一、常用存储引擎分类1.1 ReplacingMergeTree 这个引擎是在 MergeTree 的基础上，添加了”处理重复数据”的功能，该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除具有相同主键的重复项。 特点: 1使用ORDERBY排序键作为判断重复的唯一键 2.数据的去重只会在合并的过程中触发
Logstash 优势
Logstash 主要的有点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。这样的良性循环让我们可以在网上找到很多资源，几乎可以处理任何问题。以下是一些例子：劣势
Logstash 致命的问题是它的性能以及资源消耗（默认的堆大小是 1GB）。尽管它的性能在近几年已经有很大提升，与它的替代者们相比还是要慢很多的。
原创
2023-05-18 12:47:23
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安全告警、系统与应用日志、网络流量以及资产漏洞、威胁情报等数据中，都包含大量有价值的安全信息，对这些分离的多源异构数据进行统一的采集与预处理，能够为网络安全大数据分析提供重要的数据基础。日志数据日志文件由日志记录组成,每条日志记录描述了一次单独的事件。与一般的原始数据相比,日志通常是一种半结构化的数据,它包含了一个时间戳和一个消息或者系统所特有的其他信息。传统的日志信一般是各系统自身运行情况的记录
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2023-12-19 20:14:22
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在任何程序中，日志记录功能必不可少，它有可以帮助我们追溯程序执行历史提供参考依据。今天要实现的日志记录功能，使用到了Python的内置模块logging，它包含四个日志等级，从严重程度上划分为：CRITICAL、ERROR、WARNING、INFO、DEBUG。除此之外，我们需要知logging默认收集WARNING以上等级的日志，默认收集对象为root。 那logging如何使用呢？首
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2023-07-25 22:35:39
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# Kafka架构与日志收集
Apache Kafka是一款开源的流处理平台，广泛应用于日志收集与数据流转。Kafka以其高吞吐量、可扩展性和简易的消息发布/订阅机制，在现代数据架构中扮演着重要的角色。
## Kafka架构概述
Kafka的基本架构包括以下几个主要组件：
1. **Producer**：生产者发送消息到Kafka集群。它可以是任何生成数据的服务。
2. **Broker*
概述日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的
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2023-08-12 21:15:37
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采集工具Logstash、Filebeat、Fluentd、Logagent、rsyslog等等的比较
目录Logstash优势劣势典型应用场景Filebeat优势劣势典型应用场景Fluentd优势劣势典型应用场景Logagent优势劣势典型应用场景logtail优势劣势rsyslog优势劣势典型应用场景对比常见的日志采集工具有Logstash、File
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2023-07-13 17:22:27
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前言：efk中的f与elk中的l分别可以指代logstash、filebeat、rsyslog、Fluentd等，作为日志系统中的标准收集工具，各有优劣，本文将分析下各自的有点与不足。Logstashlogstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上优点主要的优点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。这样的良性循环让我们可以
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2023-08-12 21:15:45
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大家好，我是不才陈某~对于日志管理当前网络上提供了大量的日志工具，今天就给大家分析总结一下这些常用工具的特点，希望对你们在选型时有所帮助，如果有用记得一键三连。1、FilebeatFilebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送程序。作为服务器上的代理安装，Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或Logstash进行索引。Filebe
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2023-08-12 20:26:48
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常用的日志收集系统有Syslog-ng，Scribe，Flume，当然还有ELK的LogStash.而目前互联网公司最长用的时Scribe和Flume，Scibe是Facebook开源的，但是现在已经不维护，所以不推荐使用。ScribeScribe是Facebook开源的日志收集系统，在facebook内部已经得到大量的应用。Scribe是基于一个非阻断C++服务的实现。它能够从各种日志源上收集日
# Java ClickHouse
ClickHouse is an open-source column-oriented database management system that allows for high-performance analytics on large volumes of data. In this article, we will focus on how to
日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选择的。例如：.net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式（文件、数据库），多种格式，多种日志拆分方式。java 平台主流的log4j、slf4j、logback，多种选择。日志收集的组件这里就不一一说明了，使用都是很简单的，这里重点说明一下，日志我们收集应该注意的
任何一个生产系统在运行过程中都会产生大量的日志，日志往往隐藏了很多有价值的信息。在没有分析方法之前，这些日志存储一段时间后就会被清理。随着技术的发展和分析能力的提高，日志的价值被重新重视起来。在分析这些日志之前，需要将分散在各个生产系统中的日志收集起来。本节介绍广泛应用的Flume日志收集系统。一、概述Flume是Cloudera公司的一款高性能、高可用的分布式日志收集系统，现在已经是Apache
原创
2021-03-17 12:36:20
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任何一个生产系统在运行过程中都会产生大量的日志，日志往往隐藏了很多有价值的信息。在没有分析方法之前，这些日志
原创
2021-07-14 13:38:06
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对于互联网行业来说，最有价值的数据往往蕴含在服务的日志之中。从日志中，我们不仅仅可以获取到服务的使用量、服务效果、问题定位信息等，还可以通过监控系统及时地识别出服务的“健康”状态，规避风险，推动服务优化升级。在监控系统中，日志处理就是采集服务运行时生成的原始日志，根据用户配置的解析规则，从中提取可用数据，形成监控指标的过程，这个过程一般由监控系统的日志采集Agent完成。通用的日志采集Agent一
一、日志收集与处理流程云原生平台中对日志提取收集以及分析处理的流程与传统日志处理模式大致是一样的，包括收集、ETL、索引、存储、检索、关联、可视化、分析、报告这9个步骤。具体如下：1、收集：从分散的数据来源中进行日志数据汇总、解析和清理、为缺少的值插入默认值等操作，对不相关的条目进行丢弃处理。2、ETL（Extract、Transform、Load）：数据准备阶段，包括清除不良条目、重新格式化和规
1、ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成,不过现在还新增了一个Beats，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Beats占用资源少。1）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2
EMC的早期中端产品Clariion产品，包含CX系列，VNX1代和VNX2代产品。目前这个产品已经演进到了PowerStor系列，从Unity开始产品底层架构就发生了重大变化，本文讨论的收集完全日志的方法就不再适用。EMC的VNXe产品和Unity产品的日志收集方法我们在其他文章中再详细描述，本文只介绍CX系列和VNX系列日志的收集方法。其实，很多现场工程师应该都有收集日志的经验，但这里我们重点
原创
2023-09-10 10:38:50
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1.flume是分布式的日志收集系统，把收集来的数据传送到目的地去。2.flume里面有个核心概念，叫做agent。agent是一个java进程，运行在日志收集节点。通过agent接收日志，然后暂存起来，再发送到目的地。3.agent里面包含3个核心组件：source、channel、sink。 3.1 source组件是专用于收集日志的，可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro、thr
