最近需要搭建一套日志监控平台,结合系统本身的特性总结一句话也就是:需要将Kafka中的数据导入到elasticsearch中.那么如何将Kafka中的数据导入到elasticsearch中去呢,总结起来大概有如下几种方式: Kafka->logstash->elasticsearch->kibana(简单,只需启动一个代理程序) Kafka->kafka-connect-elasticsearch->elasticsearch->kibana(与confluent绑定紧

在网上搜的文章,写的很全乎.摘抄如下,供大家参考学习 1.介绍 在Unix类操作系统上,syslog广泛应用于系统日志.syslog日志消息既可以记录在本地文件中,也可以通过网络发送到接收syslog的服务器.接收syslog的服务器可以对多个设备的syslog消息进行统一的存储,或者解析其中的内容做相应的处理.常见的应用场景是网络管理工具.安全管理系统.日志审计系统. 完整的syslog日志中包含产生日志的程序模块(Facility).严重性(Severity或 Level).时间.主机名或I

演示目标:配置网络环境中的交换机和路由器将日志发送到syslog日志服务器. 演示环境:如下图10.54所示的演示环境. 演示背景:要求部署网络中的syslog服务器,集中的收集交换机S1和路由器R1所产生的日志,并且使用协议分析器,分析日志文件的构成和传输形式. 演示步骤: 第一步:完成基础配置,其中包括为交换机S1和路由器R1配置接口地址,必须确保交换机和路由器都能成功的与日志服务器192.168.3.100通信. 路由器R1上的基础配置: R1(config)#interface e1/0

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(三)- Kafka High Availability (下) 摘要 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover,Controller failover,Topic创建/删除,Broker启动,Follower从Leader fetch数据等详细处理过程.同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等. 目录 一.Broker

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发

方案 日志收集的方案有很多,包括各种日志过滤清洗,分析,统计,而且看起来都很高大上.本文只描述一个打入kafka的功能. 流程:app->kafka->logstash->es->kibana 业务应用直接将日志打入kafka,然后由logstash消费,数据进入es. 另一方面,应用在服务器上会打日志文件. 如图: 详细 初步实现 首先,我们来初步实现这个方案,搭建elk略去不谈,其中特别注意各个版本的兼容.这里主要在代码层面讲解如何实现的历程. 要将日志数据写入kafka,我们

目录: <syslog之一:Linux syslog日志系统详解> <syslog之二:syslog协议及rsyslog服务全解析> <syslog之三:建立Windows下面的syslog日志服务器> <Linux下dmesg命令处理故障和收集系统信息的7种用法> 我们需要测试一种集中日志系统,要在Windows上建立一个类Linux下的集中日志系统. 经过比较Winsyslog和Kiwisyslog等工具,最终选定Kiwisyslog(http://ww

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的

转载自 huxihx,原文链接 Kafka副本管理—— 为何去掉replica.lag.max.messages参数 在Kafka设计解析(二)Kafka High Availability (上)文中的ACK前需要保证有多少个备份小节说到,如果一个Follower宕机,或者落后太多,Leader将把它从ISR(即in-sync Replica)中移除.这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值(该值可在$KAFKA_HOME/config/serv

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(七)- Kafka Stream 本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用K

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(二)- Kafka High Availability (上) Kafka从0.8版本开始提供High Availability机制,从而提高了系统可用性及数据持久性.本文从Data Replication和Leader Election两方面介绍了Kafka的HA机制. 目录 一.Kafka为何需要High Available 1. 为何需要Replication 2. 为何需要Leader Election 二.Kafka HA设计解析 1.

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(一)- Kafka背景及架构介绍 本文介绍了Kafka的创建背景,设计目标,使用消息系统的优势以及目前流行的消息系统对比.并介绍了Kafka的架构,Producer消息路由,Consumer Group以及由其实现的不同消息分发方式,Topic & Partition,最后介绍了Kafka Consumer为何使用pull模式以及Kafka提供的三种delivery guarantee. 目录 一.背景介绍 1. Kafka创建背景 2. Kafk

Syslog协议 系统日志(Syslog)协议是在一个IP网络中转发系统日志信息的标准,它是在美国加州大学伯克利软件分布研究中心(BSD)的TCP/IP系统实施中开发的,目前已成为工业标准协议,可用它记录设备的日志.Syslog记录着系统中的任何事件,管理者可以通过查看系统记录随时掌握系统状况.系统日志通过Syslog进程记录系统的有关事件,也可以记录应用程序运作事件.通过适当配置,还可以实现运行Syslog协议的机器之间的通信.通过分析这些网络行为日志,可追踪和掌握与设备和网络有关的情况. 在

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告. 性能测试及集群监控工具 Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Avail