,那么可以再项目上点击右键,选择Propertie,在弹出的快捷菜单中选择“Java Build Path”对话框,再单击Libraries选项卡,在该选项卡下单击“Add External JARs”按钮,定位到HBase文件下的lib目录,并选取其中的所有Jar包。 (Propertie->Java Build Path->Libraries-> Add External JARs) 4.3 添加hbase-site.xml配置文件 在工程根目录下创建一个名字为“conf”的文件夹,从已经搭建好的HBase集群中,找到$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件,并将其复制到该文件夹中(比如,我搭建好的集群,该文件在Linux服务器中“/opt/hbase-0.98.4/conf/”目录下。注意,需要是已经配置好的HBase集群中的hbase-site.xml文件,刚下载的HBase部署文件中的该文件是不能使用的)。 再次右键点击项目,选择Propertie->Java Build Path->Libraries->Add Class Folder,然后选择conf文件夹。 4.4 在windows中添加集群的hosts信息 windows下开发HBase应用程序,而HBase部署在linux环境中,在运行调试时会出现无法找到主机,类似异常信息如下:java.net.UnknownHostException: unknown host: master 解决方案: 在C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts文件中添加如下信息 [server_IP] [server_name] 比如,针对我之前搭建的集群,添加的内容如下: 4.5 编写代码 4.6 运行 4.7 查看结果 5 参考资料 http://www.cnblogs.com/jingyunyb/p/3392506.html

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Istio on ACK集成生态(1): 集成TSDB助力可观测性存储

阿里云容器服务Kubernetes(简称ACK)支持一键部署Istio,可以参考文档在ACK上部署使用Isito。Istio on ACK提供了丰富的监控能力,为网格中的服务收集遥测数据,其中Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件。使用Prometheus进行监控是Istio提供的监控能力之一。Prometheus是一个开源的监控和报警系统,Prometheus依赖少,功能齐全,广泛用于Kubernetes集群的监控系统中。Istio自0.8版本开始默认将Prometheus包含在内,Mixer支持对接到Prometheus监控设施的Adapter。用户可以通过查询service或pod看到Prometheus的运行状态和地址。也可以通过简洁明了的Prometheus的UI界面查看监测数据。 Prometheus的存

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Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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