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Hadoop日志

Hadoop日志相关知识

  • 【Hadoop篇04】Hadoop配置日志聚集
    ​ 成长这一路就是懂得闭嘴努力,知道低调谦逊,学会强大自己,在每一个值得珍惜的日子里,拼命去成为自己想成为的人 Hadoop配置日志聚集 应用场景 为了让应用运行完成以后,将程序运行日志信息上传到HDFS系统上,有了日志之后就可以查看程序中的报错信息,从而调试程序 配置步骤 1.配置yarn-site.xml <!-- 日志聚集功能使能 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 日志保留时间设置7天 --> <property> <name>yarn.l
  • 使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台
    流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大,所以入库前合并,可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成,写入到hdfs里面。咱们看看日志的大小,200G的dns日志文件,我压缩到了18G,要是用awk perl当然也可以,但是处理速度肯定没有分布式那样的给力。230102727.jpgHadoop Streaming原理mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据,一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业,发送给各个tasktracker,同时监控整个作业的执行过程。任何语言,只要是方便接收标准输入输出就可以做mapreduce~再搞之前我们先简单测试下shell模拟mapreduce的性能速度~234955396.jpg看下他的结果,350M的文件用时35秒左右。235045406.jpg这是2G的日志文件,居然用了3分钟。 当然和我写的脚本也有问题,我们是模拟mapreduce的方式,而不是调用shell下
  • Hadoop指令手册
    Hadoop指令 1.启动Hadoop集群 %HADOOP_HOME%/sbin/start-all.sh 2.启动yarn日志 %HADOOP_HOME%/bin/mapred --daemon start historyserver Spark指令 3.启动spark日志 %SPARK_HOME%/sbin/start-history-server.sh Flink指令 4.启动flink日志 %FLINK_HOME%/bin/historyserver.sh start
  • 分布式离线/实时日志统计系统(Hadoop.Spark)
    概要本文总结采用目前最流行的Hadoop生态圈和Spark生态圈搭建一套完整的分布式日志采集系统,支持离线和实时计算,可以满足多种需求,例如PV,UV,实时交易量等各个业务下的场景。项目架构项目架构图集群一览大数据两个重要角色存储  采用Hadoop集群角色ipNameNode192.168.6.98DataNode1192.168.6.92DataNode2192.168.6.99计算 采用Spark角色ipMaster192.168.6.98Worker1192.168.6.92Worker2192.168.6.99组件清单及功能Tomcat 主要搜集业务上报的日志,例如自定义JS的PV和点击,移动客户端的PV和点击等,需要出接口和对应SDK帮助各个业务线和端集成简单,快速,正确。(参考示例例如友盟)Nginx 作为反向代理服务器,主要搜集服务器日志,好处无需各个端主动上报,缺点不能够满足各种复杂的需求Flume 分布式日志采集器,优点可以指定日志输出目录,代替做FTP日志文件服务器,不需要再主动下载日

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